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自定义命令 如果在进行代码构建、测试、运行、调试前，需要执行自定义运行命令的任务，可通过编辑“tasks.json”文件，添加想要执行的任务。 操作步骤 进入CodeArts IDE Online代码编辑界面。 在工程根目录下创建 “.theia”目录（如已存在请跳过该步骤）。 在
命令行终端操作 相关登录 使用CloudShell登录云服务器 登录CCE容器 使用CloudShell连接集群 快捷键 可使用快捷键编辑输入的命令。下表展示了常用的快捷键操作： 快捷键 功能描述 Ctrl+L 将当前行移到第一行 Ctrl+U 清除当前行 Ctrl+H 向前删除一个字符
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
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)),
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
代码测试 登录工作界面请参考启动IDE实例。 安装依赖包 使用CodeArts IDE Online的Go技术栈，可通过执行go get命令安装依赖包，执行命令前需先设置“GOPATH”环境变量，如：export GOPATH=~/gotools，具体操作步骤如下： 单击左上角，选择“终端
华为云CodeArts IDE Online是云开发环境服务，开发者通过浏览器访问即可极速获取云端开发环境，支持编码、调试、运行、预览，还可访问代码仓库和执行命令行，同时支持丰富的插件扩展。 免费体验 图说ECS 仅两个按钮时选用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转CodeArts IDE Online
"helloworld.cpp" ] } ] } 需要把“command”和“args”替换成用户需要使用的编译命令。 为调试配置添加“preLaunchTask”，其值步骤2添加的task名一致，如："preLaunchTask": "build" CodeArts
letterSpacing terminal.integrated.lineHeight 运行选中命令 如果需执行代码或文件中出现的命令，可参考以下两种方式操作： 选中命令，执行“运行所选文本”命令。 选中命令，单击左上角，选择“终端 > 运行所选文本”。 父主题： 通用操作
选择“终端 > 新建终端”，或使用快捷键“Ctrl+Shift+`”打开 终端。 执行“spm install express path”命令安装依赖包。 查看库包的逻辑实现 可通过以下两种方式实现： 将鼠标移动到引进来的库包名下，按下Ctrl键，光标变成手型时，单击鼠标左键可跳转到对应的逻辑实现。
文件树操作 CloudShell在命令行环境中提供了文件树操作能力，具体操作如下： 新建文件/目录 编辑文件 文件/目录重命名 删除文件/目录 下载文件 上传文件 相关登录 使用CloudShell登录云服务器 登录CCE容器 使用CloudShell连接集群 使用CloudShell登录训练容器
概述 面向云原生的轻量级WebIDE，通过浏览器访问即可实现云端开发环境获取、代码编写、编译调试、运行预览、访问代码仓库、命令行执行等能力，同时支持丰富的插件扩展。 您可以使用本文档提供的API对CodeArts IDE Online进行相关操作，如：IDE实例管理、技术栈管理、
</plugin> 用户账号ID、区域项目名称、AK/SK信息可通过访问我的凭证获取。 长期有效的Docker登录密钥：可通过在Terminal中执行命令如下获取，其中，$AK、$SK替换成准备工作章节获取到的真实AK/SK。 printf "$AK" | openssl dgst -binary
如果无法正常编译，请按照如下步骤使用编译命令进行编译。 在“./theia”目录下，鼠标右键，选择“新建文件”。 在弹出的窗口中填写文件名称“tasks.json”。 将如下内容复制到“tasks.json”文件中，此处以Maven的package命令为例。 1 2 3 4 5
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。 1 2 3 4 5 6 7 8 9
本实践主要讲解如何在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。
可使用以下两种方式进行格式化： 使用“Format Document”命令，可对当前编辑器的代码进行格式化。 按下“Alt+Shift+F”组合键，可对当前编辑器的代码进行格式化。 选中部分代码，使用“Format Selection”命令进行格式化。 在工程中添加一个“.clang-format”文件，可以定制格式化样例，“
动开启，可以执行“Python: Enable Linting”命令。 单击左上角，选择“查看 > 显示并运行命令”，或使用快捷键“F1”打开命令窗口。 输入lint，找到“Python: 启用 Linting”命令执行。 选择“on”开启格式检查。 代码测试 CodeArts IDE
进入CodeArts IDE 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
CloudShell相关操作 约束限制 文件树操作 命令行终端操作
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