PowerToysWindows 用の Hosts File Editor ユーティリティ
Windowsには、ドメイン名を含むローカル「ホスト」ファイルと一致する IP アドレスが含まれており、IP ネットワーク上のホストを識別して見つけるためのマップとして機能します。 Web サイトにアクセスするたびに、コンピューターはホスト ファイルを最初にチェックして、接続先の IP アドレスを確認します。 情報が存在しない場合、インターネット サービス プロバイダーは、サイトを読み込むリソースの ドメイン ネーム サーバー (DNS) を調べます。 Hosts File Editor は、ホスト ファイルを編集する便利な方法を提供します。 これは、Web サイトを新しいホスティング プロバイダーまたはドメイン名に移行します。これには、24 ～ 48 時間のダウンタイムが発生する場合があります。 ホスト ファイルを使用して、ドメインに関連付けるカスタム IP アドレスを作成すると、新しい
ReliefWeb (独立発行者) - Connectors
ReliefWebは、国連人道問題調整事務所 (OCHA) が提供する人道的情報サービスです。 私たちのの編集者は、世界の人道支援関係者や意思決定者に最も適したコンテンツを選択、分類、キュレーションして 24 時間 365 日配信し、情報に基づいた意思決定と効果的な対応策の立案を可能にしています。
Azure Container Apps でのサーバーレス コード インタープリター セッション (プレビュー)
Azure Container Apps の動的セッションでは、コード インタープリターへの高速でスケーラブルなアクセスが提供されます。 各コード インタープリター セッションは、Hyper-V 境界によって完全に分離され、信頼されていないコードを実行するように設計されています。 コード インタープリター セッション用に使用する コード インタープリター セッションは、悪意のある可能性がある、またはホスト システムや他のユーザーに損害を与える可能性があるコードを実行する必要がある、次のようなシナリオに最適です。 大規模言語モデル (LLM) によって生成されたコード。 エンド ユーザーが Web または SaaS アプリケーションで送信したコード。 LangChain、LlamaIndex、セマンティック カーネルなどの一般的な LLM フレームワークの場合、ツールとプラグインを使用して
Intuneでのアプリの管理とセキュリティ保護 - Microsoft Intune
アプリとそのデータの管理と保護は、エンドポイント管理戦略とソリューションの重要な部分です。 ほとんどの環境では、ユーザーはパブリック リテール アプリをインストールし、これらのアプリからorganizationデータにアクセスできます。 また、多くの組織には、管理 & 展開する必要がある独自のプライベート アプリと基幹業務アプリもあります。 このアプリ データがorganization内に留まるようにする必要があります。 アプリ管理は困難な場合があり、Intuneが役立ちます。 Microsoft Intuneは、多くのアプリの種類を管理できるクラウドベースのサービスです。 管理者は、Intuneを使用して、organization リソースにアクセスするアプリをデプロイ、構成、保護、更新できます。 Intuneとその利点の詳細については、「Microsoft Intuneとは」を参照して
Microsoft Intune とは
✅アプリ管理を簡素化する Intuneには、アプリのデプロイ、更新、削除など、アプリ エクスペリエンスが組み込まれています。 次の操作を行うことができます: プライベート アプリ ストアに接続して、アプリを配布します。 Microsoft Teams を含む Microsoft 365 アプリを有効にします。 Win32 アプリと基幹業務 (LOB) アプリをデプロイします。 アプリ内のデータを保護するアプリ保護ポリシーをCreateします。 データ & アプリへのアクセスを管理します。 詳細については、「Microsoft Intuneを使用してアプリを管理する」を参照してください。 ✅ポリシーのデプロイを自動化する アプリ、セキュリティ、デバイス構成、コンプライアンス、条件付きアクセスなどのポリシーを作成できます。 ポリシーの準備ができたら、これらのポリシーをユーザー グループとデバイ
Azure AI サービスを使用する Python アプリを開発する - Python on Azure
この記事では、Azure OpenAI Service やその他の Azure AI サービスを使用するアプリケーションを開発する方法を学習するためのドキュメント、サンプル、その他のリソースを提供します。 Azure AI リファレンス テンプレート Azure AI リファレンス テンプレートを使用すると、適切に保守でき、デプロイが簡単なリファレンスの実装が提供されます。 これにより、インテリジェント アプリケーションの高品質な開始点が確保されます。 エンドツーエンドのソリューションにより、一般的で包括的なリファレンス アプリケーションが提供されます。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。 エンドツーエンド ソリューション リンク 説明
チュートリアル: LangChain と Azure Container Apps でコード インタープリター セッションを使用する
LangChain は、大規模言語モデル (LLM) を使用してアプリケーションの作成を簡略化するように設計されたフレームワークです。 LangChain を使用して AI エージェントを構築すると、LLM はユーザー入力を解釈し、応答を生成します。 応答を生成するために数学的推論や象徴的推論を実行する必要がある場合、AI エージェントは往々にして苦戦します。 Azure Container Apps の動的セッションを LangChain と統合することで、特化したタスクの実行に使用できるコード インタープリターがエージェントに提供されます。 このチュートリアルでは、Web API で LangChain AI エージェントを実行する方法について説明します。 API はユーザー入力を受け付け、AI エージェントによって生成された応答を返します。 エージェントは、動的セッションでコード イ
概要 - Microsoft Copilot Studio
重要 Power Virtual Agents 機能は、生成 AI への多大な投資と Microsoft Copilot 全体の統合の強化により、現在 Microsoft Copilot Studio の一部となっています。 ドキュメントやトレーニング コンテンツが更新される間、一部の記事やスクリーンショットで Power Virtual Agents が参照される場合があります。 Microsoft Copilot Studio では、一般的な質問に対する簡単な回答から、複雑な会話を必要とする問題の解決まで、さまざまなリクエストに対応する強力な AI 搭載の Copilot を作成できます。 Web サイト、モバイル アプリ、Facebook、Microsoft Teams、または Azure Bot Framework がサポートするあらゆるチャネルで、顧客や従業員と多言語でエンゲージ
WSL の基本的なコマンド
下の WSL コマンドは、PowerShell または Windows コマンド プロンプトによってサポートされる形式で示されています。 Bash または Linux ディストリビューションのコマンド ラインからこれらのコマンドを実行する場合は、wsl を wsl.exe に置き換える必要があります。 コマンドの全一覧を表示するには、wsl --help を実行します。 WSL の更新プログラムが利用可能になったらすぐに受け取るため、まだ行っていない場合は、Microsoft Store からインストールされる WSL のバージョンに更新することをお勧めします。 (Microsoft Store からの WSL のインストールの詳細を確認してください)。 インストール wsl --install WSL と Linux の既定の Ubuntu ディストリビューションをインストールします。
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名前に関するガイドライン | Microsoft Docs
名前付けのガイドラインでは、アセンブリ、名前空間、型、メンバー、およびパラメーターなど、クラス ライブラリの構成要素に対して適切な識別子を選択するためのガイダンスを示します。 これらのガイドラインに従った識別子を選択すると、ライブラリの使いやすさが向上します。このため、ユーザーはライブラリを使用するために新しい一連の規則を習得する必要性を感じずに済みます。 開発者にとって一貫性のある環境を提供するには、パブリック クラスやプロテクト メソッドなど、公開される要素にこれらのガイドラインを適用する必要があります。 ただし、コード全体での一貫性を維持し保守性を向上させるには、これらの規則をコード全体で一貫して使用することを検討します。 Portions Copyright 2005 Microsoft Corporation. All rights reserved. Portions Copy
マルチモーダル埋め込みの概念 - Image Analysis 4.0 - Azure AI services
マルチモーダル埋め込みは、画像の数値表現を生成するプロセスであり、その特徴と特性をベクター形式で取り込みます。 これらのベクターは、画像のコンテンツとコンテキストを、同じベクター空間でのテキスト検索と互換性がある方法でエンコードします。 イメージ取得システムでは、従来、画像から抽出されたフィーチャー (コンテンツ ラベル、タグ、画像記述子など) を使用して、画像を比較し、類似性によってランク付けしてきました。 しかし、ベクトル類似性検索は、従来のキーワードベースの検索よりも多くのベネフィットにより人気が高まり、人気のあるコンテンツ検索サービスの重要なコンポーネントになっています。 ベクター検索とキーワードベースの検索の違いは何ですか? キーワード検索は、情報取得の最も基本的かつ従来のメソッドです。 この方法では、検索エンジンによって、ユーザーが検索クエリで入力したキーワードまたは語句の完全
What's new in Azure OpenAI Service? - Azure AI services
April 2024 Fine-tuning is now supported in East US 2 Fine-tuning is now available in East US 2 with support for: gpt-35-turbo (0613) gpt-35-turbo (1106) gpt-35-turbo (0125) Check the models page, for the latest information on model availability and fine-tuning support in each region. March 2024 Risks & Safety monitoring in Azure OpenAI Studio Azure OpenAI Studio now provides a Risks & Safety dashb
Azure OpenAI Service - Azure OpenAI
OpenAI の GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 モデルは、プロンプト ベースです。 プロンプト ベースのモデルでは、ユーザーはテキスト プロンプトを入力してモデルと対話し、モデルはテキスト入力候補でそれに応答します。 この入力候補は、入力テキストに対してモデルが続けたものです。 これらのモデルは非常に強力ですが、その動作もプロンプトに対して非常に敏感です。 このため、プロンプトの構築が開発のための重要なスキルになります。 プロンプトの構築は難しい場合があります。 実際には、プロンプトは目的のタスクを完了するためにモデルの重みを構成するように機能しますが、これは科学というより芸術であり、多くの場合、成功するプロンプトを作成するには経験と直感が必要になります。 この記事の目標は、この学習プロセスを開始できるようにすることです。 説明するのは、すべての GPT モデルに適用される一般的
Xamarin から .NET へのアップグレード - .NET MAUI
Xamarin ネイティブ プロジェクトを .NET にアップグレードするには、まずプロジェクトを SDK スタイルのプロジェクトに更新してから、依存関係を .NET 8 に更新する必要があります。 詳細については、「Xamarin.Android、Xamarin.iOS、Xamarin.Mac プロジェクトを .NET にアップグレードする」を参照してください。 .NET Upgrade Assistant は、マルチプロジェクトの Xamarin.Forms アプリをマルチプロジェクトの .NET Multi-Platform App UI (.NET MAUI) アプリにアップグレードするのに役立つコマンドライン ツールです。 このツールを実行した後、ほとんどの場合、アプリのアップグレードを完了するためにさらに作業が必要です。 詳細については、「.NET Upgrade Assist
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