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金融市场超融合哪家卖的最多?

日前,IDC 发布《2020 年第四季度中国软件定义存储及超融合市场报告》,报告显示,超融合软件全年实现 51.8% 的增长,市场规模达到 3.45 亿美元(约 22.3 亿人民币)。...在金融行业,唯一专注在超融合赛道的中国厂商 SmartX 以17.2% 的市场占有率排名第一,超越华为、深信服、戴尔等国内外综合类 IT 厂商。...作为用户从传统基础架构向企业云架构转型的主流技术方向之一,超融合最大的价值来自于架构核心组件——存储实现了从集中控制到分布式转型,以及从专用硬件到基于标准商用服务器的软件定义模式转型。...分布式存储稳定性和产品特性、对虚拟化平台和硬件的开放性也因此成为衡量超融合产品专业度的重要标准。 作为中国专业的超融合厂商,SmartX 从成立之初便从对 IT 要求最为严苛的金融行业拓展。...▌证券行业首家生产级超融合信创云 中信建投证券已经部署上百节点 SmartX 超融合产品支撑多种交易系统、核心关键应用及数据库系统;在近三年合作的基础上,双方于 2020 年末联合发布了证券行业首家金融生产级信创云案例

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

我们怎样才能知道云服务器哪家?尤其是做国外业务的企业,怎样才能买到便宜又好用的海外服务器?又会话多少时间纠结海外服务器哪个?   ...国外做的的云服务器厂商有亚马逊AWS、微软、谷歌,确实好用,不过贵!...在购买海外服务器之前,很多人想要知道海外服务器是购买海外供应商的还是国内供应商的?...当然,想要知道海外服务器到底是国内的供应商还是国外的供应商,首先要根据自身企业的需求,去选择匹配服务器,既能实用,又能节省更多资源!...腾讯云服务器性价比非常高,海外服务器供应商选择国内的,首选腾讯云服务器。

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做网站懒得备案 海外云服务器哪家

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应用性能监控哪家质量 产品常见功能有哪些

大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境,即使发现一些技术上的问题,找到有效的解决方法,那么就需要应用性能监控了,而应用性能监控哪家质量自然也成为关键性疑问了。...哪家质量更好 应用性能监控哪家质量?当一家企业想要选购和配置应用性能监控系统的时候,一般都会考虑这个问题,产品的品质往往决定了日常使用的体验感和满意度。...常见的功能有哪些 应用性能监控哪家质量?相信大家在体验一段时间后就可以得出结论了,很多的企业用户也变聪明了,选择先试用然后再购买。...以上就是关于应用性能监控哪家质量的相关介绍,通过监控产品,可以实现端对端的事务跟踪,能够把复杂数据可视化,所以还是很有必要配备的。

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应用性能监控找哪家 监控系统应该怎么选

因为产品的优势很明显,所以应用性能监控找哪家也成了现在很多企业在纠结的问题,大家都希望一次性选好经济实惠又好用的。...找哪家更好 说起应用性能监控找哪家,其实只有在使用了之后才有发言权,当前有很多知名的品牌商都在从事应用性能监控系统的开发和产品提升,相信在未来会愈加普及,和带来更好的使用感受。...如果企业当前要部署提醒,那么可以通过多考察和对比的来选择出到底哪家,不过要先建立在适合企业需求的基础上,毕竟每个企业用户的系统不同,对产品的要求也有差异,可以先试用一下。...监控系统怎么选 应用性能监控找哪家?...以上就是关于应用性能监控找哪家的相关介绍,有越来越多的企业用户都开始对此类产品感兴趣了,到底应该怎么选择确实需要下一番功夫。

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重磅:腾讯云发布多融合新功能,免费体验

9月4日,腾讯云正式发布多融合新产品,该产品在之前融合的基础上,新增多融合和选融合。同时,内置新型算法,让融合效果表现更优异。...选融合 支持多、选融合,最多支持指定融合3张人脸,可应用在全家福、与明星合照等多人场景,增加活动的互动趣味性。...2-提供两种算法 Re-Invent版:本次推出的新版本,融合相似度上表现较好,支持侧自动矫正。 Re-Define版:线上运行时间较长、较为成熟的版本,性能稳定出色。...2.png 2-应用于文娱、美妆、换类小程序、APP 为文娱、美妆、换等小程序、APP提供、多融合功能,间接帮助拉新、导流、提升活跃与留存。...1.png 【限时福利】 现购买人脸融合活动授权费、QPS、资源包,享有 9月限时8折特惠。 【小程序体验】 “腾讯云AI体验中心”小程序已同步上线/多融合产品,扫码即可体验。

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密集目 SLAM 的概率体积融合

笔者简述: 这篇论文主要还是在于深度估计这块,深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的,双目,RGBD,激光雷达,目,其中最难大概就是目了。...我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果,并表明我们的方法比直接融合目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性,与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....相反,目相机便宜、重量轻,代表了最简单的传感器配置来校准。 不幸的是,由于缺乏对场景几何形状的明确测量,目 3D 重建是一个具有挑战性的问题。...在这项工作中,我们展示了如何从使用密集目 SLAM 时估计的嘈杂深度图中大幅减少 3D 重建中的伪影和不准确性。为实现这一点,我们通过根据概率估计的不确定性对每个深度测量值进行加权来体积融合深度图。...2.2.深度融合 绝大多数 3D 重建算法都基于将深度传感器提供的深度图融合到体积图 [13、15、17] 中。

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