4、软件定义云环境深度解析

软件定义云环境深度解析

1. IT 商品化与分区化

云计算概念的出现给 IT 领域带来了显著变化,推动了业务应用和服务交付的重大转变,增强了企业的灵活性、生产力和可持续性。云计算基础设施是集中化、虚拟化、自动化和共享的 IT 基础设施,其利用率大幅提高,但仍存在限制昂贵 IT 资源充分利用的依赖关系。为提高 IT 利用率并显著降低成本,人们广泛采用各种技术,如模块解耦、编排和基于策略的配置、操作、管理、交付和维护,以及引入外部知识库。近期,商品化和分区化成为热门趋势,它们是云化的重要组成部分。
- 计算设备的商品化 :为满足商品化需求,推荐采用经过时间考验的抽象方法。通过分区,物理/裸机服务器的商品化已达到技术成熟阶段,服务器的商品化也趋于稳定。服务器实现了虚拟化、容器化,可在多个客户端共享,能通过网络公开发现和利用,以服务形式交付,并根据使用情况计费,还能自动供应、组成大规模集群,通过工具进行监控、测量和管理,性能可调整,支持策略感知,并能根据用户、数据和处理需求自动扩展。简而言之,云服务器具备了工作负载感知能力,但网络和存储部分尚未达到这一水平。
- 网络解决方案的商品化 :在网络方面,通过分离控制平面,将 IT 数据中心和服务器场中的专用且昂贵的网络交换机、路由器和其他网络解决方案进行商品化。分离后,路由器和交换机仅保留数据转发平面,智能程度降低,从而实现了网络元素的商品化。原本嵌入在各种网络解决方案中的控制智能被巧妙分离,开发成软件控制器。这一转变使路由器和交换机变得“傻瓜化”,同时消除了供应商锁定问题。由于控制部分以纯软件形式存在,对控制模块进行补丁、配置和策略更改变得快速且无风险。通过这种抽象过程,路由器和交换机

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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