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权限策略和授权项 权限及授权项说明 公共查询权限 实例相关权限 策略及授权项说明 公共查询权限 实例相关权限
具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。
否 String 任务类型,教程活动场景下使用 token 否 String 解放号的token,解放号场景下使用 vpc_id 否 String 云服务器对应的vpcId,小网连接ecs的场景下使用 instance_domain_id 否 String 实例授权用户租户ID instance_user_id
权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度,分为角色和策略。角色以服务为粒度,是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分,授权更加精细,可以精确到某个操作、资源和条件,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如果您要
仅支持CodeArts IDE Online内部调用,API方式不支持 cloudIDE:instance:access - √ × 修改IDE实例(仅修改描述和名称) PUT /v2/instances/{instance_id} cloudIDE:instance:update - √ × 分发实例给访问者
选择Profile和Namespace后,单击“Add”会出现deployment的配置输入,如果需要配置更多,则可以单击“Go to Portal”跳转至CCI页面进行创建。 如果Pod中的镜像启动需要监听端口并且需要开放外部访问权时,则需要增加容器端口跟elb端口的映射关系,其中elb的端口一定要填写未被占用的。
本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
String 链接 arch String cpu架构 x86|arm 枚举值: x86 arm id String 实例id private Boolean 是否私有平台 状态码: 403 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_msg String 错误描述 error_code
- √ × 查询模板工程 GET /v2/templates cloudIDE:template:list - √ × 父主题: 权限策略和授权项
Online时,需要先切换至授权区域。 根据授权精细程度分为角色和策略。 角色:IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度,提供有限的服务相关角色用于授权。由于各服务之间存在业务依赖关系,因此给用户授予角色时,可能需要一并授予依赖的其他角色,才能
接口查询某个IDE实例更新:响应示例中删掉instance.is_private。 接口启动IDE实例更新:新增请求示例。 接口查询某个租户下的IDE实例列表更新:响应示例参数删除 instances.count、instances.items.is_private。 接口查询IDE实例列表更新:响应示例参数删除
fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
实例无操作超过一段时间后,将会被自动休眠。请根据需要进行配置。 单击“下一步”,进入“工程配置”页面。 请根据需要选择工程来源,包括“样例工程”和“私有仓库”,也可以选择“不创建工程”直接创建实例。 不同来源工程信息参数说明下: 工程来源 参数名 说明 样例工程 工程名称 工程的名称。请根据界面提示进行设置。
在线修改代码后,CodeArts IDE Online支持通过“SCM”选项提交代码,还可以查看代码提交状态、提交历史等。 如创建IDE实例配置工程时选择“私有仓库”,可将更新后的代码提交到代码仓库。 操作步骤 进入CodeArts IDE Online工作界面,在线修改目标文件代码。 单击左上角,选择“查看
Notebook(文件后缀名为“ipynb”),打开该文件后会出现一个Notebook Editor,可以在里面编辑和运行cell。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程,创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本,单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import
开放的生态,提供开放插件标准和插件市场 兼容业界最广泛使用的插件标准,提供独立的插件市场。 支持注册发布商,支持插件开发所需的开放标准、开源框架、打包工具和插件全生命周期管理。 父主题: 产品优势
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