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AI 时代很多东西都不是技术层面的内容，比如数据治理，数据工程等。试想一下你去面试，面试官考察的不是“你用了什么工具”，而是“你为什么这样设计”例如：❌ 工具操作：“我创建了三个容器”✅ 工程思维：“我设计三层容器，因为Raw层满足合规审计，Processed层隔离脏数据风险，Curated层支持特征复用——这是微软Azure数据架构指南推荐的分层模式”数据工程原则ADF+ADLS实践专业体现1.
三相桥式全控整流电路仿真模型包括6脉波整流电路（sixmaibo.slx）与12脉波整流电路（double12maibo.slx）包括三相全控整流电路输入电压、电流仿真波形三相全控整流电路输出电压、电流仿真波形交流侧输入电流进行FFT傅里叶谐波频谱分析【内有文档解析原理，结果分析】在电力电子领域，三相桥式全控整流电路是一个非常重要的存在。今天咱们就来深入聊聊它的仿真模型，特别是其中的 6 脉波整流
对我来说，Claude Code 不是“替我写代码”，而是让我把时间花在更值钱的地方：我把“写代码”变成“定义正确 + 快速验收 + 快速交付”。如果你也是做开发、做运维、做桌面支持的，我非常建议你试试这种工作流：先写验收清单，再让 AI 产出，再用日志和复现条件做迭代。你会发现效率提升真的不是一点点。⬆️ 返回顶部。
摘要：在使用Java SDK访问中国区Azure AI Search资源时，由于默认认证地址为全球云环境(https://search.azure.com)，导致出现AADSTS500011错误。解决方法是在构建SearchClient时指定中国区云环境：1) 设置authorityHost为AZURE_CHINA；2) 添加audience(SearchAudience.AZURE_CHINA)
微软更新AI-102认证考试，聚焦生成式AI与代理解决方案。新版考试重点涵盖Azure AI Foundry、RAG架构及自主代理开发，反映企业对智能应用的需求转变。备考建议结合官方文档与实践操作，并推荐使用考证宝KaozhengPro等专业题库资源。该认证将提升工程师竞争力，推动企业数字化转型，未来AI开发将更注重工作流策划与伦理合规。微软将持续更新考试内容，引领智能化技术发展。
本文介绍了Azure AI生态中的核心服务Azure Machine Learning（Azure ML）工作区的使用。文章首先展示了Azure ML的默认目录结构，包含工作区、功能存储区、中心和注册表等核心组件，以及共享资产和管理员功能。通过实操演示，详细说明了从创建工作区、运行示例笔记本到创建计算资源的完整流程。最后，文章梳理了实际运用中的6个关键步骤：数据准备、模型训练、模型评估、模型部署、
摘要：本文针对自动化测试中的动态元素定位难题，系统解析XPath和CSS选择器的进阶优化策略。重点探讨了XPath的相对路径优化和函数应用，CSS选择器的属性匹配技巧及性能优化方法，并提出了混合使用策略与动态元素处理方案。结合2026年AI辅助定位趋势，文章通过电商、金融等实战案例，展示了如何将元素定位失败率降低13个百分点，测试脚本稳定性提升30%。为测试团队提供了降低维护成本、提升自动化框架鲁
本文探讨了异步机制在现代应用中的核心原理与测试挑战，提出四维等待优化策略提升测试效能。异步架构依赖事件循环和非阻塞I/O模型，但常引发竞态条件和状态同步延迟问题。解决方案包括：1)智能事件驱动等待自动校验元素状态；2)多层级队列监控实现任务优先级调度；3)分布式事务追踪保障跨进程调用；4)自适应阈值算法动态调整等待时间。实战数据显示，智能等待策略使用例稳定性提升至98%，执行效率优化10%。未来方
WebApp调用Azure中国区认证端点时因令牌缓存失效导致请求激增和登录失败。问题根源在于未正确复用ConfidentialClientApplication对象及启用共享缓存。解决方案包括：1)应用级单例创建ConfidentialClientApplication；2)显式启用.WithCacheOptions共享缓存；3)通过AcquireTokenForClient优先从缓存获取toke
Codex是OpenAI基于GPT-3训练的代码生成模型，专门用于理解和生成编程代码。通过与Azure OpenAI服务(AOAI)集成，开发者可以在本地开发环境中获得强大的AI编程辅助。本文将详细介绍如何在VS Code中配置和使用Codex扩展，充分利用Azure OpenAI的强大能力。// 在VS Code的keybindings.json中添加},},创建。
您可以在全新的演示页面haveibeenpwned.com/Demos上找到这个视频，很快您将看到更多示例，从基础知识开始，然后逐渐变得复杂。特别是API，它们是许多支持请求的来源，我们希望这些演示能够为大众简化API使用，并在此过程中为我们节省一些支持工单的开销。顺便说一句，在准备这篇文章时检查统计数据时，似乎我们现在有35.7万个域名监控实例😲 这还包括全球前1000大域名中的近四分之一，因
Azure Storage 节点内置支持多种功能，包括创建、获取和删除 blob 及容器。使用此节点可在 Azure Storage 服务中实现工作自动化，或将其与工作流中的其他服务集成。
可定制化的数据收集模板。
摘要：本文介绍了在Azure API Management (APIM) 中禁用自签名证书验证的方法。通过PowerShell命令或REST API，可以设置SkipCertificateChainValidation为True来跳过证书链验证，使APIM能与使用自签名证书的后端服务进行HTTPS通信。具体步骤包括新建或修改Backend、在API中配置backend服务策略以及测试验证。虽然这种
在资源受限的环境中，使用量化模型的本地推理对于降低成本并提高效率非常有帮助。例如，可以在个人开发机上进行实验或在边缘设备上部署语言模型。结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。
在现代机器学习开发中，Hugging Face Hub提供了一个丰富的开放平台，包含超过120,000个模型、20,000个数据集和50,000个示例应用（Spaces）。这些资源都可以公开获取，并且为用户提供了各种端点以构建机器学习应用程序。在这篇文章中，我将向大家展示如何连接到Hugging Face的不同端点类型。本次示例将特别关注于文本生成推理，这由一个自定义构建的Rust、Python和
转载于: https://www.cnblogs.com/Johny-zhao/p/18919080。PAI-TF（优化版TensorFlow）+ ACK Pro集群。MindSpore + HCCL（华为集合通信库）ModelArts AutoML（自动超参搜索）SMDDP（AWS定制通信库） + EFA网络。PAI-EasyVision（CV自动化建模）PAI-TF（定制TensorFlow）
2025年云服务器选型聚焦AI与大模型需求，阿里云磐久AIInfra2.0单柜支持128个AI芯片，推理性能提升50%。核心趋势：大模型部署需高算力GPU（单芯片≥2000瓦）、分布式架构；企业应用推荐跨可用区部署+弹性伸缩组合降本30%；游戏场景宜选高频CPU+RDMA网络。成本控制建议采用预留实例券+按量付费混合模式，可降22%总成本。当前云市场进入"云智合体"阶段，选型需
在实际的企业环境中，很少甚至可以说禁止手动创建资源，因为很容易出错，并且大规模部署时会非常低效。因此大部分企业都会使用工具或者某些服务来实现这种可控，可复用，具有伸缩性的部署方式。本文把工具选定为Terraform。由于后续学习需要不停创建、删除Azure 资源，所以这里演示一下在本机（windows 10）上安装Terraform，并且创建一个Azure Storage Account.
大模型时代，云服务器已从“可选配置”升级为“核心生产力工具”。选型不必追求“最高配”，但必须瞄准“最适配”——贴合业务场景、成本可控、安全可靠。如果您正面临选型纠结：例如“大模型训练GPU集群选择”“核心业务可用区配置”或“降低运维成本”，建议立即行动。专属支持：请提供您的“业务场景+核心需求”（如“金融交易系统+高可用”），我将协助生成定制化选型方案与专属优惠，帮助您在云智时代高效决策，少走弯路
基于您对 SignalR 推送事件 的详细需求，本文将深入介绍 SignalR 在半导体可靠性测试上位机框架中的应用，重点阐述其设计原理、实现方式以及如何通过 SignalR 实时推送硬件事件（如 BeforePowerOn、BeforePowerOff、DataArrival、StateChanged）和测试状态（如实验生命周期的 Running、Paused、Stopped 等）。4.1 Si
✨「再度发声」AI大模型隐私问题曝光！主流大模型隐私保护漏洞频现，用户数据面临“裸奔”风险。中国企业如何应对数据合规危机？微软Azure OpenAI服务或成破局关键，快来与雪球一探究竟！
在企业场景中，我们拥有不同的单智能体，可以协助我们完成不同的工作，同时，基于不同任务又可以组合不同的智能体来完成相关⼯作。在 Microsoft Ignite 2024 上，微软发布了 Azure AI Agent Service，我们可以在 Azure AI Foundry 上通过 Azure AI Foundry SDK 及 Azure AI Agent Service 的 UI 直接构建基于
LLM Tornado开源程序 - 使用 100+ API 的 .NET 库，包括 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Cohere、Mistral、Azure、xAI、Perplexity、Groq 和自托管 API。每个月至少发布一个新的大型语言模型。如果使用最新、闪亮的模型就像切换一个参数一样简单，那不是很棒吗？LLMTornado 是一个用于构建支持 RAG/
深度对比 AWS、Azure、GCP 与 DigitalOcean 的性能、带宽成本及 AI 算力差异，为中国出海企业技术负责人提供专业、务实的云服务选型指南。
Azure的Speech服务大家可能都不陌生，但是统一的Azure Speech to text有时候对一些企业、特殊行业的名词识别效果表现不佳，这时候需要我们对其模型进行微调以适用于不同的场景。自定义语音识别，你可以上传自己的数据、测试和训练自定义模型、比较模型之间的准确度，以及将模型部署到自定义终结点。
本文手把手教你如何通过纯前端代码实现一个实时语音对话助手，结合 Azure 的 Realtime API，展示语音交互的未来形态。项目开源地址：https://github.com/sangyuxiaowu/WssRealtimeAPI1. 背景在这个快节奏的数字时代，语音助手已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。今天，我将带你一步步实现一个基于Azure OpenAI Realtime API
Azure MCP Server 实现了，在AI代理与Azure服务之间创建无缝连接。该项目目前处于公开预览阶段，在正式发布前实现可能会有重大变化。
作者：卢建晖 - 微软高级云技术布道师排版：Alan Wang在当今由 AI 驱动的环境中，组织越来越希望在维护数据隐私和降低运营成本的同时，使用大语言模型。Microsoft Foundry Local 是一款免费的工具，允许开发者完全在设备上运行生成式 AI 模型 —— 无需 Azure 订阅，无需网络连接，且数据不会离开你的笔记本或桌面设备。将它与微软的 Semantic Kernel 框架
由于ADB 的更新速度很快，在几个月之后重新搭建ADB 时发现UC 已经更新了很多，为了后续做ADB 的功能测试时能有一个更准确的环境，这里从新搭建一次基于目前最新版本的UC。当有了一个ADB 之后，使用下面的步骤即可得到一个UC 环境。这里的SA是Databricks内部使用的，存储UC metadata和meanaged Tables。如果是Azure的storage account，注意一定
了解如何使用 Azure AI 文档智能解析包含文本和表格数据的 PDF 文档。Azure AI 文档智能是一个强大的工具，用于从 PDF 中提取结构化数据。它可以有效地提取文本和表格数据。提取的数据可以索引到 Elastic Cloud Serverless，以支持 RAG（- 检索增强生成）。在这篇博客中，我们将通过摄取四份最新的 Elastic N.V. 季度报告来演示 Azure AI 文
【摘要】本文记录了作者在调研微软Azure语音转写API(v3.2)人声分离功能时遇到的坑。最初参考中文文档添加参数无效，经过多次尝试发现需要： 参数必须嵌套在properties.diarization.speakers结构中 需设置minCount和maxCount控制说话人数量范围 最终在英文版API文档(v3.2)中找到正确参数格式 解决方案：将人声分离参数构造成三层嵌套JSON对象，包含
我以官方给的WebRtc方式demo为例，实现了一个语音助手，其中包括指令设置以及tools的function使用，演示了如何触发tools指定的function，以此实现RAG以及更多功能。我们的提示词是通过它的instructions参数设置给模型的，另外它的tools参数是用来配置相关function的，需要注意的是tools目前还不支持mcp服务。在多模态大模型出现前，我们都是使用语音转文
深入对比分析Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage (GCS) 的对象存储数据一致性模型，从最终一致性到强一致性的演进与实战影响。
公司要使用Azure-Ai-Search替代OpenSearch，在用Java SDK创建Index时使用的是。一开始options传的是null。发现报错说index没有key，但是实体类明明有注解。这里的fieldName是null走不到解析注解那一步。解决方案1：类的属性由private改为public。说明注解没有解析到。Debug 查看源码发现。解决方案2：传入options修改可见性。
此外，S3还提供了丰富的功能，如版本控制、数据加密、访问控制等，确保数据的安全可靠。在数字化时代，数据存储的需求日益增长，云存储服务成为了企业和个人用户的首选。2. 数据恢复和备份：Azure提供了的数据恢复和备份机制，确保用户的数据安全可靠3. 简化的管理：Azure Blob Storage提供了界面和工具，帮助用户轻松管理存储数据。1. 与Azure系统的集成：作为微软的云服务，Azure
特性AWS EKSGCP GKEAzure AKS管理模式完全托管，管理控制平面（master 节点）完全托管，管理控制平面（master 节点）完全托管，管理控制平面（master 节点）控制台gcloudCLIkubectl集成服务AWS EC2、IAM、CloudWatch、RDS 等GCP Cloud Storage、BigQuery、Cloud Pub/Sub 等Azure Blob S
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