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权限策略和授权项 权限及授权项说明 公共查询权限 实例相关权限 策略及授权项说明 公共查询权限 实例相关权限
同时支持IAM项目和企业项目，表示此授权项对应的自定义策略，可以在IAM和企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目，不支持企业项目，表示仅能在IAM中给用户组授权并生效，如果在企业管理中授权，则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别，详情请参见：IAM与企业管理的区别。
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
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。
Notebook（文件后缀名为“ipynb”），打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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
- √ × 查询模板工程 GET /v2/templates cloudIDE:template:list - √ × 父主题： 权限策略和授权项
其中，error_code表示错误码，error_msg表示错误描述信息。 错误码说明 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 更多服务错误码请参见API错误中心。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 400 IDE.00010070 Free
永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改，服务器返回此状态码时，不会返回任何资源。 305 Use Proxy
免费体验不能保证最佳使用体验，您可能需要排队等候，付费使用可以获得更好的体验。 按需计费项 CodeArts IDE Online服务的计费项为存储资源和计算资源，存储资源和计算资源按小时计费，详细的费用收取说明请参见价格详情。 存储资源指IDE实例存续期间（创建后到删除为止）所占用的磁盘存储资源。 计
仅支持CodeArts IDE Online内部调用，API方式不支持 cloudIDE:instance:access - √ × 修改IDE实例（仅修改描述和名称） PUT /v2/instances/{instance_id} cloudIDE:instance:update - √ × 分发实例给访问者
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
本节介绍在IDE实例中新建项目和导入已有项目的操作步骤。 当前支持创建Java项目、NodeJs项目、Python项目、C/C++项目、Go项目和Plugin项目，其中NodeJs项目、Python项目、C/C++项目、Go项目的创建方式，和Java项目一致。本节主要以创建Java项目和Plugin项目为例进行介绍。
支持被集成，接入三方业务规范开发作业流 支持被第三方业务集成，可通过开放API接入开发作业流。 根据参数定义，规范环境启动后的技术栈、语言支持、环境变量、插件加载和代码分支。 父主题： 产品优势
fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 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。
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
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
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