Windows Azure入门教学系列 全面更新啦!

WindowsAzure教程
最新推荐文章于 2023-09-19 20:28:05 发布
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#Windows #REST #Web

本系列教程详细介绍了WindowsAzure的各项服务及应用方法，包括WebRole和WorkerRole程序的创建、部署，以及Blob、Queue、Table存储的使用，并深入讲解了REST API的应用和诊断功能。

因为Windows Azure新版SDK的发布以及开发者门户的改版，Windows Azure入门教学系列 已经全面更新啦。

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iteye_15968
关注
1、一个月午餐时间学会Azure云服务：从入门到实践
9q8w7e6r5的博客
08-09 55
本文为一个全面的Azure学习指南，旨在帮助IT工程师和开发者在一个月内从零掌握Azure云服务的核心知识和技能。内容涵盖Azure平台基础、虚拟机创建与配置、Web应用部署、存储服务、网络配置、高可用性与扩展方案、安全保障机制，以及前沿技术探索，如人工智能、容器和物联网。同时，还介绍了监控与故障排除技巧，并推荐了持续学习资源，助力读者成为Azure专家。
Ubuntu零基础入门到精通【1.2讲】：Ubuntu 的生态与社区
**My Coding Family**
10-28 1873
在开源世界中，软件的成功不仅取决于技术本身，还深深依赖于其背后的社区和支持体系。对于 Ubuntu 来说，Canonical 公司和Ubuntu 社区就是它成功的基石。两者的合作密不可分，Ubuntu 才得以在技术上取得长足进步，并在全球建立起庞大的用户基础和开发者社区。此外，Ubuntu 还衍生出多个子发行版，如KubuntuXubuntu和Lubuntu，以满足不同用户群体的需求。本文将深入探讨 Canonical 和 Ubuntu 社区的角色，了解他们如何推动 Ubuntu 的发展。
Windows Azure入门教学系列
01-05
Windows Azure入门教学系列
Windows Azure 入门系列课程Windows Azure 入门系列课程
weixin_34090562的博客
03-26 216
Windows Azure 入门系列课程 https://www.microsoft.com/china/msdn/events/webcasts/shared/webcast/NewSeries/Azure/WindowsAzure_rm.html
Azure基础教程
05-31
Windows Azure是微软基于云计算的操作系统，现在更名为“Microsoft Azure”，和Azure Services Platform一样，是微软“软件和服务”技术的名称。Windows Azure的主要目标是为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web和PC上的应用程序。云计算的开发者能使用微软全球数据中心的储存、计算能力和网络基础服务。Azure服务平台包括了以下主要组件：Windows Azure；Microsoft SQL数据库服务，Microsoft .Net服务；用于分享、储存和同步文件的Live服务；针对商业的Microsoft SharePoint和Microsoft Dynamics CRM服务
WindowsAzure云项目示例程序展示
描述中提到的“WindowsAzure Cloud Project小程序”进一步说明了这是一个用于演示和教学目的的小型项目，通常包含完整的代码结构、配置文件以及部署脚本。它可以帮助开发者理解如何将本地开发的C#应用程序迁移到...
C#中基于Azure扩展Web应用的入门指南
标题“在C#中扩展Web Apps入门”和描述内容揭示了本项目是一个围绕Azure App Service平台的自动化管理与可扩展性实践的教学示例，重点在于使用C#语言实现对Web应用程序的全生命周期管理，特别是涉及多区域部署、负载...
ASPdotNet新手入门到精通全面教程
- **部署与维护**：了解如何将ASP.NET应用程序部署到不同的托管环境，包括本地服务器、云服务提供商（如Azure）和持续集成/持续部署（CI/CD）流程。 ### 标签解析： - **ASPDOTNET**：这是ASP.NET的标签，表明内容...
Windows Azure系列课程视频汇总
07-05
下面列出一部分 Windows Azure 入门系列课程视频 Windows Azure 入门系列课程（1）：Windows Azure 概述 http://www.aboutyun.com/thread-5777-1-2.html Windows Azure 入门系列课程（2）：Windows Azure Storage 简介 2008年10月27日，在洛杉矶举行的专业开发者大会PDC2008上，前微软首席软件架构师Ray Ozzie宣布了微软的云计算战略以及云计算平台——Windows Azure。The Azure Services Platform (Azure)是一个互联网级的运行于微软数据中心系统上的云计算服务平台，它提供操作系统 Windows Azure 和可以单独或者一起使用的开发者服务。Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。它开放式的架构给开发者提供了Web应用、互联设备的应用、个人电脑、服务器、或者提供最优在线复杂解决方案的选择。 Windows Azure以云技术为核心，提供了软件+服务的计算方法。 它是Azure服务平台的基础。Azure用于帮助开发者开发可以跨越云端和专业数据中心的下一代应用程序，在PC、Web和手机等各种终端间创造完美的用户体验。 Azure能够将处于云端的开发者个人能力，同微软全球数据中心网络托管的服务，比如存储、计算和网络基础设施服务，紧密结合起来。这样，开发者就可以在“云端”和“客户端”同时部署应用，使得企业与用户都能共享资源。Ray Ozzie说道。“今天，无论对于开发社区还是对于微软来说，都是一个转折点。我们所提出的技术将改变原来的游戏规则，同时为Web开发者和企业开发者带来新的机遇。 微软会保证Azure服务平台自始至终的开放性和互操作性。我们确信企业的经营模式和用户从Web获取信息的体验将会因此改变。最重要的是，这些技术将使我们的用户有能力决定，是将应用程序部署在以云计算为基础的互联网服务上，还是将其部署在客户端，或者根据实际需要将二者结合起来。 Windows Azure 是 Microsoft 为公有云提供的应用程序平台。您可以多种不同方式使用此平台。例如，可以使用 Windows Azure 构建一个在 Microsoft 数据中心运行并存储其数据的 Web 应用程序。或者只使用 Windows Azure 存储数据，而使用此数据的应用程序则在本地（即公有云之外）运行。可以使用 Windows Azure 创建虚拟机以用于开发和测试，或运行 SharePoint 和其他应用程序。可以使用 Windows Azure 构建拥有海量用户的高度可缩放应用程序。因为此平台提供了种类广泛的服务，所以所有这些想法都有可能实现。
微软云计算平台Azure的学习教程
爱程序，爱生活
08-24 1413
1. 创建数据工厂 - 使用用户界面（UI） - 使用"复制数据"工具（UI） - 1.新建容器 - 2.创建数据工厂 - 3.启动数据复制工具 - 使用python 数据的接入、ETL、Analysis 2. 移动/复制数据 - 使用数据复制工具（UI） - 数据库全表复制 - 自定义筛选复制 - 可定时配置复制 - 使用Pyth
Microsoft Azure 基础使用
Blue_rose1688的博客
09-19 3194
学习笔记
最全的Windows Azure学习教程汇总
11-08 2821
Windows Azure 是微软基于云计算的操作系统，能够为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web 和 PC 上的应用程序。 Azure 是一种灵活和支持互操作的平台，能够将处于云端的开发者个人能力，同微软全球数据中心网络托管的服务，比如存储、计算和网络基础设施服务，紧密结合起来。帮助开发者在“云端”和“客户端”同时部署应用，使得企业与用户都能共享资源。 本...
针对初学者的云计算教程（主要是Azure）
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本系列课程针对重要的基础性Azure服务进行了由浅入深的介绍，将使您全面了解Azure一些重要的服务的相关概念，以及使用,配置和管理方法，借此您能以更合理的方式将不同的Azure服务运用到自己的工作中。...
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
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内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法（OCSSA），用于优化变分模态分解（VMD）的参数，进而结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型，实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证，通过优化VMD的模态数和惩罚因子，有效提升了信号分解的准确性与稳定性，随后利用CNN提取故障特征，BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系，最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题，实现参数自适应优化；②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率；③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现过程，深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑，重点关注参数优化与故障分类的联动关系，并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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