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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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    数据虚拟化:为AI与机器学习实现数据解锁

    作者 Robert Alexander 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月7日

    出于可靠性、准确性以及性能表现等方面的考量,AI与机器学习技术在很大程度上皆须依赖于大型设备。这是因为数据池越大,训练模型的质量也就越高。正因为如此,大数据平台才必须能够高效处理各类不同数据流与系统,且不对具体数据结构(或者缺少清晰结构)、数据速度或者数据量作出限定。

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    Azure Cosmos DB技术性解读

    作者 Dharma Shukla 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月7日

    作为一项云服务,我们对Azure Cosmos DB进行了精心设计与工程开发,同时充分考虑到多租户及全球分布等实际因素。在今天的博文当中,我们将对Azure Cosmos DB当中的关键性功能以及架构选择作出解读。

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    微软公司各位高管如何使用Power BI?

    作者 Jessica Cook 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月7日

    微软公司的客户数据与分析(简称CDnA)团队负责提供战略数据分析见解,从而帮助企业完成各类决策——从高层领导政策到小型产品决策皆在此列。作为其核心,CDnA为微软内部各关键事业部与业务部门创建并监控“Power Metrics”指标。CDnA面向多个团队提供Power BI仪表板,具体包括Windows与设备部门(简称WDG)、Office、必应、Cortana乃至微软公司CEO Satya Nadella统领下的高级领导团队(简称SLT)。SLT利用Power BI仪表板以监控公司内部各项战略性举措的进展情况。

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Cortana智能与机器学习博客 将人工智能引入商务智能——Azure Machine Learning中的文本分析

作者 Mary Wahl 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月7日

Azure Machine Learning Studio提供一款瑞士军刀般的出色工具,能够以强大且高效的方式对文本数据集进行操作。举例来说,其中的一套内置模块可应用于语言检测及文本预处理等较低级别任务,用于实现案例标准化、停止词删除、词干提取与词汇化等常见清理步骤。建立在此基础之上的则为更为完整的模块集合,能够通过散列或TF-IF等指标将预处理文本转换为N-gram,同时跳过其中的数字特征。

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并行图像分类:在Azure HDInsight Spark上使用Cognitive Toolkit与TensorFlow

作者 Mary Wahl 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年9月7日

作为我们Azure平台深度学习应用系列文章的第五篇,本文将展示如何在微软Cognitive Toolkit(简称CNTK)与谷歌TensorFlow两大常见深度学习框架当中构建DNN,并利用其配合PySpark在Azure Data Lake Store之上对大规模图像集合进行评分。我们将这种方法应用于常规DNN用例——即航拍图像分类,并展示此种方法如何识别城市发展当中的各类最新模式。

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LINUX ON AZURE 安全建议

作者 沙涛 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月31日

Azure 虚拟网络 (VNet) 是用户自己的网络在云中的表示形式,对用户进行网络逻辑隔离。类似AWS的VPC,用户可以完全控制该网络中的 IP 地址块、DNS 设置、安全策略和路由表。你还可以进一步将 VNet 细分成各个子网,子网之间可以直接通讯。

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多云时代,海外微软Azure云与国内阿里云专线打通性能测试

作者 沙涛 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月31日

在云计算的大时代,大型客户都有业务全球拓展的需求,考虑到成本,时间因素,一般都是选择云计算,现在云计算提供商有很多,客户在采取多云方案时,最头疼的就是国外和国内数据中心访问的时延与稳定性问题。最近就碰到一个案例,客户国内用了阿里云,现在考虑业务出海,将业务扩展到东南亚去(走出国门赚钱都是应该赞一下的),客户很担心海外公有云中心和国内阿里云的连接速度问题。 1

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开发一个全功能的 Word Add-in

作者 微软中国 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月31日

2016 年 10 月我参加了在北京举行的 DevDays Asia 2016 - Office 365 应用开发 “48 小时黑客马拉松 ”。在会场有幸结识了陈希章老师,在与陈老师的交流中受益良多,得知陈老师在准备一个 Office 解决方案系列后,我想把这个 Demo 的开发过程简要介绍给大家,以支持陈老师的无私奉献,也希望更多的开发者参与到 Office 365 的开发中来。

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虚拟座谈会:.NET中的高性能应用

作者 Pierre-Luc Maheu 关注 2 他的粉丝 ,译者 冬雨 关注 2 他的粉丝   发布于  2017年8月25日

专家组讨论了.NET中的高性能计算。主题范围从他们面对的主要挑战到.NET Native以及非传统平台的高性能。内存分配和垃圾回收是本次讨论的中心,大家围绕用户和实现者的观点展开了讨论。

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Azure Stack技术深入浅出系列1:如何更好地构建基于Azure Stack的混合云业务解决方案?

作者 韩炜 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月22日

本篇文章作为 Azure Stack 技术深入浅出系列的第一篇,将描述我们目前在构建基于 Azure Stack 混合云业务解决方案方面所面临的网络连通困难,以及相关技术人员为解决这一问题所做出的努力及技术探索。

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Azure Resource Manager 概述

作者 微软中国 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月21日

应用程序的基础结构通常由许多组件构成:可能有虚拟机、存储帐户和虚拟网络,或 Web 应用、数据库、数据库服务器和第三方服务。 这些组件不会以独立的实体出现,而是以单个实体的相关部件和依赖部件出现。 如果你希望以组的方式部署、管理和监视这些这些组件, 那么,你可以使用 Azure Resource Manager 以组的方式处理解决方案中的资源。

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一个在Azure上部署微服务项目的经验分享

作者 李祎 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年8月16日

本文讲述了动态在线文档 SaaS 产品在前期云平台选型的考虑因素、业务发展后出现的问题,以及系统迁移到 Azure Service Fabric 平台上进行微服务化的实施过程。最终,技术团队实现了用微服务化架构精细化管理系统的目的。同时也发现,微服务架构并不能让系统“显著瘦身”,因为一些应用无法微服务化,所以采用微服务架构增加了额外的云计算资源。 3

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