CloudIDE

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

根据使用的计算资源和存储资源按需计费

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    tensorflow ide推荐 更多内容
  • 什么是CodeArts IDE Online

    什么是CodeArts IDE Online CodeArts IDE Online是云端开发环境服务,向开发者提供按需配置、快速获取的工作空间(包含编辑器和运行环境),支持完成环境配置、代码阅读、编写代码、构建、运行、调试、预览等操作,并支持对接多种代码仓库。 CodeArts IDE Online基本特性如表1所示。

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  • 自定义CodeArts IDE

    自定义CodeArts IDE 通过丰富的设置和众多扩展,您可以根据自己的喜好自定义每个功能。虽然大多数情况下无需配置即可立即使用,但CodeArts IDE也会随着您的发展而成长,我们鼓励您根据自己独特的需求优化您的体验。

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  • 示例1:创建IDE实例

    示例1:创建IDE实例 操作场景 本节指导用户通过API创建IDE实例。 API的调用方法请参见如何调用API,接口参数详情参考 创建IDE实例。 前提条件 确定调用API的Endpoint,详细信息请参见终端节点。 创建IDE实例 检查实例名是否重复。 GET https://

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  • 实时推荐(realtime

    游走过程提前结束参数:候选推荐节点访问次数的最小值。 说明: 对于一个节点,如果其在随机游走过程被访问到,且被访问到的次数达到“nv”,则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数:候选推荐节点个数。 说明: 若某个source节点的候选推荐节点达到

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  • 获取推荐结果

    获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。 单击

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  • 推荐配套产品

    推荐配套产品 在RR选择共部署的单层Hub-Spoke组网中,一般Hub站点的AR既是站点的网关,又要承担RR的职责,所以需要高性能的AR设备。Spoke站点根据站点业务规模选择AR。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点

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  • 业务场景推荐

    业务场景推荐 GeminiDB 100%兼容Redis接口,基于社区Redis提供诸多增强能力,如:秒级自动扩容、DB级多租户权限管理、HashKey设置Field粒度过期时间、PITR游戏数据原地回档、FastLoad广告特征极速入库,为DBA运维和业务开发带来诸多便利。 游戏全服

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  • 新建主机 (推荐)

    public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great

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  • 新建应用 (推荐)

    public static void main(String[] args) { // The AK and SK used for authentication are hard-coded or stored in plaintext, which has great

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  • 查看知识推荐

    户账号名,进入云经销商的客户的详情页。 选择“概览”页面,页末可以查看到“知识推荐”。选择产品\行业案例\解决方案,可以查看相应知识推荐列表。 拉动滚动条,可以查看更多相关推荐。 单击内容,跳转查看推荐知识的详细内容。 父主题: 客户管理

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  • 查看知识推荐

    单击客户账号名,进入客户详情页。 选择“概览”页面,页末可以查看到“知识推荐”。选择产品\行业案例\解决方案,可以查看相应知识推荐列表。 拉动滚动条,可以查看更多相关推荐。 单击内容,跳转查看推荐知识的详细内容。 父主题: 客户管理

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  • 查询推荐热词

    最大长度:65535 qa_pair_id String 语料Id 最小长度:0 最大长度:64 relevance_details Array of RelevanceQapair objects 相关问题详情列表 数组长度:0 - 65535 表6 RelevanceQapair 参数 参数类型

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  • 用户推荐平台

    用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础,使用高效、准确的用户推荐模型,建设消费者数据中心并建立人群画像,挖掘用户行为数据,驱动业务决策实现智能化全场景营销体验,助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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  • 获取推荐结果

    关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”,并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,单击“预测”后显示预测结果,如图2所示。如果是关联推荐,则需要配置“物品项”,即推荐与物

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  • 获取推荐结果

    客体的id列表,非必选项。有下面两种场景使用: 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如,给用户推荐物品,主体是用户,客体是物品;给物品推荐用户,主体是物品,客体是用户;给用户推荐用户,主体是用户,客体是用户;给物品推荐物品,主体是物品,客体是物品。 纯排序场景中,该参数为传入待

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  • 取消作业(推荐)

    取消作业(推荐) 功能介绍 该API用于取消已经提交的作业,若作业已经执行结束或失败则无法取消。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式: DELETE /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id} 参数说明 表1 URI 参数

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  • 规格推荐管理

    规格推荐管理 地域推荐 父主题: API

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  • 资源选择推荐

    资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户,本文提供端到端案例指导,帮助您快

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  • moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune?

    率,在数据量不是很大的情况下,Fine Tune会是一个比较好的选择。 moxing.tensorflow包含所有的接口,对TensorFlow做了优化,里面的实际接口还是TensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时,需要修改非MoXing代码,在其中增加如下内容:

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  • 在CCE集群中部署使用Tensorflow

    cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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  • 训练作业日志中提示“No module named .*”

    在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题:

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