65e26 c 633 bfa 104 c 863 fffac 5190 fdec 1 ec 24 b 7 c 03 eb 5 d 67 d 2e1 de 响应示例 HTTP/ 1.1 200 OK Content-Type : application/json;charset=UTF -8 x-bce-request-id : d 8752367 -38e8 -45e4 -b 4 c 7 -e 53
只有当前 Bucket 为空的时候,才可以对此 Bucket 进行删除操作,否则会出现相应提示。 要删除 Bucket下 的文件夹,必须先删除文件夹下的所有 Object,否则会出现相应提示。 使用 API 接口删除 Bucket API 接口: DeleteBucket 。
查看生成的模型文件。 在Notebook左侧导航栏中单击“文件夹”,并打开“Pretrainedmodel”文件夹,如下所示:
4、模型拷贝,由于生成模型版本的组件只能读取 PretrainedModel 文件夹下的文件,所以需要将模型部署相关的文件都拷贝至该文件夹下。 在终端中执行命令,将模型拷贝至 PretrainedModel 文件夹下。
导入完成后,弹窗展示 导入失败 的文件名。 注意:同名脚本/作业进行覆盖。 导出 点击【导出】按钮,弹窗提示“是否确认导出该文件夹下所有作业?” 点击确定后,导出的文件会被打包为一个zip压缩包,压缩包名为: project_categ_datetime .zip(datatime为时间戳,到秒级)。
个人中心中的报表也可使用文件夹结构进行组织,收藏时可以收藏到对应的文件夹下: 如果需要将报表保存在新的文件夹中,支持直接在这里快速创建文件夹: 大屏收藏 用户可以收藏空间中所有有权限查看的大屏,在看版页面点击大屏页面右上角的星形按钮: 此时大屏就成功的收藏到你的个人中心里了。 在个人中心的大屏收藏管理中,可以给收藏的大屏起一个别名,用来在个人中心中进行展示,默认为大屏本身的名字。
pip install pycocotools 运行 coversion.py 代码成功之后将在 PretrainedModel/ 文件夹下生成对应的数据文件,包括 label_list.txt 、 train_data_list.json 、 eval_data_list.json 、 org_data_list.json 。 训练模型 1、在终端中打开 PaddleDetection 目录。
新建数据模型 在空间中的「数据模型」页面即可创建数据模型,选择需要连接的数据源,输入数据模型名称即可: 在「数据模型」页面中也可对空间中的所有模型做管理操作,如:创建文件夹、移动模型到指定的文件夹中、对数据模型做排序等。
下面是dashborad导入说明: 1、下载模板 下载地址 https://aicp-public.bj.bcebos.com/cprom-monitor/dashboards.tar 2、创建文件夹 3、导入模板 两种方式,一是直接上传json文件,二是拷贝json文件内容 选择对应文件夹,然后点击导入 4、展示
false , isPub : false , isDev : false } , { hash : d_ada15-bu7zfuwr-xmrpk1 , name : 文件夹中文件夹 , remark : , type : 0 , children : [ { hash : d_ada15-clph4g7r-ekl426 , name :