袭击数据中心的数据海啸 计算设备的快速增长并不是导致中央云计算模式面临数据爆炸挑战的唯一驱动因素。另一个重要趋势已导致数据的生产和消费发生变化:网络边缘用户的生成内容。...集中式云计算在满足互联世界的需求方面有两大限制:带宽和延迟。 使用中央云,带宽将成为物联网发展的瓶颈。...人们显然需要一种模式转变,将数以百亿计的设备面临的挑战转变为机遇,将计算设备的力量释放到边缘。一个实用的解决方案是建立一个完全分散的架构,每个计算设备都是一个云服务器。...分散式架构在本质上是更私密的,因为它最大限度地减少了中央信任实体,并且由于它在边缘利用了未使用的计算资源,所以更具成本效益。 这是否意味着中央云计算将要消亡?并不会这样。边缘云不会取代中央云。...但是,中央云(数据中心中的服务器)应该被视为与所有边缘设备一起工作的计算节点,以构建分布式边缘云架构。
NetSuite是一家做云计算软件服务的公司,它的CEO Nelson发表观点认为:云计算是最终的计算模式,你同意吗? 作为NetSuite的CEO扎克•纳尔逊,对于云计算有深刻的理解。...毕竟,他的公司诞生于1998年,那个时候云计算还没有它成为时尚,那个时候NetSuite就开始以订阅的方式提供ERP企业软件和其他业务软件。...不仅是那些初创公司,很多传统的中大型企业用户,也开始通过云的方式来重新构建软件产品的服务,例如:企业资源规划(ERP)、电子商务云、客户关系管理软件等。...尼尔森认为,不管他们的行业,每家公司都应该是一家云计算公司,热烈的拥抱云计算。事实上,他称之为“最终的计算架构。” “在任何时候,你的所有信息都可以在多个设备上获得”他说。...Nelson说我们将会很兴奋地看到20年后随着云计算能力的普及和发展,人们会得到很多意想不到的服务。就像现在的Uber和Airbnb一样,如果没有云计算他们都将失去存在的基础。云计算的旅程刚刚开始。
作者:cipherliu 腾讯CSIG高级产品经理 |导语 越来越多的同学加入到云与智慧产业行列中,相信每个人或多或少都有思考过,为什么要上云?,什么是云计算?,怎样才算云原生?...| 云计算是技术驱动的商业模式 数据库圈对08年Oracle Founder & CEO Larry Ellsion 采访中的观点 "云计算是什么鬼?...殊不知现代企业之间的竞争是商业模式的竞争, 云计算不仅仅是技术,而是技术驱动的商业模式。 ? 这个商业模式涉及三个要素需求,资源和付费模式,最理想的模式是将三者统一。...因此,云计算时代,各大云厂商都在基于云基础设置研发新一代云数据库,从云的视角重新定义数据库的架构,将需求,资源,支付统一,成为了云原生数据库的历史使命。...18年,腾讯云数据库产品中心发布了云原生数据库CynosDB,通过存算分离将开源数据库MySQL和PostgreSQL构建在腾讯分布式云存储服务之上,提供了资源的池化和秒级弹性调度能力。
根据“哈佛商业评论”的报告,近70%的企业希望在年底之前开始运行基于云计算的分析解决方案。...IT平台供应商正在从传统的授权模式过渡到基于云的订阅服务,以快速提高那些缺乏资源的企业的分析能力。...而在某种程度上,基于云计算的分析引擎也可以用于优化云资源本身的消费和集成。...该系统可处理数十亿个元数据元素和其他数据点,以便为云计算中的数据,应用程序和流程提供分步指导,有效地为业务线管理人员提供自主驾驭的云计算,从而没有云管理的前期复杂性。...虽然云计算可能提供建立和维护分析基础设施的有效手段,但仍然由企业确保其产生的结果的质量。
(2)反对采用云计算取代传统IT基础设施 云计算的作业和进程不能被视为独立的实体。企业架构(EA)仍将在管理任务、技术、流程和业务计划之间的关系和依赖方面发挥作用。...,他们主要担忧的是云计算可能不能满足这些夸张的期望。”...现代企业架构(EA)创始人John Zachman指出,“架构使企业能够适应复杂性和变化,如果没有企业架构,那么企业在日益复杂和不断变化的外部环境中将无法生存和发展。” 云计算是有效的解决方案吗?...例如,如果企业处理的是信用卡数据,那么将这些存储的数据移交给另一个组织是非常危险的。 结论 企业前进的方向应该是云计算和内部部署之间的平衡。由于其独特的考虑因素,并非所有组织都将采用云计算服务。...研究机构451 Research公司发现,像亚马逊网络服务这样的云计算提供商的云服务将以指数级速度增长。但即使面对日益增长的云采用,企业架构(EA)也不会很快消失。
戴森著有很多科普性读物,职业生涯也很广泛,发表过关于宇宙未来的文章,也构想过从未建造过的核爆炸动力飞船,此外还提出了许多数学和哲学领域的新构想,并想象了很久以后的人类该如何在太空中生活。...他的讣告中这样写到:「戴森曾提出过许多革命性的科学见解,包括对量子世界和人类世界相连接的预估。他在众多领域均有贡献,包括核工程、固态物理学、天体物理学、生物学、应用数学等。」...这句话当时是用以回答关于自己为何未获诺贝尔奖的提问。「拿诺贝尔奖需要长期的专注,抓住一些深刻而重要的问题,并坚持 10 年,这不是我的风格。」...它是一个利用恒星做动力源的天然核聚变反应堆,是一个最大化能源利用率的假想结构。 自 1959 年提出以后,这一概念已成为科幻小说和天文学者们经常探讨的话题。...正如《纽约时报》2009 年的报道中提到的,戴森认为还有其他更重要的问题需要得到关注,而气候学家用于估测全球变暖趋势的一些技术值得怀疑。
互联网、云计算以及大数据,如今成了三个密不可分的词汇。一般而言,一家互联网公司一定同时是数据公司,反之,不能从数据中获取利益的互联网公司一定不是一个好的云计算应用者。...把数据以低廉成本变成财富的东西就是云计算。 那么,云计算是如何帮助大数据将一堆堆杂乱信息转化成经济效益的呢? 首先,云计算是提取大数据的前提。...在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。...其次,云计算是过滤无用信息的“神器”。 首次收集的数据中,一般而言,90%属于无用数据,因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。...云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源,可用来过滤掉无用数据,其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 再次,云计算可高效分析数据。
云计算是时下非常火的一种新型的IT技术,云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。...云计算是否会取代超级计算机,来承担数据密集型、I/O密集型的应用呢?相信很多网友都会有这些问题。那么今天我们就来谈一下未来高性能与云计算是背道而驰还是走向融合?...但超算又与云计算有着明显的区别,下面我们来看一下: 云计算不能取代超算 云计算如今已经能够为用户提供一些领域的计算能力,那么云计算是否是超级计算机的替代者呢?答案是否定的。...对于大多数使用较小规模设备的研究者,云计算是有吸引力的替代器。但如果一种Petascale计算需要极低的任务间通信延迟,现在的云计算肯定不是合适的替代者。 高性能与云计算——背道而驰or融合?...全文总结: 虽然云计算是IT发展趋势所在,但就目前状况来看,让发云计算替代超级计算机来完成关键业务的研究还远远不够。
云计算有两个含义。云计算第一个含义也是最常见的含义,是指在云计算提供商的数据中心(也称为“公共云”)中通过互联网远程运行用户的工作负载。...VMware公司的软件定义数据中心堆栈是最受欢迎的商业私有云软件,而OpenStack是开源的行业领导者。 但请注意,私有云并不完全符合云计算的定义。云计算是一项服务。...私有云要求组织构建和维护自己的底层云计算基础设施,只有私有云的内部用户才能将其视为云计算服务。 (6)混合云 混合云是私有云与公共云的集成。...边缘计算是关于将本地计算移动到高分布式系统中的本地设备,通常作为围绕云计算核心的层。通常会涉及一个云平台来协调所有设备并接收其数据,然后对其进行分析或以其他方式对其进行操作。...云原生方法和解决方案可以是公共云或私有云的一部分,有助于实现高效的devops风格的工作流。 云计算(公共云或私有云)已成为大型应用程序的首选平台,尤其是需要频繁更改或动态扩展的面向客户的应用程序。
有时,他们从一个组织内部或从一个服务提供商开始的。但只要进行安全审计和云计算安全原则实施到位,云计算环境可以是安全的,在许多情况下,甚至比你的内部IT更加安全。...而,根据适用于不同的垂直行业的法律义务和监管框架,云计算的安全性需要应用的水平不同。金融服务部门是一个垂直的行业,必须采用严格的云计算安全框架,以保护他们的客户的个人和财务数据。...一些标准并不局限于云计算安全原则。云计算的相互联系意味着,他们往往涉及企业的整个IT系统。...所以,找到一个托管服务提供商或拥有所有正确的云凭证的云服务提供商,这是至关重要的,但最薄弱的环节可能是你自己的IT内部。它需要满足托管服务提供商(MSP)和电信运营商(CSP)必须遵守的相同的标准。...·阅读英国内阁府对云计算安全的原则文档,以确保云系统和云服务保持安全的蓝图。 ·管服务提供商(MSP)和电信运营商(CSP)合作,以确保自己的内部系统不会处于云安全链中最薄弱的环节 。
很多营销人员现在已经习惯于云计算带来的优势,但是新的技术发展趋势正在逐步出现,可能会破坏云计算,或者从根本上重新确定云计算如何在边缘运营,新的技术趋势是边缘计算。...但是云计算随着新设备的出现和物联网的不断扩展,在数据中心外围处理的数据越来越多,越来越多的数据需要在边缘进行处理。这种转变开始暴露出云计算的一些短板。...云计算使数字化转型成为可能,它以非常快的速度向企业提供企业级计算,并大大推动了创新。...当然并不是所有人都认为云计算和边缘计算是冲突的,The Register的编辑Simon Sharwood认为,边缘计算可能会成为云计算的有效扩展,但远远不能取代云计算。...边缘计算将能够消除通过互联网将重载内容类型(如视频和图像)重新迁移到云上来节省云计算的成本,边缘计算还支持数据的预处理,要实现这一点即时数据分析尤为重要,通常数据所在的机器都不是静止的,这将影响内容复制的效率
他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。 两者关系 云计算是提取大数据的前提。...在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。...云计算是过滤无用信息的“神器”。 首次收集的数据中,一般而言,90%属于无用数据,因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。...云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源,可用来过滤掉无用数据,其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。 云计算可高效分析数据。...当完成数据分析后,提供分析的原始数据不需要一直保留,可以使用私有云把分析处理结果,即可用信息导入公司内部。 云计算助力企业管理虚拟化。
摘要 本文提出了一种轻量前端激光雷达里程计解决方案,用于在计算能力受限的机器人平台上,具有快速和精确的定位能力,我们的直接激光雷达里程计(DLO)方法包括几个关键的算法上的创新,这些创新优先考虑计算效率...图1,快速轻便的激光雷达里程计,这两个机器人平台,计算资源有限,(A) 定制的四旋翼平台,顶部有一个驱逐OS1激光雷达传感器。...(C) 使用我们的轻型里程计方法在这些机器人上绘制的石矿的俯视图 主要贡献 文章的贡献如下: (1)提出了一种定制的“速度优先”流程,使用最小预处理的激光雷达扫描点云和消费者级IMU,实时准确地解析机器人的自我运动...A.通过广义ICP点云匹配 基于激光雷达的里程计可被视为通过比较连续点云和内存中的点云来恢复SE(3)变换来解析机器人自我运动的过程。...正视图(D)和侧视图(E) 基准数据集的比较结果如下表 总结 这项工作提出了直接激光雷达里程计(DLO),这是一种轻量级和精确的前端定位解决方案,在极端环境中,对于长时间的运行机器人来说,计算开销最小
摘要 这项研究视觉或视觉惯性里程计系统在处理动态场景和纯旋转问题时的挑战。为了解决这两个问题,我们设计了一种新颖的视觉惯性里程计(VIO)系统,称为RD-VIO。...手机上的 AR 效果 总结 在本文中,我们提出了一种强大且新颖的视觉惯性里程计(VIO)系统,可以高效处理动态场景和纯旋转运动,通过使用 IMU-PARSAC 算法,以两阶段过程去除动态特征点,这种方法使我们的系统能够有效应对急剧变化的场景...资源 自动驾驶及定位相关分享 【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法 自动驾驶中基于光流的运动物体检测 基于语义分割的相机外参标定 综述:用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍...高速场景下自动驾驶车辆定位方法综述 Patchwork++:基于点云的快速、稳健的地面分割方法 PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计 多模态路沿检测与滤波方法 多个激光雷达同时校准...、定位和建图的框架 动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集
在云原生技术不断扩展新的场景边界的过程中,以弹性训练为代表的 AI 基础设施新潮流一定会逐渐在工业界落地,与云原生进行更好地融合,在 AI 场景下充分发挥云计算的价值,帮助业务降本增效。...而那个让云上训练成本降低70%的【详见《云原生的弹性 AI 训练系列之一:基于 AllReduce 的弹性分布式训练实践》】的作者——腾讯科技高级软件工程师,高策,将于7月9日在【GOTC 全球开源技术峰会...分享主题:公有云上构建云原生 AI 平台的探索与实践 分享时间:2021年7月9日 15:15—15:50 · 讲师介绍 · 高策,腾讯科技高级软件工程师 主要负责 AI 相关场景的客户支持和产品研发工作...曾就职于才云科技、字节跳动等公司。 · 主题简介 · 目前,公有云上运行了越来越多的 AI 相关的工作负载。本次分享将会介绍 AI 类业务在公有云上的现状。...进而介绍相应的技术选型和面临的问题,以及在帮助客户落地过程中的探索和实践。 最后通过分析开源社区和业界的趋势,与听众分享我们对于云原生 AI 未来发展方向的看法。
论文提出了在城市环境中驾驶车辆在配备激光雷达实现的车辆的里程计和定位的问题,在该环境中首先要生成能够进行定位任务的目标点云地图。...在提出的系统中,为了发挥激光雷达测距的精确性的优势,这里将雷达测距算法与提出的3D点云线段匹配方法相集成。...此外,我们提出了其他增强方案,以减少在点云提取到的线特征与目标地图之间的错误匹配次数,并在回环检测到良好匹配时重新定义位置估计的误差实现优化。...我们提出了以下方案增强了算法性能: (i)基于RANSAC的几何验证,以减少点云的线特征和离线地图之间的错误匹配次数; (ii)细粒度的ICP匹配,可以在检测到良好匹配时提高重新定位的准确性。...为了消除里程计估计的漂移,对局部点云和目标点云进行对齐所需的步骤:(a)利用线段质心计算初始变换;(b)应用RANSAC算法对离群点匹配进行滤波;(c) 通过在相应的分割点云之间进行ICP匹配来改进更新估计
当初申请了腾讯云的学生机以及一个一块钱的域名,域名本来是打算当时就用上,但是因为要备案这个问题实在是很苦恼,所以我就没弄了。后来有空就顺手把域名给备案了,走走停停搞了20多天,终于算是给备上了。 ?...然后我又看了一下备案的那个东西,发现备案的时间花了多久,他就给你补偿多久的使用时间,难道是这个? 那我也不管了,今天还是给大家讲一讲怎么备案以及解析。...你可以在腾讯云阿里云或者是其他任何域名服务商那里购买一个域名,然后备案。备案的过程我就不多,任何一个服务商网站首页你都可以看到有一个显眼的备案。...爽歪歪~ ~ ~ 虽然学过计网后,我知道这个过程会多了一个域名解析的过程让你的网络延迟增大,但是相对来说其实并没有什么。多一个域名解析,只是多了几十毫秒,然而你传输web文件,不知道要多少秒了。 ?...这个我就没弄了,因为这只是一种安全加密服务,与我来说只是鸡肋,当然后面如果我要继续做小程序的那个项目,那么就需要这个,因为小程序只支持https。真到了那个时候再说吧~ ~ ~ 老司机不畏惧一切 ?
慕尼黑工业大学,谷歌 论文名称:Co-Planar Parametrization for Stereo-SLAM and Visual-Inertial Odometry 原文作者:Xin Li 内容提要 本文提出了一种用于立体视觉惯性里程计估计的新型...该算法建立了一种高效、鲁棒的共面点线参数化算法,利用特定的几何约束条件,提高了相机位姿优化的效率和精度。该算法主要包括2D点和线的提取、平面区域的预测以及随机抽样算法对异常值的滤波。...然后,我们的参数化方案将共面点和线表示为平面的2D图像坐标和参数。我们通过与MonteCarlo模拟集中的传统参数化方法进行比较,证明了所提方法的有效性。...此外,我们还将整个立体声SLAM和VIO系统与真实世界公共数据集EuRoC上的最新方法进行了比较。我们的方法在准确性和效率方面超越了目前SOTA的技术。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ?
在这篇论文中,我们提出了一种新的方法,将激光雷达描述子应用于立体视觉里程计所获得的三维点,以进行位置识别。...为了确定两个位置是同一个位置的可能性,需要评估它们对应图像的相似性 。然而,本文提出的视觉里程计方法提供了可用于地点识别的附加信息。...为了解决这一问题,我们提出了一种简单而有效的方法,即将立体视觉里程计中的三维点转换成全向的LiDAR形状(球形)三维点云。如图3所示。立体视觉里程计生成关键帧与相机姿势和相关的三维点。...使用这种计算方式的原因有两个:第一个原因是计算点云描述子和匹配点云时的计算效率;第二个原因是我们所得到的点云是通过视觉里程计图像中点三角化生成的,它们不像激光雷达那样一致和密集。...基于RobotCar数据集的位置识别精度统计 ●总结 本文提出了一种新的立体视觉里程计位置识别方法。我们不需要二维图像的相似性,而是依靠视觉里程计生成的三维点来确定地点之间的相关性。
为了实现高速、精确、局部和全局一致的估计,可以将GPS信息与视觉和惯导融合。本文提出了一种基于紧耦合优化的多传感器融合方法。...●论文摘要 为了在自动驾驶的中实现长期鲁棒的、无漂移的姿态估计,本文提出了一种基于紧密耦合的非线性优化估计器中将全局位置信息与视觉和惯导测量信息融合的方法。...与之前的工作不同,这些工作是松耦合的,使用紧密耦合的方法可以利用所有测量值之间的相关性。通过最小化包含视觉重投影误差、相对惯导误差和全局位置残差的代价函数来估计最新系统状态的滑动窗口。...据我们所知,这是第一个将全局位置测量紧密融合在基于优化的视觉惯导里程计算法中的工作。 ●主要贡献 本文提出了一种基于紧耦合优化的多传感器融合方法。 ●论文图集 ? 基于优化的多传感器融合表示方法。...在图的底部,IMU测量值在时间线上用十字表示,而关键帧和全局位置测量值分别用黑色和绿色箭头表示。 ? 在这项工作中,我们提出了一种基于优化的紧密耦合方法来融合视觉、惯性和全局位置测量。
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