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行解决： 进入到IDE工作界面。 在左侧单击“插件管理”，搜索Rest Client插件。 单击“安装”。 安装完成后，可在已安装中查看到安装成功的插件，即可访问。
Online各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年1月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 免费体验 向开发者提供免费的一键式CodeArts IDE Online体验实例，用户可以在限定的时间内体验云端环境获取和编程基本体验，敬请体验。
服务开通。 在“基础配置”页面，填写相关信息（其中，“技术栈”项选择“NodeJS”），单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择we码的模板工程（模板名以wecode开头）。 配置完成后，单击“确定”，实例开始启动，浏览器会自动跳转到IDE实例。 父主题： 基于CodeArts
请修复网络连接。刷新页面重试，若仍加载失败，请参照2继续排查处理。 如果电脑使用的是无线网络环境，请确保连接的稳定。 检查是否有proxy拦截。若已拦截，请解除拦截后刷新页面重试。 如果页面中的错误提示为“Connection got disposed”，在完成前两个步骤后仍无
通过CodeArts IDE Online上的WeCode Toolkit插件，可以将编写调试完毕的We码小程序上传发布到WeLink应用市场（这样手机上的WeLink应用可以搜索并安装这个已经发布的We码小程序）。 单击“Upload”，将We码小程序发布到云端的发布仓库，然后进入“版本与发布
准备工作 注册和安装WeLink 在手机应用市场上搜索找到“WeLink”并安装。 创建Welink应用 登录WeLink开发者后台，创建一个自己的应用，详细可参考We码小程序，如下图。 图1 WeLink开发者后台 父主题： 基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用
Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 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。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib
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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