我已经在Azure门户中设置了AppllicationInsights资源。它有两个服务: windows服务在前提下运行,服务fabric服务运行在本地服务fabric集群上。我在这两个服务中都使用TelemetryClient对象向Azure ApplicationInsights资源发送数据。看起来我收到了我想要的所有消息,但有些消息的来源我不明白。下面是奇怪消息的示例:
AI:错误收集6个配置的性能计数器。请检查配置。计数器Applications(??APP_W3SVC_PROC??)\Requests/Sec:未能执行性能计数器的第一次读取。请确认它的存在。类别: ASP.NET
我想指定用于输入模型属性的模型绑定器。
public class SendEmailInput
{
[Required, EmailAddress]
public string From { get; set; }
[Required]
public string To { get; set; }
[Required]
public string Subject { get; set; }
[Required, ModelBinder(typeof(RadEditorModelBinder))]
public string Bod
我以我的方式通过了
我已经处理完所有的块了,而且我很确定由于某些原因它不能工作(例如,当client_secret仍然被Google支持时,教程就会完成;许多块&变量=许多错误机会)
在键入编译时,我得到了以下错误:
App Inventor is unable to compile this project.
The compiler error output was
________Preparing application icon
________Creating animation xml
________Determining permissions
________G
我有一个标有“标签表”标签的模型。该模型适用于最新的REST,但不适用于.NET客户端库3.1.0-beta.4。在模型预测“标签表”中的空单元格的情况下,当库反序列化结果时会发生InvalidOperationException。
System.InvalidOperationException:请求的操作需要一个类型为“Object”的元素,但目标元素的类型为'Null‘。(在System.Text.Json.JsonElement.EnumerateObject() at Azure.AI.FormRecognizer.Models.FieldValue_internal.De
我希望在一个地方管理我所有的Google Cloud机器学习模型(例如AI平台/Kubeflow/AutoML)。但是,我不确定在哪里可以找到AutoML,特别是我已经部署的AutoML表和模型。 随着复杂性的增加,我希望能够将AutoML模型移植到AI平台模型以迭代版本。此外,如果我想进行进一步的定制,我还可以将该模型引入Kubeflow,以进一步定制、版本化、管理和部署。 AI Platform、AutoML和Kubeflow的所有不同模型是如何管理和版本化的?