Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить доступ к рабочему пространству, созданному на портале Azure?

Я создал рабочее пространство в лазурном цвете. Я не вижу это рабочее пространство ни на app.Powerbi.com, ни на рабочем столе power bi. Как мне получить доступ к рабочему пространству?

powerbi powerbi-embedded
26.11.2016

Ответы:


1

Вам следует войти в систему на https://portal.azure.com, затем либо выполнить поиск по названию своей рабочей области, либо перейдите в раздел Дополнительные службы / Intelligence + Analytics / Коллекции рабочих областей Power BI.

28.11.2016
  • Я вижу идентификатор рабочей области на портале Azure, но я хочу получить доступ к нему через app.Powerbi.com и power bi desktop 28.11.2016
  • PBI Embedded не отображается на app.powerbi.com. Вам нужно создать отчет в Power BI Desktop и опубликовать его в PBIE. 28.11.2016
  • Я подозреваю, что вам нужно притормозить и еще немного изучить архитектуру. docs.microsoft.com/en-us/azure/power-bi-embedded/ 28.11.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..