Azure Blob StorageをPythonから操作する、前記事の続きです。さらに工夫したものは別の記事に分けていますので最終形態はそちらで。 引き続き検証環境はPython3.6＋Windows 10 Pro、実装はPython3前提です。 さて、基本操作は前の記事で実装しましたが、フラットな構造に対応するために「ディレクトリ直下のファイルのみ同期」、というのはちょっと雑でした。 今回は、元のローカルパスを合わせてBLOBのメタデータとして記録することで、何とかツリー構造に対応させたいと思います。 もくじ： メタデータの利用メタデータの設定メタデータの取得日本語対応ファイル時刻の変更メタデータの利用今回はBLOB名をランダム文字列で作成し、メタデータを使ってローカルのパスを記録させ、サブディレクトリ含めツリー構造を保持することにします。 サブディレクトリを含むとなると、多数のファイ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 前回ではAzure AI Searchのチャンク分割＋ベクトル化のやり方について解説しました。 この方法では言語アナライザーがデフォルト(英語)になってしまうので、フルテキスト検索の精度が悪くなってしまいます。今回は言語アナライザーを日本語にする方法について解説していきます。 やり方 インデックスを作る部分は前回の記事をご参照ください。今回はこちらの作成済みのインデックスを使います。 JSONの編集をクリックし、メモ帳などにコピーします。 既存のインデックスは一度削除します。 インデックスの追加(JSON)をクリックします。
世界140カ国以上の地域に100以上配置されているマイクロソフトのデータセンター（DC）。ここで、Microsoft Azureのほか、Office 365、OneDrive、Bingなど同社のクラウドサービスが運用されている。今回は、思わず誰かに話したくなる「Azureデータセンターのトリビア」を集めてみた。教えてくれるのは、マイクロソフトテクノロジーセンター センター長の澤円さんだ（聞き手、アスキー羽野三千世）。 AzureのDCは・・・「知られざる謎の組織」が運用している 澤さん：AzureのDCは“知られざる謎の組織”によって構築、運用されています。この組織は「MCIO（Microsoft Cloud Infrastructure and Operations）」という名称で確かにマイクロソフト社内に存在しているのですが、MCIOに誰が所属しているのかは、社員にも知らされていません
Microsoft Azure でもDeep learningできるということで試したのでメモ。 MNIST 103MBのデータで以下のConvolution and pooling deep netを回して25分くらいかかった。 http://gallery.azureml.net/Details/7d3f74981b5b42cd9687370671c86696 Azure Machine learningを使うには Microsoft Azureは今なら30日間無料なので登録すればすぐに使える。 @ITの入門記事を読みながらポチポチやればすぐに使い方は把握できる。 http://www.atmarkit.co.jp/ait/kw/ait_azureml_intro.html なお、サンプルコードが大量に用意されてて圧倒される。 今回のDeep learningもサンプルコードから実行し
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