このモジュールでは、成長型マインドセットと固定型マインドセットという 2 種類のマインドセットを区別する方法について学習します。 成長型マインドセットを取り入れると、自分自身を成功へと駆り立て、新しい課題に取り組むことができるようになります。 このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。 成長型マインドセットと固定型マインドセットを区別する。 テクノロジ分野で学習し、仕事をする上で成長型マインドセットが必要な理由を説明する。 固定型マインドセットではなく、成長型マインドセットを育む方法を応用する。 他の人の成長型マインドセットをサポートする方法を説明する。
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 機械学習の操作 (MLOps とも呼ばれる) とは、AI を取り入れたアプリケーションに DevOps の原則を適用することを指します。 組織で機械学習の操作を実装するには、特定のスキル、プロセス、テクノロジが導入されていなければなりません。 目標は、堅牢かつスケーラブルで信頼性が高く、自動化された機械学習ソリューションを提供することです。 この記事では、組織レベルで機械学習の操作をサポートするリソースを計画する方法について説明します。 Azure Machine Learning を使用してエンタープライズで機械学習の操作を導入することに基づいて、ベスト プラクティスとおすすめ候補についてレビューします。
ドメインに、データの現在の状態だけを格納する代わりに、追加専用ストアを使用して、そのデータに対して実行された一連のすべてのアクションを記録します。 ストアは、レコードのシステムとして機能し、ドメイン オブジェクトを具体化するために使用できます。 これにより、データ モデルとビジネス ドメインの同期の必要性を避けることで、パフォーマンス、スケーラビリティ、および応答性を向上させながら、複合ドメインでのタスクを簡略化できます。 さらに、トランザクション データの整合性を提供し、補正アクションを有効にできる完全な監査証跡と履歴を保持することもできます。 コンテキストと問題 ほとんどのアプリケーションはデータを操作します。またアプリケーションの一般的なアプローチは、ユーザーがデータを操作したら、データを更新して、データの最新の状態を維持することです。 たとえば、従来の作成、読み取り、更新、および削
コマンド クエリ責任分離 (CQRS) は、データ ストアの読み取り操作と書き込み操作を別々のデータ モデルに分離する設計パターンです。 これにより、各モデルを個別に最適化し、アプリケーションのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティを向上させることができます。 コンテキストと問題 従来のアーキテクチャでは、読み取り操作と書き込み操作の両方に 1 つのデータ モデルがよく使用されます。 この方法は簡単で、基本的な CRUD 操作に適しています (図 1を参照)。 図 1. 従来の CRUD アーキテクチャ。 ただし、アプリケーションが成長するにつれて、単一のデータ モデルに対する読み取り操作と書き込み操作を最適化することはますます困難になります。 多くの場合、読み取り操作と書き込み操作のパフォーマンスとスケーリングのニーズは異なります。 従来の CRUD アーキテクチャでは、この非対
Cloud applications typically use data that is dispersed across data stores. Managing and maintaining data consistency in this environment can become a critical aspect of the system, particularly in terms of the concurrency and availability issues that can arise. You frequently need to trade strong consistency for availability. This means that you may need to design some aspects of your solutions a
2 分 Rust プログラミング言語を使用すると、信頼性と効率性に優れたシステム ソフトウェアをビルドできます。 開発者は、Web サーバー、メール サーバー、Web ブラウザーなどのネットワーク ソフトウェアに Rust を使用します。 Rust は、コンパイラとインタープリター、仮想化とソフトウェア コンテナー、データベース、オペレーティング システム、および暗号化にも存在します。 Rust を使用して、組み込みデバイス用のゲーム、コマンドライン プログラム、Web アセンブリ プログラム、アプリケーションをビルドできます。 Rust は、C や C++ などの既存のシステム ソフトウェア言語の安全な代替手段です。 C や C++ と同様に、Rust には大規模なランタイムまたはガベージ コレクターが ありません。これは、他のほとんどすべての新しい言語とは対照的です。 ただし、C や
ほとんどの最新の Web アプリケーションでは、クライアントがアプリケーションと対話する際に使用できる API を公開しています。 適切に設計された Web API には、次をサポートする目的があります。 プラットフォームの独立。 API の内部的な実装方法に関係なく、すべてのクライアントが API を呼び出すことができる必要があります。 そのためには、標準プロトコルを使用し、クライアントと Web サービスが交換するデータの形式に同意できるメカニズムを備えている必要があります。 サービスの進化。 Web API はクライアント アプリケーションから独立して進化し、機能を追加できる必要があります。 API の進化に伴い、既存のクライアント アプリケーションが変更なしに引き続き機能する必要があります。 クライアント アプリケーションが機能を十分に使用できるように、すべての機能が検出可能である
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
このコンテンツは eBook の「コンテナー化された .NET アプリケーションの .NET マイクロサービス アーキテクチャ」からの抜粋です。.NET Docs で閲覧できるほか、PDF として無料ダウンロードすると、オンラインで閲覧できます。 ドメイン駆動設計 (DDD) は、ユーザーのユース ケースに則したビジネスの現状に基づくモデリングを提唱します。 アプリケーションの構築のコンテキストで、DDD は問題をドメインと呼んで論じます。 独立した問題領域のことを境界付けられたコンテキストと言い (境界コンテキストはそれぞれ特定のマイクロサービスに関連します)、共通の言語を使ってこれらの問題を論じることを重視します。 また、内部実装をサポートするための多くの技術的概念とパターンも提案します。たとえば、(ドメイン モデル貧血症ではなく) 豊富なモデルを持つドメイン エンティティ、値オブジェ
このコンテンツは eBook の「コンテナー化された .NET アプリケーションの .NET マイクロサービス アーキテクチャ」からの抜粋です。.NET Docs で閲覧できるほか、PDF として無料ダウンロードすると、オンラインで閲覧できます。 ビジネス ドメインの理解を反映するマイクロソフトサービスまたはコンテキスト境界ごとのドメイン モデルを設計する このセクションでは、複雑なサブシステムへの取り組みが必要な場合に実装する高度なマイクロサービスについて、またドメイン専門家の知識と絶えず変化するビジネス ルールに由来するマイクロサービスについて説明します。 このセクションで使用するアーキテクチャ パターンは、図 7-1 に示すように、ドメイン駆動設計 (DDD) とコマンドクエリ責務分離 (CQRS) の手法に基づいています。 図 7-1。 外部マイクロサービス アーキテクチャとマイク
Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向けの事前構築済みのコンポーネントを提供します。 この種類のコンポーネントは引き続きサポートされますが、新しいコンポーネントは追加されません。 カスタム コンポーネントを使用すると、独自のコードをコンポーネントとしてラップすることができます。 これは、ワークスペース間での共有と、Studio、CLI v2、SDK v2 インターフェイス間でのシームレスなオーサリングをサポートします。 新しいプロジェクトでは、AzureML V2 と互換性があり、新しく更新され続けるカスタム コンポーネントを使
Ready to supercharge your Azure game right within GitHub Copilot? Dive into our latest set of videos where we break down six must-try features of GitHub Copilot for Azure. From deploying containers and managing AI models to exploring resources and planning migrations, we've got you covered. Check out the videos to see great examples of how GitHub Copilot for Azure can make your cloud projects smoo
You now have more evidence that this is the correct column and you also have an idea of the challenges that lie ahead in designing the ETL process. In other words, knowledge of the distribution of the data is essential in many cases, not only to identify the appropriate columns but also to begin to understand (and ultimately design) the transformation process. Use data profiling to examine the dis
This browser is no longer supported. Upgrade to Microsoft Edge to take advantage of the latest features, security updates, and technical support. 皆さん、こんにちは。テクニカルエバンジェリストの戸倉です。 恒例の月に1回アップデートするVisual Studio Code Stable版が、今月も最新バージョン1.7として提供開始しましたのでお知らせします。 October 2016 (version 1.7) リリースノート 1.7.1 Recovery Build リカバリービルド JavaScript タイピングファイルの自動取得機能 ("Automated Typings Acquisition") を無効にする 1.7.1 Recove
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 August 2016 Volume 31 Number 8 Cutting Edge - CRUD を超えて: コマンド、イベント、およびバス Dino Esposito | August 2016 最近のコラムで、履歴 CRUD (作成 (Create)、読み取り (Read)、更新 (Update)、削除 (Delete)) を構築するために必要なことを取り上げました。履歴 CRUD は従来の CRUD を単純に拡張したものです。履歴 CRUD では、概念上異なる 2 つのデータ ストアを使用して、オブジェクトの現在状態と、個々のオブジェクトの有効期間中に発生したイベントをすべて永続化します。現在状態を
適用対象: ✔️ Linux VM ✔️ Windows VM ✔️ フレキシブル スケール セット ✔️ 均一スケール セット この記事では、Azure Premium Storage を使用して高パフォーマンスのアプリケーションを構築するためのガイドラインを示します。 このドキュメントで説明する手順は、アプリケーションで使用されているテクノロジに適用できるパフォーマンスのベスト プラクティスと組み合わせて使用できます。 ガイドラインを示すために、このドキュメント全体を通じて、Premium Storage で実行されている SQL Server を例として使用しています。 この記事では、ストレージ層のパフォーマンスのシナリオに対処していますが、アプリケーション層を最適化する必要があります。 たとえば、Premium Storage で SharePoint ファームをホストしている場合
If you were looking for MSDN or TechNet blogs, please know that MSDN and TechNet blog sites have been retired, and blog content has been migrated and archived here. How to use this site Archived blogs are grouped alphabetically by the initial letter of the blog name. Select the initial letter from the TOC to see the full list of the blogs. You can also type the name of the blog or the title of the
そうなると、当然出てくる疑問があります。 「ママ、もしかしたらオンプレミスの Active Directory っていらなくなるんじゃない?」 「うーん、どうなのかしら?」 「だってさ、OpenID Connect もしゃべれないのよ!」 「そうね。Authorization Code Grant も Public Client だけだしねぇ。」 「そうそう! こんなんじゃ、誰もオンプレミスで OAuth 2.0 なんて使わないじゃない!」 「今晩、パパに相談してみようかしら」 おっしゃるとおり、Windows Server 2012 R2 では Azure AD のように OpenID Connect がサポートされていませんし、 OAuth 2.0 のグラントタイプも Authorization Code Grant for Public Client のみです。 このまま放置すると、
This article helps you understand how Microsoft Azure services compare to Amazon Web Services (AWS). Whether you are planning a multicloud solution with Azure and AWS or migrating to Azure, you can compare the IT capabilities of Azure and AWS services in all categories. This article compares services that are roughly comparable. Not every AWS service or Azure service is listed, and not every match
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