Это был необычный год и вот почему. Не секрет, что наш локальный сайт содержит очень много переводных материалов, подготовленных нашими иностранными коллегами. Но в этом году локальные новости появлялись так часто, как никогда раньше. Причиной тому яркие мероприятия, важные исследования, интересные кейсы.
Начало работы с Python для разработки веб-приложений в Windows.
По ссылке ниже вы найдете подробное пошаговое руководство по началу работы с Python для веб-разработки в Windows с помощью подсистемы Windows для Linux (WSL). Кстати, в самом конце руководства мы оставили полезные ссылки. Присоединяйтесь!
Всем привет! Мы, совместно с ребятами из @dk_PR, подобрали несколько годных каналов, которые могут вас заинтересовать:
@searchinform – канал про безопасность и защиту данных без нудной теории и непонятных слов. Новости, разбор кейсов, мнения экспертов по горячим темам и советы по делу. Ироничные картинки прилагаются.
@SprutAI_News – Интересна тема Умных домов и устройств? Добро пожаловать на самый крупный тематический канал, тут всё об Apple HomeKit, Google Home, Умный дом.Яндекс и не только.
@txtin – редактор @kirillegerev из Сбера и ещё один @datchery из Яндекса говорят про русский язык и здравый смысл, иногда про интерфейс и текст в нём.
Hyper-V более известен как технология виртуализации серверов; однако, начиная с Windows 8, он также доступен в клиентской операционной системе. В Windows 10 мы значительно улучшили работу, сделав Hyper-V отличным решением для разработчиков и ИТ-специалистов.
В этом руководстве описывается, как запустить приложение .NET для Apache Spark с помощью .NET Core в Windows. В нем вы узнаете, как подготавливать среду Windows для .NET для Apache Spark; написать свое первое приложение .NET для Apache Spark; скомпилировать и запустить простое приложение .NET для Apache Spark.
В этой статье Senior App Dev Manager Джейсон Джордано (Jason Giordano) покажет нам, как использовать GitHub Actions для создания очень простого CI/CD решения. GitHub Actions, релиз которого состоялся 13 ноября 2019 года, позволяет легко автоматизировать все ваши рабочие процессы в области программного обеспечения.
В этой статье вы узнаете, как установить пакет SDK для .NET Core. Пакет SDK для .NET Core используется для создания приложений и библиотек .NET Core. Среда выполнения .NET Core всегда устанавливается вместе с пакетом SDK.
Представляем нашу новую страницу на сайте с документацией по .NET. На ней вы можете найти все новинки в документации, отсортированные по каждому месяцу. Сейчас уже доступны изменения за сентябрь, октябрь и ноябрь. Присоединяйтесь!
Руководство: перенос кода из .NET Framework в .NET Core.
Возможно, у вас есть код, который сейчас выполняется в .NET Framework, и вы хотите перенести его в .NET Core. У нас появилось руководство, которое содержит общие сведения о переносе и список средств, которые могут оказаться полезными при переносе кода в .NET Core. Присоединяйтесь!
Как развернуть модели машинного обучения с помощью машинного обучения Azure.
В этой статье вы узнаете, как развертывать модели машинного обучения с помощью машинного обучения Azure. Развертывание модели — это метод, с помощью которого вы интегрируете модель машинного обучения в существующую среду, чтобы начать использовать ее для принятия практических бизнес-решений на основе данных.
Включение новой производственной модели машинного обучения в приложение на продакшене является полезным, но часто разочаровывающим опытом. В этой статье наш коллега Аарон Борнштейн предлагает 9 советов по машинному обучению в продакшене с примерами использования службы машинного обучения Azure.
Учебник: используйте Azure Cognitive Services для создания приложения-переводчика.
В этом руководстве будет продемонстрировано использование Azure Cognitive Services для перевода текста в приложении, реализованном с использованием Golang, развернутого в службе приложений Azure.
В течение прошедшего года наш коллега проводил много времени в мире машинного обучения и data science. Но не в качестве специалиста по данным. Он изучал применение DevOps в ML. И в этой статье он делится тем, что удалось наработать.
Нейросеть научилась рисовать сложные сцены по текстовому описанию.
Исследовательская группа Microsoft Research представила генеративно-состязательную нейросеть, которая способна генерировать изображения с несколькими объектами на основе текстового описания. В отличие от более ранних подобных алгоритмов text-to-image, способных воспроизводить изображения только базовых объектов, эта нейросеть может справляться со сложными описаниями более качественно.
Начинайте или развивайте разработку решений на базе искусственного интеллекта с помощью инструкций по интеграции и объединению интеллектуальных API-интерфейсов, доступных в Azure Cognitive Services.
Выведите свой технический проект на новый уровень с #ImagineCup.
Сотрудничайте, развивайте свои навыки, получайте отличные воспоминания и соревнуйтесь за шанс выиграть путешествия, наставничество, деньги и другие призы. Осталось всего несколько дней, чтобы воплотить в жизнь ваше техническое решение! Не пропустите дедлайн 15 декабря, отправьте проект: http://msft.it/6274TVfJa