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、

上一篇已经进行了Azure OpenAI的尝试，跑通 Azure OpenAI GPT-4o Mini 基础调用Demo，打通「本地环境→Azure云端→模型部署」全链路。本篇进行一些进阶升级，使模型的能力体现出来。环境验证：本地Python环境正常；鉴权验证：Azure OpenAI的Endpoint（服务地址）、API Key（访问凭证）有效，能成功访问Azure云端服务；部署验证：Azure

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.

本文适用于：2005、2008、2008R2所有版本为了可以通过TCP/IP协议远程访问SQLServer数据库，需要做以下几点：在SQLServer所运行的服务器上，我们必须找到SQLServer所侦听的端口然后添加到WIndows防火墙的【允许入站】中。一：需要添加SQLServer的端口到防火墙的入站规则中。二：如果无法确定连接字符串的端口或者SQLServer没有侦听TCP

由于目前还广泛使用着SQLServer2000，很多公司又想使用新的SQLServer，从而直接【分离/附加】或者【备份/还原】数据库，在不同版本之间存放。往往就会遇到版本不兼容的问题。前几天遇到了从我本机2008R2上备份的一个数据库还原到2008上面时报错：从运行版本10.50.2500（2008R2是10.50）和10.00.1600（2008是10.00）中可以看出这个版本不兼容问题，大部

必须澄清，虽然文章是我总结整理的，但是很多知识的确不是我能研究分析得出来，通过听培训、看书、实践所总结得出，一方面为了给自己备用，以便以后出现问题能解决，另一方面也希望遇到相同问题的朋友能从中得到一些启示。所以文章里面的知识可能会在很多地方都出现。我们经常会遇到很多连接问题，同时程序员往往也认为连接数据库只需要简单地连接→openconnection→操作→close，但是一个简单的连接动作，

本文属于SQL Server AlwaysON从入门到进阶系列文章前言：本节是整个系列的重点文章，到现在，读者应该已经对整个高可用架构有一定的了解，知道独立的SQL Server实例和基于群集的SQL Server FCI的区别。上一节已经介绍了如何安装SQL Server Failover Cluster Instance（FCI）及其要求。本节会深入AlwaysOn 可用组的内容，以演示

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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

本文为 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）智能检索问答系统的完整实现教程。第一天：搭建基础环境（Azure OpenAI、Milvus），配置 config.yaml，定义核心客户端；第二天：实现文档处理（读取、分块、生成向量），将文档存入 Milvus 向量库，可查看库中数据；第三天：实现 RAG 问答（问题向量生成、语义检索、GPT 回答），完