Azure ML

SQL Azure 数据库为应用程序提供了一种灵活、可扩展的云数据存储解决方案。 本指南帮助熟悉 SQL Server 的开发人员和数据库管理员快速掌握 SQL Azure，内容涵盖从基础知识到高级功能的完整介绍，帮助您快速了解和使用微软云数据库服务。

微软 SQL Azure 的企业级开发经验总结，写得还蛮实在的。SQL Azure是微软搞的云数据库服务，用过的人都知道，搭企业应用的时候挺方便的。这本书叫《Microsoft SQL Azure Enterprise Application Development》，名字听着有点正经，但内容还真不水，基本上是一步一步讲你怎么从零上云、搞并发、高可用那一套。Jayaram Krishnaswamy 写的，经验比较硬核，他本身搞过工程研究，还当过讲师，书里有不少实操思路，不是那种全是概念的说教文。比如你要部署一个多用户系统，怎么用 SQL Azure 架起来、数据库咋配置、怎么防宕机，这些他都带

Windows Azure的关键优势之一是通过动态适应需求变化来实现弹性扩展。单个SQL Azure数据库在大小和事务吞吐量方面有限。为了增加容量，必须将数据分区到多个SQL Azure数据库中。要释放容量，必须将多个SQL Azure数据库合并为一个。这种方法被称为数据库分片。SQL Azure Federations是SQL Azure数据库的一个集成功能，显著简化了数据库分片的实现。

这个软件是在Azure命令行客户端上进行的一个轻量级封装。它允许用户通过MATLAB直接与Azure资源进行交互，类似于通过命令行完成的方式。在MATLAB中执行系统命令非常简便，比如执行类似 'az acr list' 的Azure CLI命令，并返回命令的状态和输出，通常是JSON格式。这个软件的主要目的是为MATLAB用户提供一个简便的工具，可以方便地创建和执行命令序列，同时支持命令选项和参数的自动补全。所有组、子组和命令的帮助文档都可以本地获取，无需使用CLI。返回的JSON数据会被解码为MATLAB变量，方便用户在后续命令中使用这些信息。

《使用Azure HDInsight处理大数据-2017》专注于如何利用Azure HDInsight进行大数据处理。在深入讨论之前，需要理解几个关键概念和组件。Azure HDInsight是微软Azure云平台上的一项服务，用于在云中部署和管理Hadoop集群。Hadoop基于HDFS分布式文件系统和MapReduce编程模型，允许存储和处理大数据。该书探讨了Hadoop生态系统中的各种工具和库，如Hive、Pig、HBase等，以及Azure HDInsight的优势，如高度可扩展性和与Azure生态的集成。

Azure Cosmos DB JavaScript SDK 现已迁移至新仓库：https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js该项目提供 JavaScript 和 Node.js SDK 库、示例、工具和实用程序。使用示例：1. 安装 SDK：npm install @azure/cosmos 2. 初始化客户端：js const { CosmosClient } = require('@azure/cosmos'); const client = new CosmosClient({ endpoint, key }); const databaseDefi

Azure DataBricks 的产品数据示例挺实用的，尤其是你在做数据测试或者建模演示时，用它省心不少。文件是个Products.csv，字段结构清晰，适合直接丢进Databricks跑个小实验，比如建个Delta Table啥的。 产品分类的数据结构比较简单，配合SQL或者PySpark都能快速上手。字段包括ProductID、Category、Price这些，基本不用清洗，直接就能用，适合做演示。 你要是刚好在玩Delta Lake，顺手可以看下Databricks Delta Lake 示例，对接这个Products.csv刚好合适。操作也不复杂，一个LOAD DATA就搞定。 另外

阿里云ML与Spark MLlib的最佳实践，展示了如何在现实应用中有效利用这些技术。

人脸图像特征提取 MATLAB 代码 - ML_internship_projects：您好，我叫 Kulendu Kashyap Chakraborty，目前是古瓦哈提 GIMT 大学一年级 CSE 本科生。我是 Cosmic Skills 的暑期实习生，参加机器学习课程。这是一个很棒的课程，因此，在项目完成后，现在是提交项目的时间。对于项目，我在将代码文件转换为 .rar 格式时遇到问题，因此我决定创建此存储库并在邮件中共享连续项目的链接。项目清单： 1. 项目名称：字符识别项目 项目目的：该项目的目的是开发一种将图像作为输入并从中提取字符（字母、数字、符号）的工具。图像可以是手写文档或打

Apache Spark Streaming与Azure Event Hubs集成指南提供了详细的方法，帮助用户理解如何高效处理和分析实时数据流。Azure Event Hubs作为微软的大数据服务，提供高吞吐量的数据摄取能力，非常适合大规模实时数据处理场景。集成的关键在于Spark Streaming的DStream概念，它使应用程序能够以微批处理的方式处理连续的数据流。Spark Streaming与Event Hubs的结合不仅提供了简单的并行性，还确保了数据处理的顺序性，并且能够轻松访问序列号和元数据。部署和连接到Event Hubs的具体步骤将在文档的“Deploying”子节中详细