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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
新增工具箱页面，提供sdk、cli、sandbox等工具的下载，以及在线费用计算器的使用。 2018-10-18 函数实现与云监控服务的对接，函数上报云监控服务的监控指标、指标的命名空间和维度，用户可以通过云监控服务提供的API接口来检索函数产生的监控指标和告警信息。 函数新增Node.js Runtime集成的
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
函数配额 查询租户配额 父主题： API
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
API 函数调用 函数配额 函数依赖包 函数测试事件 函数调用链 函数生命周期管理 函数版本别名 函数指标 函数日志 函数模板 函数预留实例 函数导入导出 函数触发器 函数流 函数异步配置 函数应用中心
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
单击“测试”并执行。 函数执行结果分为三部分，分别为函数返回(由callback返回)、执行摘要、日志输出(由System.out.println()方法获取的日志方法输出)。 父主题： 开发事件函数
使用函数压缩图片 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 图片处理
函数+APIG：处理文件上传 方案概述 资源规划 操作流程
资源规划 表1 资源规划 产品 配置示例 API网关APIG 区域：北京四 规格：可使用共享版APIG或者创建专享版APIG实例 函数工作流FunctionGraph 区域：北京四 计费模式：按需计费 父主题： 函数+APIG：处理文件上传
使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序
函数+DEW：加解密文件 案例描述 准备 构建程序 添加事件源 处理文件
函数+LTS：日志实时过滤 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理结果 应用扩展
模型上传与加载 将您自定义的模型上传到对应的路径下，如CheckPoint模型、VAE模型和Lora模型。 图1 CheckPoint模型 图2 VAE模型 图3 Lora模型 上传完成后回到Stable-Diffusion WebUI界面重新加载模型后即可看到新增模型，加载需要较长时间请耐心等待。
支持的编程语言 Node.js语言 Python语言 Java语言 Go语言 C#语言 PHP语言 定制运行时语言 仓颉语言 父主题： 使用前必读
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