PowerShell を使用して管理タスクを自動化する - Training
PowerShell を使用すると、ユーザー管理、CI/CD、クラウド リソースの管理などのタスクを自動化できます。 コマンドを実行する方法、PowerShell の詳細について学習する方法、スクリプト ファイルを作成して実行する方法について説明します。 前提条件 コマンド プロンプトや Git Bash のようなコマンド ライン シェルの使用に関する基本的な知識 Visual Studio Code がインストールされていること Visual Studio Code 拡張機能をインストールできること Windows オペレーティング システムを使用していない場合、コンピューターにソフトウェアをインストールできること
HoloLens エミュレーターを使用する - Mixed Reality
HoloLens エミュレーターを使用すると、物理的な HoloLens を使用せずに、PC 上でホログラフィック アプリケーションをテストすることができます。これには HoloLens 開発ツールセットが付属しています。 エミュレーターでは Hyper-V 仮想マシンが使用されるので、HoloLens のセンサーによって読み取られる人間と環境の入力は、キーボード、マウス、または Xbox コントローラーからシミュレートされます。 エミュレーター上で実行するようにプロジェクトを変更する必要はありません。実際の HoloLens 上で実行されていないことはアプリによって認識されません。 デスクトップ PC 用の Windows Mixed Reality イマーシブ (VR) ヘッドセット アプリケーションまたはゲームを開発したい場合は、Windows Mixed Reality シミュレー
Excel ソフトウェア開発キットへようこそ
適用対象: Excel 2013 | Office 2013 | Visual Studio Excel 2013 XLL Software Development Kit (SDK) ドキュメントへようこそ。 このリファレンスには、Microsoft Excel 2013 XLL の開発に役立つ概念の概要、プログラミング タスク、サンプルが含まれています。 更新: 2012 年 11 月 Excel 2013 XLL SDK をダウンロードします。 Excel 2013 XLL SDK には、次が含まれています。 C アプリケーション プログラミング インターフェイス (API)— DLL が Excel 2013 の機能にアクセスできるようにするヘッダー ファイルとソース ファイル、および Excel アドイン マネージャーと協働するために DLL が公開すべきインターフェイスの説明が
public キーワード - C# リファレンス - C#
public キーワードは、型と型のメンバーを示すアクセス修飾子です。 パブリック アクセスは、最も制限の少ないアクセス レベルです。 次の例のように、パブリック メンバーへのアクセスには制限がありません。 class SampleClass { public int x; // No access restrictions. } 詳しくは、「アクセス修飾子」および「アクセシビリティ レベル」をご覧ください。 例 次の例では、2 つのクラス (PointTest と Program) が宣言されています。 PointTest のパブリック メンバー x および y は、Program から直接アクセスされます。 class PointTest { public int x; public int y; } class Program { static void Main() { var p
private キーワード - C# リファレンス - C#
private キーワードはメンバー アクセス修飾子です。 このページでは、private アクセスについて説明します。 private キーワードも private protected アクセス修飾子に含まれます。 プライベート アクセスは、最も制限の多いアクセス レベルです。 次の例に示すように、プライベート メンバーは、宣言されているクラスまたは構造体の本体内でのみアクセスできます。 class Employee { private int _i; double _d; // private access by default } 同じ本体にある入れ子にされた型も、プライベート メンバーにアクセスできます。 プライベート メンバーへの参照を、クラスの外側やメンバーが宣言されているクラスの外側から行った場合は、コンパイル時のエラーが発生します。 private とその他のアクセス修飾子
HoloLens (第 1 世代) ハードウェア
Microsoft HoloLens (第 1 世代) は、世界初の完全な自立型ホログラフィック コンピューターです。 HoloLens は、ホログラフィック エクスペリエンスによってパーソナル コンピューティングを再定義して、新しい方法で支援します。 HoloLens は、最先端の光学とセンサーを組み合わせて、周囲の現実世界に固定された 3D ホログラムを提供します。 HoloLens のコンポーネント HooLens は次の機能を備えています。 バイザー。 HoloLens のセンサーとディスプレイが含まれます。 HoloLens を装着している間は、バイザーを上に回転させることができます。 ヘッドバンド。 HoloLens を使用するには、調整ホイールを使用してヘッドバンドを展開します。 HoloLens を装着したら、ヘッドバンドが快適にフィットするまで調整ノブを締めます。 明るさ
Windows API インデックス - Win32 apps
デスクトップ アプリケーションとサーバー アプリケーション用の Windows アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) のリファレンス コンテンツの一覧を次に示します。 Windows API を使用することで、各バージョンに固有の機能を活用しながら、すべてのバージョンの Windows で正常に実行するアプリケーションを開発できます。 (これは以前は Win32 API と呼ばれていたことに注意してください。Windows API という名前は、16 ビット Windows でのルートと 64 ビット Windows でのサポートをより正確に反映しています。) ユーザー インターフェイス Windows UI API は、ウィンドウを作成して使用することで出力を表示し、ユーザー入力を求め、ユーザーとのやり取りをサポートする他のタスクを実行します。 ほとんどのアプリ
C# プログラミング ガイド
このセクションでは、C# 言語の重要な機能と、.NET 経由でアクセスできる C# の機能の詳細について説明します。 このセクションの大部分では、お客様が C# と一般的なプログラミングの概念について、ある程度の知識を持っていることを前提としています。 プログラミングや C# についてまったくの初心者の方は、プログラミングの予備知識が必要ない C# の概要に関するチュートリアルや「ブラウザーでの .NET のチュートリアル」を参照することをお勧めします。 特定のキーワード、演算子、およびプリプロセッサ ディレクティブについては、「C# リファレンス」を参照してください。 C# 言語の仕様については、C# 言語仕様に関する記事をご覧ください。 プログラム セクション インサイド C# プログラム Main() とコマンドライン引数 言語セクション ステートメント演算子と式式形式のメンバー等価
二項分類 - Training
二項分類モデルのトレーニング モデルをトレーニングするには、アルゴリズムを使用して、クラス ラベルが true (患者が糖尿病である) である "確率" を計算する関数にトレーニング データを渡します。 確率は 0.0 から 1.0 の値として測定され、考えられる "すべて" のクラスの "合計" 確率が 1.0 になります。 たとえば、患者が糖尿病である確率が 0.7 の場合、対応する (患者が糖尿病でない) 確率は 0.3 です。 二項分類に使用できるアルゴリズムは多数あります。たとえば "ロジスティック回帰" は、次のように、0.0 から 1.0 の値を持つ "シグモイド" 関数 (S 字型) を派生させます。 Note 機械学習における "ロジスティック回帰" は、その名前に反し、回帰ではなく分類に使用されます。 重要な点は、生成される関数の "ロジスティック" な性質です。これは
クラスタリング - Training
クラスタリング モデルのトレーニング クラスタリングには複数のアルゴリズムを使用できます。 最もよく使用されるアルゴリズムの 1 つは K-Means クラスタリングで、次の手順で構成されます。 特徴量 (x) の値はベクトル化されて、n 次元の座標が定義されます (ここで、n は特徴量の数です)。 花の例では、特徴量が 2 つあります。すなわち、葉の数 (x1) と花びらの数 (x2) です。 そのため、特徴量ベクトルには 2 つの座標があり、それを使用して 2 次元空間 ([x1,x2]) にデータ ポイントを概念的にプロットすることができます 花をグループ化するために使用するクラスターの数を決定します (この値を k とします)。 たとえば、3 つのクラスターを作成するには、k 値に 3 を使用します。 その後、k 個のポイントがランダムな座標にプロットされます。 これらのポイントは
回帰 - Training
12 分 回帰モデルは、特徴量と既知のラベルの両方を含むトレーニング データに基づいて数値ラベル値を予測するようにトレーニングされます。 回帰モデル (または、実際には任意の教師あり機械学習モデル) をトレーニングするプロセスには、適切なアルゴリズム (通常はパラメーター化された設定を伴う) を使用してモデルをトレーニングし、モデルの予測パフォーマンスを評価し、許容できるレベルの予測精度が得られるまでさまざまなアルゴリズムとパラメーターでトレーニング プロセスを繰り返してモデルを調整する、複数回のイテレーションが含まれます。 この図は、教師あり機械学習モデルのトレーニング プロセスを構成する 4 つの主要な要素を示しています。 トレーニング データを (ランダムに) 分割してデータセットを作成し、それを使用してモデルをトレーニングする一方で、トレーニング済みモデルの検証に使用するデータのサ
Microsoft Azure の基礎: Azure の管理とガバナンスについての説明 - Training
クラウドは初めてですか? Microsoft Azure の基礎は 3 部構成で、クラウドの基本的な概念について説明し、多くの Azure サービスの概要を提供します。また、ハンズオン演習で、最初のサービスを無料でデプロイするための手順を指導します。 試験 AZ-900 の準備を行っている場合は、シリーズのラーニング パスのすべてを完了してください。Microsoft Azure の基礎。 これはシリーズ「Azure の基礎: Azure の管理とガバナンスについての説明」の 3 番目のラーニング パスです。 シリーズの他のラーニング パスは、「パート 1: クラウドの概念の説明」と「パート 2: Azure のアーキテクチャとサービスについての説明」です。
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機械学習の基礎 - Training
Microsoft Azure AI Fundamentals:AI の概要 - Training
