在Ignite 2019上，我们宣布将Flow更改为Power Automate，并在UI Flow连接器的公开预览中引入了机器人流程自动化（RPA）。我们对几种激动人心的功能感到兴奋，这些功能将在今年全面上市，并想花一点时间回顾一下将我们带到这里的...

开发团队可以指定训练程式码完成模型的储存库，而拥有存取该储存库权限的成员，会自动获得该自定义模型

“人工智能和机器学习正在深入地渗透到每种体验中，我们的真正任务不是庆祝这些重大研究突破，而是使人工智能大众化，以便每个开发人员都可以构建这些应用程序。这意味着要有最好的、世界级的训练和推理基础设施。”...

随着业务的发展数据日益见增，这些数据的可用性随着时间的推移而下降。人们希望通过长期数字保存(LTDP)来保持持久价值的数字信息的可访问和可用性的，以应对过时的软件和硬件，以及精确呈现内容的这些挑战。...

----Kubernetes解决了诸多运维难题，是目前主流的基础架构平台，也是容器编排领域的事实标准，可谓“天不生Kubernetes，运维万古如长夜”。如此流行的Kubernetes，该如何掌握、又该如何应用到生产中呢？本系列文章会详细讲述。...

SDSC和威斯康星州IceCube粒子天体物理学中心的研究人员已成功使用亚马逊Web Services，Microsoft Azure和Google Cloud Platform上的数千个GPU成功完成了第二项计算实验。...

论文《CrystalNet: Faithfully Emulating LargeProduction Networks》【中文翻译版 CrystalNet：超逼真地仿真大型生产网络】描述了微软在大型仿真网络方面的学术研究成果，也揭示了部分技术细节和架构实现方法。2018年，微...

subprocess.Popen(['google-chrome',"http://www.baidu.com"])可打开chrome并显示百度网页。

大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。

一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前...