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Python
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2018.3.5或以上版本，可至IntelliJ IDEA官方网站下载。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X，包含2.7.9），可至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install
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Python
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Python脚本 在“Python脚本”参数后选择需要执行的Python脚本，系统自动默认显示Python版本，例如Python3。如果脚本未创建，请参考新建脚本和开发Python脚本先创建和开发脚本。 说明： 若选择Python语句方式，数据开发模块将无法解析您输入Python语句中携带的参数。
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Python
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information. >>> 如果未安装Python，请使用以下命令安装： yum install python Python版的Kafka客户端 执行以下命令，安装推荐版本的kafka-python： pip install kafka-python==2.0.1 生产消息 以下加粗
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AI应用开发指导
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AI应用开发指导 什么是AI应用 如何开发预测类AI应用 如何开发推荐类AI应用 如何开发工单类AI应用 如何开发目标检测类AI应用 使用优选AI服务 迁移安装AI应用 父主题： 白名单特性
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Python
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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests
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Python
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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供
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Python
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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使
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Python
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Python
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下载SDK的最新版本。 获取并安装Python安装包（可使用2.7或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 获取并安装IntelliJ IDEA，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件，如果未安装，请按照图1所示安装。
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Python
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Python 环境要求 Python 3.0及以上版本。 引用库 requests 2.18.1 请自行下载安装Python 3.x，并完成环境配置。 打开命令行窗口，执行pip install requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供
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Python
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Secret等信息，具体参见认证前准备。 获取并安装Python安装包（可使用2.7.9+或3.X），如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在命令行中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装
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Python
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Python
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X版本，如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证书错误，请下载并使用Python执行此文件，升级pip，然后再执行以上命令安装。
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Python
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。 已安装Python安装包2.7.9或3.X版本，如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 已安装IntelliJ IDEA 2018.3.5或以上版本，如果未安装，请至IntelliJ IDEA官方网站下载。 已在IntelliJ IDEA中安装Python插件，如果未安装，请按照图1所示安装。
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Python
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print('Send sms failed. messageId: ', keyValues.get('messageId')[0]); print('Failed status: ', status[0]); if __name__ == '__main__': #
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开发一个MRS Spark Python作业
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如何开发预测类AI应用
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数据导入”，单击“新建”，导入数据包“预测类AI应用数据样例.zip”（单击下载链接，获取该包）。 创建预测类AI应用 参考如何进入经典开发环境中操作，登录经典版开发环境。 在“首页 > 项目”页签中，单击“AI应用”。 单击“创建场景式AI服务”，设置AI应用名称、描述信息（可选），选择“预测服务”类型，单击“确定”。
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如何开发工单类AI应用
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如何开发工单类AI应用 工单类AI应用通过融入AI智能机器学习和分析，全面提升工单类服务效率和质量。 前提条件 已准备好有效的工单类数据文件，包括：工单内容、工单类别，工单数据至少50行。 操作步骤 在AstroZero开发环境首页的“项目”页签下，单击“AI应用”。 单击“创建场景式AI服务”。
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免费体验AI全流程开发
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AI平台开发与实施服务
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如何开发推荐类AI应用
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数据导入”，单击“新建”，导入数据包“推荐类AI应用数据样例.zip”（单击下载链接，获取该包）。 创建推荐类AI应用 参考如何进入经典开发环境中操作，登录经典版开发环境。 在“首页 > 项目”页签中，单击“AI应用”。 单击“创建场景式AI服务”，设置应用名称、描述信息（可选），选择“推荐服务”类型，单击“确定”。
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