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  1. Azure-第一管道-源码

  2. 外币兑换微服务-H2 作为Java应用程序运行com.in28minutes.microservices.currencyconversionservice.CurrencyConversionServiceApplicationH2。 资源 { " id " : 10001 , " from " : " USD " , " to " : " INR " , " conversionMultiple " : 65.00 , " environmentInfo " : " N
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:27kb
    • 提供者:weixin_42116672
  1. 天蓝色的机器学习:Microsoft Azure中的机器学习-源码

  2. Microsoft Azure中的机器学习工程师 对于许多组织而言,机器学习是至关重要的业务运营。 我们将学习如何在Azure中配置机器学习管道,如何识别自动化机器学习的用例以及如何使用Azure ML SDK在Azure中设计,创建和管理机器学习管道。 项目1 在Azure中优化ML管道 在这个项目中,我们创建和优化ML管道。 我们提供了一个自定义编码模型-标准的scikit-learn Logistic回归。 第一部分是使用HyperDrive优化超参数。 该项目的第二部分是使用AutoML
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  1. rest-api-fuzz-testing:REST API模糊测试(RAFT):为Azure开发的自托管服务的源代码,包括API,业务流程引擎和默认的安全工具集(包括MSR的RESTler),使开发人员能够将安全工具嵌入其CICD工作流程

  2. REST API模糊测试(RAFT) 一个自托管的REST API Fuzzing即服务平台 RAFT使用多个并行的模糊测试器,可以轻松进行REST API的模糊测试。 使用嵌入到CI / CD管道中的单个命令行,开发人员可以针对其服务启动模糊测试作业。 RAFT当前支持以下Swagger / OpenAPI工具 工具 描述 RAFT与此Microsoft Research工具具有一流的集成,这是第一个有状态的模糊测试工具,旨在自动测试由swagger / OpenApi规范驱动的REST A
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  1. 数据加速器:适用于Apache Spark的数据加速器简化了大数据流的入门。 它提供了丰富,易于使用的体验,可帮助在Azure HDInsights或Databricks上创建,编辑和管理Spark作业,同时启用Spark引擎的全部功能-源

  2. 适用于Apache Spark的数据加速器 流 网关 数据处理 指标 模拟数据 网站 用于Apache Spark的通过提供一些关键功能(例如,无代码体验来建立数据管道以及用于创建复杂逻辑的快速开发测试循环),使使用Spark的大数据流*化。 我们的团队在Microsoft内部使用该项目已有两年时间,用于处理许多内部部署中的流数据,这些内部部署以Microsoft规模处理数据量。 它提供了一个易于使用的平台来学习和评估流媒体需求。 我们很高兴与广大社区以开源的形式共享该项目! A
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  1. DevOpsBootCamp-源码

  2. DevOps Bootcamp-GitHub操作+ Azure 概述 下面的各个实验室将逐步配置GitHub Actions和Azure,以部署和更新基本基础结构。 如果您遇到问题,请查看常见问题解答。 实验0-先决条件 先决条件实验室将逐步完成对GitHub和Azure的访问 GitHub帐户 Azure免费帐户 实验1-连接 第一个实验室将使我们开始使用GitHub Actions并运行并连接到Azure。 从模板创建仓库 创建Azure服务主体 创建GitHub凭证变量 配置GitHub
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