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2023/7/23 4:07:47
4.43MB
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AzureKinectUbuntuSDK完整源码包含官方提供所有的submodule，submodule（libyuv等）
2023/7/23 0:19:54
155.95MB
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在Azure上操作TensorFlow对象检测第1部分：使用Docker和深度学习VM第2部分：使用Kubernetes运行分布式TensorFlow对象检测API第3部分：使用TensorFlow服务进行服务
2023/7/21 14:18:17
274KB
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概念验证工具，可绕过现代防御从AzureWindows计算机恢复纯文本管理员密码。
在GuardicoreLabs。
要使用该工具，请使用VisualStudio进行编译，并在已使用VMAccessPlugin的WindowsVM中使用管理员凭据运行。
在GuardicoreLabs。
要使用该工具，请使用VisualStudio进行编译，并在已使用VMAccessPlugin的WindowsVM中使用管理员凭据运行。
2023/7/15 15:24:15
40KB
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考试AZ-300：MicrosoftAzure架构师速成课程欢迎！此页面的简短URL是。
蒂姆·华纳的联系方式电子邮件：推特：网址：如何下载这些文件安装。
打开提升的命令提示符。
将当前工作目录更改为要下载课程资料的位置。
运行以下git命令：gitclonehttps://github.com/timothywarner/azure-arch-crash-course.git
蒂姆·华纳的联系方式电子邮件：推特：网址：如何下载这些文件安装。
打开提升的命令提示符。
将当前工作目录更改为要下载课程资料的位置。
运行以下git命令：gitclonehttps://github.com/timothywarner/azure-arch-crash-course.git
2023/7/6 22:13:04
6MB
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azdevopssecurity：AzureDevOps和Azure的安全注意事项和准则
2023/7/4 8:54:58
649KB
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Microsoft认证AzureAdministrator，AZ-104题库，前段时间考证自用。
亲测大约有80-90%的考试题量。
亲测大约有80-90%的考试题量。
2023/6/10 6:49:43
12.85MB
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TFLint一个可插拔的短绒产物特色TFLint是一个框架，每一个成果都由插件提供，首要成果如下：查找首要云提供商（AWS/Azure/GCP）大概涌现的差迟（譬如正当实例尺度）。
告诫不称许使用的语法，未使用的申明。
实施最佳做法，命名商定。
装置Bash剧本（Linux）：$curlhttps://raw.githubusercontent.com/terraform-linters/tflint/master/install_linux.sh|bash自制软件（macOS）：$brewinstalltflint巧克力色（Windows）：chocoinstalltflint码头工人：$dockerrun--rm-v$(pwd):/data-twata727/tflint请留意，此Docker映像不适用于破费CI/CD管道。
入门假如您使用的是AWS/Azure/GCP提供法度圭表标准，则最佳装置插件并依据每一种用法举行试验：对于AWS用户，您能够使用TFLint二进制文件中内置的
告诫不称许使用的语法，未使用的申明。
实施最佳做法，命名商定。
装置Bash剧本（Linux）：$curlhttps://raw.githubusercontent.com/terraform-linters/tflint/master/install_linux.sh|bash自制软件（macOS）：$brewinstalltflint巧克力色（Windows）：chocoinstalltflint码头工人：$dockerrun--rm-v$(pwd):/data-twata727/tflint请留意，此Docker映像不适用于破费CI/CD管道。
入门假如您使用的是AWS/Azure/GCP提供法度圭表标准，则最佳装置插件并依据每一种用法举行试验：对于AWS用户，您能够使用TFLint二进制文件中内置的
2023/4/16 16:40:43
1.83MB
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azureml-sdk-for-r：适用于R的Azure机械学习SDK
2023/4/11 3:11:52
1.27MB
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BERT在Azure机械学习效率上此回购搜罗终端到终真个食谱以及的（双向编码器谈判来自变形金刚）用语言表白模子。
伯特BERT是一种语言展现模子，其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中，作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子，搜罗文天职类，命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中，咱们提供了条记本，使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子，并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场，大大都开拓人员从在尺度语料库（譬如Wikipedia）上经由预熬炼的BERT模子末了，而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子，则此策略下场很好。
然则，
伯特BERT是一种语言展现模子，其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中，作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子，搜罗文天职类，命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中，咱们提供了条记本，使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子，并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场，大大都开拓人员从在尺度语料库（譬如Wikipedia）上经由预熬炼的BERT模子末了，而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子，则此策略下场很好。
然则，
2023/3/30 14:24:23
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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