お客様訪問時やイベントでの登壇の際に下記のような意見をいただくことがあります。 「Azure を学ぶ情報ってどこで見つかるのでしょうか？」 「Azure の情報見つけづらい/Webに少ない」 こんな感じで皆様が困らないように & 僕が案件で紹介したい情報をまとめるために、この記事を書いてみました。 僕も初めのころは苦労しましたが、調べてみると情報はありました。同じ苦労をみんなが繰り返さなくても済むように「こういう時には、とりあえずここを見てみたら？」という情報をいくつかまとめたので、皆様も活用してみてくださいませ～ 基本的な情報を得たいとき まずは以下のページを見てみましょう。 Azure 公式ページ Azure 自習書 Microsoft Virtual Academy Microsoft が開催しているセミナー一覧 Documentation Articles Azure 公式ページ
この記事では、 Azure App Service で Python アプリを実行する方法、既存のアプリを Azure に移行する方法、必要に応じて App Service の動作をカスタマイズする方法について説明します。 Python アプリは、必要なすべての pip モジュールと共にデプロイする必要があります。 App Service デプロイ エンジンは、requirements.txtをデプロイするとき、またはビルド自動化を有効にして pyproject.tomlをデプロイするときに、仮想環境を自動的にアクティブ化し、setup.py、、または ファイルから依存関係をインストールします。 この記事では、App Service の組み込み Linux コンテナーを使用する Python 開発者のために、主要な概念と手順を示します。 App Service を使用したことがない場合は、
2015 年 2/27 (金) に開催した機械学習勉強会でのハンズオン資料です。 http://www.eventbrite.com/e/227-microsoft-chun-ming-chin-tickets-15645225290 Azure Machine Learning を使用し、機械学習を簡単に活用する手順を説明しています。 Azure を使った事が無い方は、無償評価版をご活用ください。 http://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/free-trial/ また、Azure Machine Learning の詳細はこちらを参照してください。 http://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-learning/
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
「deepin 25.2.0」リリース ─ Debianベースのデスクトップ向けディストリビューション 7月9日 0:51
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