贪吃蛇c语言代码设计方案 更多内容
  • C/C++技术栈相关操作

    C/C++技术栈相关操作 代码编辑 代码调试 常见问题

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  • 自然语言处理服务支持哪几种语言?

    自然语言处理服务支持哪几种语言? 自然语言处理服务各个API接口支持的语言如表1所示。 表1 NLP支持语言 接口类型 接口 支持语言 自然语言处理基础接口 分词 中文(zh)、英文(en) 多粒度分词 中文(zh)、英文(en) 依存句法分析 中文(zh) 命名实体识别(基础版)

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  • 代码生成

    装目录。参数说明请参见表3。 代码生成功能由3个 operation 配合完成。执行顺序为Operation1启动代码生成任务,Operation2查询任务状态(可多次执行),当Operation2查询状态为成功时,执行Operation3下载代码至本地。 Operation3执

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  • 代码示例

    代码示例 完整的示例代码在SDK压缩包Cyberverse-HTFoundation.zip的Demo.zip中,您可在创建完成后的Unity项目中找到对应的示例代码。 父主题: HTSDK使用手册

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  • 代码生成

    代码生成 CodeArts Repo模板生成代码 Devstar 模板生成代码 查询任务详情 下载模板产物 父主题: API

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  • 选择代码

    选择代码 选择当前行 键盘快捷键:Ctrl+L 多重选择(多光标) CodeArts IDE支持多个光标以实现快速的同步编辑。您可以使用“Alt+单击”添加二级光标。每个光标根据其所在的上下文独立运行。添加更多光标的常见方法是使用Ctrl+Alt+Down或Ctrl+Alt+Up将光标插入下方或上方。

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  • 代码搜索

    代码搜索 查找和替换 跨文件搜索 搜索并替换为正则表达式 父主题: 代码编辑

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  • 代码校验

    代码校验 简介 在代码编辑器中查看问题 使用“问题”视图 配置校验规则 父主题: 基本操作

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  • 代码编辑

    代码编辑 简介 代码补全 代码片段 折叠区域 智能选择 父主题: Java

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  • 代码补全

    代码补全 简介 触发代码补全 关键字补全 名字补全 方法补全 片段补全 智能类型匹配补全 父主题: 代码编辑

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  • 调试代码

    调试代码 CodeArts的Python扩展提供了调试支持,让您能够设置断点、检查数据,在逐步执行程序时使用调试控制台。 对于快速开始项目,您可以在 “main.py” 文件的第 14 行设置一个断点。将光标悬置在 “print_hi” 调用上,然后按下 “F9” / “Ctrl+Shift+B”

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  • 代码补全

    代码补全 CodeArts IDE为当前项目和已安装包中的文件中的Python关键字和所有符号提供代码补全。 有关CodeArts IDE代码补全功能的基本概念,请参阅代码补全。 触发代码补全 关键词补全 参数补全 父主题: 简介

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  • 代码浏览

    代码浏览 CodeArts IDE提供了多种浏览Python代码的功能。除了代码导航中描述的常规代码导航外,您还可以使用一些特定为Python语言服务的功能。 转到定义 结构 CodeLens 查找所有引用 查找所有Supers 查找所有实现 类型层次结构 父主题: Python

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  • 代码签名

    代码签名 为了保障用户的代码安全,防止代码文件损坏或被篡改导致代码不一致问题,保证被执行的函数代码为正确版本,当函数创建或修改代码时,FunctionGraph对用户的函数代码签名加密,为其生成代码签名,并存储在函数元信息内。 FunctionGraph在函数执行时,为当前执行的

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  • 代码解析

    "bool" }] }] }, { "id": "c1ae5e25-23c6-4e01-b64f-7b00b4066667", "product_id": "c6b39067b0325db34663d3ef421a42f6", "name":

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  • 代码模型

    代码模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为代码模型元素)。 在代码模型图上创建出来的代码模型元素; 引用到代码模型中的代码元素(包含关联空间中的引用的代码元素); 如何检查 查询基于模型图(只有代码模型图内的代码元素参与构树)并展示不匹配元素构出的代码模型架构树,找出所有代码元素中不在架构树中的代码元素。 正确示例

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  • 代码编辑

    代码编辑 CodeArts IDE Online的C/C++插件功能强大,能够帮助用户编写代码,为得到最佳体验,需要为C/C++插件提供头文件的位置。如果头文件放置在以“include”命名的文件夹中,则C/C++插件会自动识别。 其它情形下,需设置“clangd.include

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  • 准备代码

    #原始数据目录,需要用户手动创建并上传,后续操作步骤中会提示 |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练时预处理后的数据存放地址 |── alpaca_gpt4_data.json

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  • 准备代码

    #预训练加载的数据 ├── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练原始数据文件 ├── finetune #微调训练加载的数据

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  • 准备代码

    train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上

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  • 准备代码

    b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 |── alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx

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