1、云计算与会计应用项目入门

云计算与会计应用项目入门

1. 云计算简介

在当今动态的经济环境中,企业要想生存,快速适应变化是成功的关键。即使当下业务盈利,也不能保证现有商业模式在未来持续带来增长。企业除了适应不断变化的政府法规,还需探索和实施新领域以应对当前的 IT 趋势。云计算为企业提供了一种有效的计算基础设施,能在任何时间、任何地点满足业务需求。

许多企业已将 IT 资源迁移到云端,因为他们认为这种模式能以更具成本效益和高效的方式服务客户、合作伙伴和供应商。然而,也有不少企业出于对业务流程和知识产权安全的考虑,对云计算持谨慎态度。云计算的最大优势在于,它消除了传统计算环境中的诸多复杂限制,如成本、空间、时间和电力等。

目前,各类云服务提供商主要提供以下三种云服务:
| 云服务类型 | 描述 | 示例 |
| — | — | — |
| 基础设施即服务(IaaS) | 服务提供商将计算机硬件(包括服务器、操作系统、虚拟化技术、网络技术和存储)作为服务提供。 | 亚马逊的弹性计算云(Amazon EC2),它为客户提供了一个通过网络界面访问虚拟机的途径。 |
| 平台即服务(PaaS) | 为 IT 组织提供开发面向互联网的云应用程序的开发环境。 | - |
| 软件即服务(SaaS) | 服务提供商在自己的环境中托管业务应用程序,并将其交付给客户。 | - |

2. 公有云与私有云

使用 Oracle Application Express(APEX)设计应用程序的主要目标是使这些应用程序能够随时随地被访问,因此 APEX 很好地支持了云计算。为了实现这一目标,有两种云部署模型可供选择来托管应用程序:

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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