Introducing Microsoft Flow 免积分下载

最新推荐文章于 2025-07-23 23:16:07 发布
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本书由Microsoft Flow专家撰写，详细介绍了如何通过自动化工作流提高企业效率。读者将学会使用各种连接器创建和管理流，了解与SharePoint的集成，创建审批流程，以及如何在移动设备上使用。适合管理员及希望无需编写代码即可实现自动化的人群。

图书说明：

通过Microsoft Flow专家提供的分步介绍性文本，在您的企业中使用Microsoft Flow通过自动化提高工作效率。您将看到开始使用此基于云的服务的先决条件，包括如何创建流以及如何使用不同的连接器。Microsoft Flow简介将指导您完成与SharePoint的连接，创建批准流程以及使用移动应用程序。在规划Microsoft Flow实施时，这一重要信息为您提供了一个良好的开端。

本书的后半部分继续管理连接和网关，您将在其中介绍连接器的配置，创建和删除以及如何连接到数据网关。最后一个主题是Flow管理和管理环境的技术。

阅读本书后，您将能够从桌面设备，笔记本电脑或移动设备创建和管理Flow，并与SharePoint，Twitter，Facebook和其他网络站点等多种服务连接。

你会学到什么

  • 从内置模板和空白模板创建流
  • 管理流量，连接和网关
  • 创建批准，连接多个服务以及使用移动应用程序

本书适用于谁

管理员和那些有兴趣使用模板创建自动化工作流并与多个服务连接而无需编写任何代码的人员。

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举个例子就是，如果想要教一个徒弟同时会拳脚功夫，但师傅一次又教不了，那就同时教两个徒弟，一个学打拳，一个学踢腿，然后让他们俩天天互相打，打着打着两个就都会拳脚功夫了。最终，这个多模态模型就完成了，不仅可以完成简单的文本转语音，还能实现更复杂的任务，比如让它写一首歌并唱出来，再加上配乐。然后要让模型很好地理解和生成声音，就需要利用模型的文本空间，将语音的语义尽量地映射回文本，当中需要大量的数据支持。传统的语音和文本模型之间相互独立，李沐老师就想，欸，能不能将两者结合起来，直接让LLM用语音进行沟通。
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例如，一系列（公认）无法在多项式时间内解决却可在多项式空间内解决的 NP-Complete（如旅行商等等），对于使用有限精度 Transformer 的 CoT 而言至少需要超越多项式（例如 exp (n)）规模的上下文长度，在真实应用中由于内存的限制完全不可行；纵观计算机科学的发展历史，这一「随时清理」的理念早已渗透到几乎所有计算模型之中：从最早的图灵机模型中，已读写的磁带符号可以被覆盖或重写，直到现在高级编程语言中，垃圾回收机制会自动清理不再可达的内存单元。随着问题规模增加，两者之间的差距愈发明显。
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具体而言，研究团队利用加权融合的方式在解码前将来自视觉对齐层的知识与全局信息结合，从而优化模型输出，既保留了语义信息，又减少了幻觉的产生。对于新的测试图像，该阈值可以确保生成的2D关键点置信区间（一系列以预测均值为中心，以协方差和阈值为半径的圆形区域）能够以用户预先设定的概率（例如 ）覆盖所有真实的关键点位置。实验结果表明，该方法在保证相近的真实位姿覆盖率的前提下，推理速度提升超过33%，并且生成的置信区间体积大幅度缩小——旋转置信区间体积最多减小99.9%，平移置信区间体积最多减小99.8%。
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