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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
gym 在FunctionGraph 页面将gym添加为公共依赖 图1 gym添加为公共依赖 在代码中导入gym并使用 # 导入 gym 依赖 import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() def handler(event
in the local environment ak = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_SK") credentials = BasicCredentials(ak
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7版本的函数，代码示例如下： # -*- coding:utf-8 -*- import json import os def handler(event, context): os.system("curl -iv www.test.com") 为函数配置DNS与VPC委托 在IAM页面，为函数工作流服务配置“DNS
in the local environment ak = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_SK") credentials = BasicCredentials(ak
图1 配置测试事件 在“配置测试事件页”，输入配置信息，如图2所示。 配置测试事件：选择“创建新的测试事件”。 事件模板：选择“数据接入服务（DIS）”。 事件名称：输入您自定义的事件名称，此处以“dis-test”为例。 图2 测试事件 单击“创建”，完成测试事件配置。 父主题：
in the local environment ak = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_SK") credentials = BasicCredentials(ak
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