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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。
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flag的基础数字是2\4\8\16;传递的参数只能是这四个数字加法组合而成的数字 利用它们之间二进制的运算获取的值进行其他操作.比如6=0110=0010+0100也就是2和4的集合flags last_updated String 更新时间 published_date String
界面可定制,支持基于插件的横向能力扩展 开发环境桌面支持不同配色风格,插件位置可根据需要自由编排。 支持插件扩展,通过实例内置的插件市场搜索和安装插件,实现能力横向扩展。 父主题: 产品优势
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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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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果,命令如下。
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使用Open API创建的实例如何自动安装指定插件?
通过浏览器,可访问不同计算架构的环境 不限设备和操作系统,通过浏览器即可以访问不同计算架构(ARM和X86)的开发环境。 一个开发者可以同时使用多个开发环境,不受限于本地配置。 父主题: 产品优势
概要 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。
mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu,命令如下。
创建和训练模型 命令如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
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start_chat_codebreezetsbot_v1_devmind_tsbot_start_chat_post接口 功能介绍 开启对话:param data: example: {"user_type": "IDE"}:return: 调试 您可以在API Explorer
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