Azure Kinect体感Windows应用包是微软推出的一套针对Azure Kinect传感器的开发工具集，它允许开发者创建适用于Windows平台的应用程序，以充分利用Azure Kinect传感器的体感交互功能。Azure Kinect传感器是微软推出的一款先进的体感设备，它整合了深度摄像头、高分辨率RGB摄像头、麦克风阵列及惯性测量单元（IMU），能够捕捉人体动作、声音及空间数据。 该应用包支持不同代的Kinect传感器，包括Kinect 2、Kinect 3以及Kinect 4，这使得从早期Kinect设备过渡到最新Azure Kinect设备的用户能够继续利用其硬件进行开发。支持多种设备不仅有助于降低开发者的开发成本，也鼓励了更广泛的开发者社区参与创新。 在技术上，该应用包中包含了AzureKinect SDK（软件开发工具包），它是开发者与Azure Kinect传感器交互的桥梁。SDK提供了丰富的API接口，开发者可以通过这些API来获取深度数据、彩色图像数据、骨骼追踪信息等。它还支持语音识别功能，能够处理和识别来自麦克风阵列的声音数据。此外，SDK内的IMU支持可以用来获取传感器的运动数据，这对于开发虚拟现实或增强现实类应用尤为有用。 除了基础的传感器数据读取功能，AzureKinect SDK还提供了工具和示例代码，帮助开发者理解和实现更高级的体感交互技术，如空间映射、3D重建以及实时语音与动作的合成。这使得开发者可以利用Azure Kinect传感器创建更加丰富和沉浸式的用户体验。 由于Azure Kinect传感器强大的硬件性能及AzureKinect SDK的支持，开发者可以开发多种类型的应用程序，包括但不限于运动监测、人机交互、零售分析、游戏娱乐、工业设计等。尤其在当下，随着人工智能与机器学习技术的不断进步，Azure Kinect的应用场景变得更加广泛，为各行各业的数字化转型提供了强大的技术支持。 AzureKinect体感Windows应用包作为一套成熟的开发工具集，不仅为开发者提供了一整套开发Azure Kinect应用的工具和资源，也为推动体感技术在商业、教育、娱乐等多个领域的发展打下了坚实的基础。开发者可以依托这个应用包，开发出更加智能化、人性化的交互应用，为用户带来更加自然和直观的交互体验。

标题“deploy_azure”暗示了我们正在讨论与在Azure云平台上部署应用相关的主题。这个描述很简洁，没有提供额外的信息，所以我们主要依据标签“Python”来推断这可能涉及到使用Python进行Azure资源的自动化部署。 在Azure中，Python可以通过Azure SDK for Python库来管理和服务，这些库允许开发者通过编写Python代码来创建、配置、管理和监控Azure资源。Azure SDK for Python提供了各种服务的客户端库，如Azure Functions、Azure App Service、Azure Kubernetes Service (AKS)、Azure虚拟机、存储和网络等。 下面是一些关于使用Python部署Azure资源的关键知识点： 1. **Azure CLI 和 Azure PowerShell**: 在Python之外，Azure提供了命令行工具，如Azure CLI和Azure PowerShell，用于交互式或脚本化地管理Azure资源。不过，如果选择Python，我们可以使用`azure-cli-core`模块来调用CLI命令。 2. **Azure SDK for Python**: 这是核心组件，包括多个子库，每个对应Azure的一个服务，如`azure-mgmt-resource`用于资源管理，`azure-mgmt-storage`用于存储管理等。这些库使用Azure REST API，并且提供了易于使用的Python接口。 3. **Azure Resource Manager (ARM)**: ARM是Azure的核心基础设施，用于部署和管理跨服务的解决方案。Python中的` azure-common`和` azure-mgmt-resource`库可以帮助我们创建和管理ARM模板（JSON格式），实现声明式部署。 4. **Azure Functions**: 如果应用涉及到事件驱动的计算，可以使用`azure-functions`库创建和管理Azure Functions。这允许在无服务器环境中运行Python代码。 5. **Azure App Service**: 对于Web应用部署，可以使用`azure-mgmt-web`库来管理Azure App Service，这是一个托管的平台，用于运行各种Web应用，包括Python应用。 6. **Azure Container Instances (ACI) 和 Kubernetes**: 对于容器化的应用，`azure-mgmt-containerinstance`库可用于部署和管理ACI，而`azure-mgmt-containerservice`库则帮助管理AKS集群，后者是基于Kubernetes的容器编排服务。 7. **Azure DevOps**: Azure DevOps提供了一套服务，用于持续集成/持续部署(CI/CD)。Python可以与Azure DevOps API交互，实现自动化构建和部署流程。 8. **身份验证**: 使用`azure-identity`库进行身份验证，支持多种认证方式，如Azure Active Directory (AAD) 身份验证令牌。 9. **监控和日志**: `azure-monitor`库可以用来收集和分析应用程序的性能数据，以及设置警报。 10. **存储服务**: Azure提供了多种存储解决方案，如Blob存储、Table存储、Queue存储和File存储。Python SDK提供相应的库，如`azure-storage-blob`，用于与这些服务交互。 在`deploy_azure-main`这个文件夹中，可能包含了具体的部署脚本、配置文件、ARM模板或CI/CD配置。这些文件将详细阐述如何使用Python自动化部署到Azure环境。为了深入了解具体实践，你需要查看这些文件的内容并理解它们的功能。

Azure Kinect and Femto Bolt Examples for Unity 1.20.1.unitypackage 奥比中光摄像头基于Unity的开发包，内含有Kinect所有案例，带深度检测

内容概要：本文全面介绍了检索增强生成（RAG）技术，它结合了信息检索与文本生成，通过检索外部知识库来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。RAG的核心思想是克服传统LLM仅依赖训练时学到的参数化知识的局限，通过在生成答案前检索相关文档作为上下文，既保持LLM的强大生成能力，又能够访问最新的或特定领域的知识。RAG系统由检索器、生成器和知识库组成，工作流程包括用户提问、检索相关文档、将文档和问题输入生成器以及生成最终回答。关键技术涵盖文档处理（分块和嵌入）、检索优化（多向量检索、重排序、混合检索）和生成优化（上下文压缩、提示工程、自洽性校验）。RAG的优势包括知识可更新、来源可追溯、领域适应性强、减少幻觉和成本效益高等。典型应用场景涉及问答系统、内容生成、教育、医疗咨询、法律分析和客服系统。开源框架如LangChain、LlamaIndex、Haystack，商业服务如Azure AI Search、Google Vertex AI和AWS Kendra + Bedrock支持RAG的实现。当前挑战包括检索精度、上下文窗口、延迟问题和多模态扩展，前沿发展方向有Active RAG、Self-RAG、多跳检索和端到端训练。; 适合人群：对自然语言处理、信息检索和AI技术感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①理解RAG技术的基本概念和系统架构；②掌握RAG的关键技术和实现工具；③探索RAG在不同领域的应用潜力。; 其他说明：RAG技术是企业部署LLM应用的主流范式，解决了知识更新和可信度等关键问题，未来将在更多领域展现其独特价值。阅读过程中应重点关注RAG的工作流程、优势特点以及与传统方法的对比，以便更好地理解和应用这一技术。

在本动手实验中，我们将深入探索Azure Data Factory（ADF），这是一个云原生的数据集成服务，用于创建、调度和管理ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）工作流。ADF提供了丰富的功能，如数据复制、数据转换、数据触发以及与其他Azure服务的深度集成，是构建现代化数据仓库和数据湖解决方案的关键组件。 **Azure Data Factory基础知识** Azure Data Factory 是微软云中的一个完全托管的服务，允许用户通过图形化界面或JSON脚本来创建数据集成工作流。它支持多种数据源，包括Azure内的存储服务（如Blob Storage、ADLS Gen2）以及SQL Server、Oracle、SAP等外部数据源。 **ADF管道与活动** 在ADF中，数据集成逻辑被组织成"管道"，每个管道可以包含一个或多个"活动"。活动是执行特定任务的单元，如数据复制、数据转换或控制流操作。例如，"Filter Activity"根据指定条件筛选数据，"Lookup Activity"用于从另一个数据源查询数据，"ForEach Activity"则用于对集合执行迭代操作，而"Metadata Activity"用于获取数据集的元数据。 **映射数据流** ADF的一项强大特性是"Mapping Data Flows"，它提供了一种可视化方式来设计和执行数据转换。数据流允许非编码人员也能进行复杂的数据转换，如选择、重命名、过滤、聚合、合并和JOIN等操作。此外，它还支持Spark引擎进行大规模并行处理，提高了处理大量数据的效率。 **Azure Key Vault集成** 在安全性和合规性方面，ADF能够与Azure Key Vault集成，用于管理连接字符串、凭据和其他敏感信息。这样可以确保数据访问的安全，并符合企业安全标准。 **ETL/ELT流程** ADF支持两种主要的数据集成模式：ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）。ETL模式在云中完成数据转换，而ELT模式则将数据加载到云存储后，再在计算层如Azure Databricks或HDInsight上执行转换。 **Web Activity** Web Activity允许在ADF管道中执行HTTP请求，这可以用于调用REST API、触发Web服务或者获取外部系统的状态信息。这对于集成各种云服务和实现自动化工作流程非常有用。 **Azure Modern Data Warehouse** ADF在构建现代化数据仓库中扮演着重要角色，它可以轻松地将数据从多个来源整合到Azure SQL Data Warehouse、Synapse Analytics或大数据平台（如ADLS Gen2、HDInsight）。 **动手实验室** "AzureDataFactoryHOL-master"压缩包可能包含了完成本实验所需的所有资源和步骤，包括教程文档、示例数据、ADF配置文件等。通过这个动手实验，参与者将学习如何创建和部署ADF管道，配置各种活动，以及如何使用映射数据流进行数据转换。 总结起来，这个动手实验将涵盖Azure Data Factory的核心概念、关键功能和最佳实践，帮助你掌握如何利用ADF构建高效、安全和可扩展的数据集成解决方案。通过实际操作，你将加深对云数据工厂的理解，并提升你的数据工程技能。

**Azure 数据工厂详解** Azure 数据工厂 (Data Factory) 是微软提供的一个完全托管的云服务，用于构建、管理和调度数据集成工作流。它为企业提供了一种强大的方式来集成、转换和移动数据，支持大数据分析和数据仓库项目。在这个高度可扩展的平台上，用户可以创建、监视和管理数据驱动的工作流，以便在不同数据存储之间实现数据的自动化移动和处理。 **一、数据工厂的核心概念** 1. **数据集 (Dataset)**：数据集是数据工厂中的数据源抽象，代表了特定位置的数据。它可以是数据库表、文件、目录等。数据集定义了数据的结构和位置，为管道中的活动提供输入和输出。 2. **链接服务 (Linked Service)**：链接服务定义了如何连接到外部数据源，如 Azure 存储、SQL 数据库或自定义 HTTP 端点。它包含了连接字符串和其他认证信息。 3. **管道 (Pipeline)**：管道是一系列按顺序执行的活动集合，用于完成特定的数据处理任务。管道可以包含一个或多个活动，如复制活动（Copy Activity）、数据转换活动（Transform Activity）等。 4. **触发器 (Trigger)**：触发器定义了管道的执行时机。可以设置为基于时间（例如每天、每小时）、事件（如新数据到达）或手动触发。 5. **活动 (Activity)**：活动是管道中的工作单元，执行特定操作，如数据复制、转换或机器学习模型的评分。 **二、Azure 数据工厂的主要功能** 1. **数据复制与迁移**：DataFactory 支持将数据从多种源（如本地 SQL Server、Amazon S3、Google Cloud Storage 等）复制到 Azure 存储服务（如 Blob、Data Lake Gen2）或其他云数据平台。 2. **数据转换**：通过使用内置的 HDInsight Spark 或 Databricks 活动进行大数据处理，或使用 Data Flow 活动进行可视化数据转换。 3. **ETL (提取、转换、加载)**：通过管道和活动实现数据抽取、清洗、转换和加载到目标系统的过程。 4. **ELT (提取、加载、转换)**：直接将数据加载到数据湖，然后在需要时进行转换，适用于大数据场景。 5. **定时调度与触发**：灵活的触发器配置，允许根据预设的时间间隔或事件触发数据处理。 6. **版本控制与生命周期管理**：对数据工厂实体（如管道、数据集）进行版本控制，方便回滚和维护。 7. **监控与警报**：实时监控管道运行状态，设置警报以及时了解异常情况。 8. **安全与合规**：支持角色基础的访问控制 (RBAC)，加密数据传输和存储，以及符合行业标准的安全实践。 **三、Azure 数据工厂的应用场景** 1. **数据仓库和数据分析**：将来自多个源的数据整合并加载到数据仓库，如 Azure Synapse Analytics，供 BI 工具使用。 2. **数据湖建设**：从各种源收集数据，存储在 Azure Data Lake 中，供后续分析使用。 3. **持续数据集成**：在 CI/CD 流程中自动执行数据集成，确保数据的一致性和质量。 4. **实时数据流处理**：结合 Event Hub 和 Stream Analytics 实现实时数据处理和分析。 5. **数据迁移**：在不同的云平台或本地环境之间迁移数据。 Azure 数据工厂是一个功能丰富的云数据集成工具，它简化了数据处理的复杂性，使企业能够构建高效、可扩展且安全的数据工作流。通过充分利用 Azure 平台的各项服务，用户可以构建出满足其业务需求的定制化数据解决方案。

Azure AI 900 学习测试题知识点总结 Azure AI 900 学习测试题是微软官方提供的一份学习资源，旨在帮助用户熟悉 Azure 人工智能PLATFORM 的各项功能和技术。以下是该资源的知识点总结： 知识点1: Azure 人工智能 PLATFORM 介绍 Azure 人工智能 PLATFORM 是微软提供的一款基于云端的人工智能服务平台，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。该平台提供了多种人工智能服务，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。 知识点2: Azure AI 900 认证考试大纲 Azure AI 900 认证考试是微软官方提供的一项认证考试，旨在评估考生的 Azure 人工智能 PLATFORM 使用能力和知识。该考试涵盖了 Azure 人工智能 PLATFORM 的多方面知识，包括人工智能模型的开发、部署和管理等。 知识点3: Azure AI 900 学习资源 Azure AI 900 学习资源提供了多种学习资源，包括在线课程、实践 LAB、视频教程等，旨在帮助用户快速学习和掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点4: AI-900 125Q 试题详解 AI-900 125Q 试题是 Azure AI 900 认证考试的试题库，涵盖了 Azure 人工智能 PLATFORM 的多方面知识，包括人工智能模型的开发、部署和管理等。该试题库旨在帮助用户更好地掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点5: Azure 人工智能 PLATFORM 的应用场景 Azure 人工智能 PLATFORM 可以应用于多个领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等，旨在帮助企业和组织解决实际问题和挑战。 知识点6: Azure 人工智能 PLATFORM 的技术架构 Azure 人工智能 PLATFORM 的技术架构包括数据准备、模型训练、模型部署和模型管理等多个方面，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。 知识点7: Azure 人工智能 PLATFORM 的安全性和合规性 Azure 人工智能 PLATFORM 提供了多种安全和合规性功能，旨在保护用户的数据和模型，确保用户的隐私和安全。 知识点8: Azure 人工智能 PLATFORM 的成本和定价 Azure 人工智能 PLATFORM 提供了多种定价模式，旨在满足不同用户的需求和预算，帮助用户更好地掌握 Azure 人工智能 PLATFORM 的使用。 知识点9: Azure 人工智能 PLATFORM 的开发和集成 Azure 人工智能 PLATFORM 可以与多种开发工具和框架集成，旨在帮助开发者和企业快速构建、部署和管理人工智能模型。 知识点10: Azure 人工智能 PLATFORM 的未来发展 Azure 人工智能 PLATFORM 的未来发展将会继续推动人工智能技术的发展，旨在帮助企业和组织更好地解决实际问题和挑战。

Azure Kinect and Femto Bolt Examples for Unity 1.19.2

nuget.exe 用于nuget包的上传、更新等操作，readme.txt中保函了官网地址 方便随时管理

​Unity 工具 之 Azure OpenAI 功能接入到Unity 中的简单整理的案例项目 一、简单介绍 Unity 工具类，自己整理的一些游戏开发可能用到的模块，单独独立使用，方便游戏开发。 本节介绍，这里在使用微软的Azure 把Azue.AI.OpenAI 接入到Unity中，在Unity中直接调用 Azue.AI.OpenAI 接口函数，实现简单聊天功能，这里简单说明，如果你有更好的方法，欢迎留言交流。 二、实现原理 1、官网申请得到Azure OpenAI 对应的 AZURE_OPENAI_ENDPOINT 和 AZURE_OPENAI_KEY，以及对应的模型名 DeploymentOrModelName 2、把相关的 dll 引入进来，主要有 Azure.AI.OpenAI、 Azure.Core 等等 3、创建客户端 OpenAIClient = new(new Uri(AZURE_OPENAI_ENDPOINT ), new AzureKeyCredential(AZURE_OPENAI_KEY));