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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。 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 开发事件函数 python模板 制作依赖包

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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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评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。

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评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。

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信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为

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训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

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Python文件 可以使用该配置来运行任意Python文件。 要在没有手动创建启动配置的时候快速运行Python文件，可以在资源管理器右键单击该文件或其代码编辑器中右键单击，从上下文菜单中选择“在终端中运行 Python 文件“。CodeArts IDE会自动为此文件创建Python

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Python模块 您可以使用该配置来运行任意Python模块。 启动配置属性 启动配置示例 父主题： 启动配置

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Python类型 APM支持的Python类型 APM支持Python类应用，目前已支持多种主流框架、web 服务器 、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 skywalking探针Python组件和框架 探针类型 组件 版本 skywalking探针 aiohttp 3.7+

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Python示例 本章节主要介绍通过Python语言的MongoDB客户端连接集群实例的方法。 前提条件 连接数据库的 弹性云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks

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第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标： f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。 precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。

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以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 打散

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评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。

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需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在华为HiLens控制台选择“HiLens安全帽检测”技能模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。

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评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”，在 “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。

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对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

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Python语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Python 2.7 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Python函数开发指南。 Python 3.6 √ Python 3.9 √ Python 3.10 √ 父主题： 支持的编程语言

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python模板 主调函数： # funcName: pythoncaller from functionsdk import Function def newStateRouter(event, context): func = Function(context, "pythonstateful"

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训练完成后，您可以单击声音分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模

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