This workshop is about introduction TypeScript for using CDK.
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【 本記事のターゲット 】 Windows パソコンを保有しているデスクトップを複数作成して切り替えながら作業をしたい、作業スペースを有効活用したい。今回はWindows PC で複数デスクトップ環境を作成し、作業スペースを有効活用する手順をご紹介します。 mog自身普段はMacを使っており、Macだと10年以上前から複数デスクトップ(機能名称:Spaces・スペーシズ)を使う事が出来ていました。 そして今最新のWindows PCでも、仮想デスクトップを複数作成して、作業スペースを有効活用しながら利用する事が可能なんですよ♪ デスクトップPCで複数ディスプレイを使っている場合は良いかも知れませんが、テレワークなどでノートPCをメインで利用している場合、基本はディスプレイが1つしかないと思うので... 例えば仕事をしている時、メール(Outlook)を立ち上げたまま、WordやPowerP
Diving Deep on S3 ConsistencyApril 20, 2021 • 1938 words I recently posted about Amazon S3 and how it’s evolved over the last 15 years since we launched the service in 2006 as “storage for the internet.” We built S3 because we knew customers wanted to store backups, videos, and images for applications like e-commerce web sites. Our top design priorities at the time were security, elasticity, relia
Slackは「オンライン会議室」――ビジネス用コラボレーションツール「Slack」を軸にしたデジタルシフト、生産性の高いテレワークなどの新しい働き方の実現方法と、その事例を紹介します。 インプレスの書籍『Slackデジタルシフト 10の最新事例に学ぶ、激動の時代を乗り越えるワークスタイル変革(できるビジネス)』の、すべての内容をWeb向けに再構成し、順次公開していきます。 本書の魅力、および著者が提案するワークスタイルや、「オンライン会議室」としてのSlackの使い方を、多くの方に知っていただくため、著者の許諾のもと、無料にて、期間を限定せず公開いたします。 書籍について Slackデジタルシフト 10の最新事例に学ぶ、激動の時代を乗り越えるワークスタイル変革(できるビジネス) デジタルシフト・デジタルトランスフォーメーション(DX)の成功には、ツールだけでなく、働き方も新しくすることが必
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
注意書き)2021/11/26 この記事はもともと 2021 年 2 月に書かれたものですが、この 9 カ月間に色々アップデートがあったので、諸々 書き直しました! 差分の気になる方は GitHub の commit log に。(この記事は git 管理されています) 2021 年 11 月末現在で最新の情報を書いています。 『無料で手早く作る:Teams で動く FAQ bot 開発』について書きました! ただ、これは(ハンズオン資料としても使って欲しいので)スクショを大量に入れたら めちゃくちゃ長くなってしまったので 前編 と 後編 に分けました! 登場人物 Azure Cognitive Service for Language の question answering 機能でナレッジベースを作り Visual Studio でクライアント (bot) を開発し それを Micro
本日のアップデートでインターフェース型の S3 VPC エンドポイント(PrivateLink)が GA になりました! Amazon S3 now supports AWS PrivateLink S3 の PrivateLink については re:Invent 2020 まもなくリリース予定とアナウンスされていましたが遂に来ましたね! PrivateLink for S3 インターフェース型とゲートウェイ型 今回のアップデートで S3 VPC エンドポイントは唯一、ゲートウェイ型とインターフェース型、両方の VPC エンドポイントを持つサービスとなりました。簡単に各タイプの特徴を説明すると、以下のとおりです。 ゲートウェイ型 エンドポイント料金は無料 対応しているサービスは S3 と DynamoDB のみ エンドポイントへの名前解決はグローバル IP のまま(ルートテーブルにより、V
混同行列とは(Confusion Matrix) とは ここでいう混同行列(Confusion Matrix) とは2 値分類問題で出力されたクラス分類の結果をまとめたマトリックス(行列≒表)のことで、2 値分類機械学習モデルの性能を測る指標として使われます。 猫を推測する2 値分類の機械学習モデルを例に混同行列を理解する ここで2 値分類の機械学習モデルを理解するために、猫である虎さんがオーナーとなっている虎猫鮮魚店でのできごとを例にみていきましょう。 虎猫鮮魚店は新鮮で旬な魚を取り扱っていることで有名で、主婦やおつかいに来た子供、散歩にきたお爺ちゃんお婆ちゃんらからも大人気な街一番の魚屋です。 ところが最近、その新鮮な魚のにおいを嗅ぎつけ猫が寄っては魚を盗んでいくようになりました。 大将の虎さんは「このままではお店の利益が下がり、良くしてくれているお客様に新鮮な魚をとどけられなくなって
10 分 Microsoft では、6 つの原則のセットを指針として、AI ソフトウェアを開発しています。これらの原則は、意図しない悪影響を及ぼすことなく困難な問題に対する素晴らしいソリューションを確実に提供できるように設計されています。 公平性 AI システムではすべての人を公平に扱う必要があります。 たとえば、銀行の融資承認申請をサポートする機械学習モデルを作成するとします。 このモデルでは、偏見なしでローンを承認するか拒否するかを予測します。 この偏見はたとえば、性別、民族、あるいは特定の応募者グループにとって不公平になるその他の要因に基づきます。 Azure Machine Learning には、モデルを解釈し、データの各特徴量がモデルの予測にどの程度影響するかを定量化する機能が含まれています。 この機能は、データ サイエンティストや開発者がモデルの偏りを特定し、軽減するのに役立
Note 本記事は Technet Blog の更新停止に伴い https://blogs.technet.microsoft.com/jpazureid/2018/11/27/aadc_staging/ の内容を移行したものです。 元の記事の最新の更新情報については、本内容をご参照ください。 こんにちは。Azure Identity チームの金森です。 今回は Azure AD Connect (AADC) サーバーの運用にあたって、さまざまなメリットが享受できる [Staging サーバー] のご紹介です! AADC が担っているディレクトリ同期やパスワード同期は AADC サーバーが停止した場合も [AAD 上のユーザーやグループなどのオブジェクト情報] はそのままであり、AADC そのものが認証処理を担っている訳ではないため業務への影響はそこまでは大きくないと言えます。 もちろんパ
2020年8月、米国国立標準技術研究所(NIST)が「Special Publication(SP)800-207 ゼロトラスト・アーキテクチャ(以下、本書)」を正式公開しました。今回、PwCコンサルティング合同会社はNISTから翻訳の許可を取得し、日本語訳を公開することになりました(以下よりダウンロードいただけます)。 ゼロトラスト・アーキテクチャとは概念であり、また十分に成熟した領域とは言えないため、内容を正しく理解することは容易ではありません。ゼロトラスト・アーキテクチャは製品/ベンダーによって多様な実現方法があるのが実態ですが、対応したソリューションの1つを導入したとしても、ゼロトラスト・アーキテクチャを実現できる訳ではありません。 本書のポイントとして、ゼロトラストの定義や7つの理念を紹介している点が挙げられます。この定義と理念をNISTが整理したことで、ゼロトラストに関する共通
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