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公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理
使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t
sklearn 在FunctionGraph页面将sklearn添加为公共依赖 图1 sklearn添加为公共依赖 在代码中导入sklearn并使用 # 导入 sklearn 相关内容 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection
gym 在FunctionGraph 页面将gym添加为公共依赖 图1 gym添加为公共依赖 在代码中导入gym并使用 # 导入 gym 依赖 import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() def handler(event
函数应用中心 查询应用程序模板详情 查询应用程序模板列表 查询应用程序列表 创建应用程序 查询应用程序详情 删除应用程序 父主题： API
函数调用 同步执行函数 异步执行函数 函数异步执行并返回预留实例ID（已废弃） 父主题： API
函数指标 获取按指定指标排序的函数列表 租户函数统计信息 获取指定时间段的函数运行指标 查询函数实例使用情况指标 查询函数实例流量指标 父主题： API
函数配额 查询租户配额 父主题： API
函数模板 获取函数模板列表 获取指定函数模板 父主题： API
函数版本别名 获取指定函数所有版本别名列表 创建函数版本别名 删除函数版本别名 获取函数版本的指定别名信息 修改函数版本别名信息 获取指定函数的版本列表 发布函数版本 父主题： API
函数流 同步执行工作流 异步执行工作流 删除函数流 查询函数流 创建函数流 获取指定函数流执行实例列表 获取指定函数流执行实例 获取指定函数流实例的元数据 修改指定函数流实例的元数据 获取函数流指标 获取指定函数流指标 重试函数流 停止函数流 分页查询指定函数流记录 回调工作流 父主题：
函数模型介绍 本节内容主要介绍FunctionGraph函数模型和Trigger Management触发器模型的返回字段。通过提前熟悉返回字段的参数说明，方便您快速了解API接口的功能，详细信息请参考API。 FunctionGraph函数模型 函数Trigger Management触发器模型
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念 函数模型介绍
操作步骤 创建函数，可参考开发指南中的各个语言函数创建流程，此处不再赘述。 创建依赖包，将扩展依赖包按照依赖包的添加规则添加到要执行的函数。 调用函数，则内部已经启动扩展进程。 父主题： 扩展API
创建使用自定义认证且后端为FunctionGraph的API 方案概述 资源规划 构建程序 添加事件源 调试并调用API
操作流程 本方案包含以下操作步骤 创建文件接收函数：接收上传的文件并解析内容。 端到端测试：绑定APIG触发器，测试文件上传及处理流程。 NodeJS语言方案 Python语言方案 父主题： 函数+APIG：处理文件上传
CodeArts IDE Online CodeArts IDE Online在线管理函数 附录：CodeArts IDE Online使用方法 父主题： 开发工具
函数支持json序列化和反序列化 使用NET Core CLI 使用Visual Studio 父主题： 开发事件函数
开发事件函数 Java函数开发指南（使用Eclipse工具） Java函数开发指南（使用IDEA工具普通Java项目） Java函数开发指南（使用IDEA工具maven项目） 父主题： Java
nodejs模板 exports.handler = async (event, context) => { const output = { 'statusCode': 200, 'headers': {
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