WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

как использовать функцию DisableLockedAccount AccountLockdown через API

мы тестируем AccountLockdownTest API

ниже значение результат.

  • отключениеCompute — завершено
  • reconnectCompute — завершено
  • ОтменитьЗапрос - Завершить
  • getAccountHistory — завершено
  • disableLockedAccount — Очередь

последняя функция (disableLockedAccount) постоянно находится в очереди

Я пробовал несколько раз, но результат тот же, и настроенная дата закончилась.

У меня два вопроса.

  1. Первый вопрос

почему не завершается последняя функция?

  1. второй вопрос

как использовать функцию disableLockedAccount для учетной записи без каких-либо ресурсов?

(disableLockedAccount требуется идентификатор запроса disconnectCompute)

ibm-cloud ibm-cloud-infrastructure
27.02.2018

Ответы:


1

1) Это может быть связано с тем, что в учетной записи все еще есть активные оплачиваемые элементы (или в процессе отмены), после чего они будут автоматически отключены через короткий период.

2) Это означает, что вам нужно отправить идентификатор результата из метода disconnectCompute, как вы упомянули, что он завершен, этот метод должен возвращать целое число, вам нужно отправить это значение в метод.

Для получения дополнительной информации об этом обзоре следующее:

Запрос блокировки учетной записи SoftLayer

Как лучше всего очистить учетные записи SoftLayer?

27.02.2018
  • Я уже отправил идентификатор результата для разъединенияCompute, но результат тот же. 02.03.2018
    • Новые материалы
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]