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一.Android平台发展史  2008年9月,谷歌正式发布了Android 1.0系统,全球第一台Android设备HTC (G1)  2009年4月,谷歌正式推出了Android 1.5        2009年9月,谷歌发布了Android 1.6的正式版        2010年12月,谷歌正式发布了Android 2.3        2011年2月,Android系统设备的用户总数达到了1.35亿,发布Android 3.0        2011年8月,Android手机已占全球智

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机

一.华为VRP平台 华为现用的平台是VRP(Versatile Routing Platform)是华为公司数据通信产品的通用操作系统平台. 包含华为产品中的路由.交换.安全.无线等等 二.华为设备管理接口 三.通过设备的Console口连接登陆到VRP平台 用配置线一端连接到设备的console口,另一端接到电脑的COM口 也可以用USB转网口的配置线,网头一端接到设备的console口,USB一端接到电脑. 四.通过设备的Console口连接登陆到VRP平台 1.安装SecureCRT ,并

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云计算平台简介(App Engine)     1   简介 App Engine: 应用程序引擎,是托管网络应用程序的云计算平台. 1.1  什么是云 云计算通常简称为“云”,是一种通过 Internet 按需交付计算资源(从应用到数据中心都属于计算资源)和按使用付费的基础架构. 富有弹性的资源:能快速轻松地扩大或缩小规模,以满足您的需求 按使用付费:计量服务的使用情况,只需为所用的服务付费 自助服务:使用自助服务可访问您需要的所有 IT 资源 1.2  云计算部署模型 1.2.1 公共云 公

综合利用Nagios.Ganglia和Splunk搭建起的云计算平台监控体系,具备错误报警.性能调优.问题追踪和自动生成运维报表的功能.有了这套系统,就可轻松管理Hadoop/HBase云计算平台. 云计算早已不是停留在概念阶段了,各大公司都购买了大量的机器,开始正式的部署和运营.而动辄上百台的性能强劲的服务器,为运营管理带来了巨大的挑战. 如果没有方便的监控报警平台,对于管理员而言犹如噩梦,每天都将如救火队员一样,飞快地敲击键盘,用原始的Unix命令在多台机器中疲于奔命. 如果没有好的日志管理

原文:http://blog.51cto.com/wzlinux/1961337 http://blog.51cto.com/wzlinux/category18.html-------------OpenStack —— 原理架构介绍(一~九) 一.OpenStack 简介 Openstack是一个控制着大量计算能力.存储.乃至于整个数据中心网络资源的云操作系统,通过Dashboard这个Web界面,让管理员可以控制.赋予他们的用户去提供资源的权限(即:能够通过Dashboard控制整个Ope

目录第1章  云计算技术简介    1.1  云计算所要解决的问题    1.2  云计算平台的分类    1.3  微软云计算平台Windows Azure        1.3.1  高可用性        1.3.2  易于部署和伸缩        1.3.3  全球化        1.3.4  开发语言和开发模型第2章  Windows Azure云计算平台    2.1  Windows Azure平台的组成部分和主要功能        2.1.1   Windows Azure  

1. 迁移场景:华为云计算解决方案按照源端环境来说,支持P2V.V2V(P2V:物理设备(操作系统及其上的应用软件和数据)迁移到华为虚拟化平台.V2V:其他厂商的虚拟化平台迁移到华为虚拟化平台.)以及华为虚拟化平台之间的迁移(低版本升级到高版本或者同版本迁移).按照迁移是否停止业务分为在线迁移和离线迁移.按照迁移时操作的对象,分为文件级迁移和块级迁移. 2. 特点:(优势) ①支持在线迁移. ②支持多种Windows和Linux操作系统的物理机或虚拟机. ③支持多种虚拟化平台类型(VMware.

本文详细讲述58同城高性能移动Push推送平台架构演进的三个阶段,并介绍了什么是移动Push推送,为什么需要,原理和方案对比:移动Push推送第一阶段(单平台)架构如何设计:移动Push推送典型性能问题分析解决,以及高可用.高性能.高稳定性如何保证. 什么是移动Push推送 移动Push推送是移动互联网最基础的需求之一,用于满足移动互联环境下消息到达App客户端.以转转(58赶集旗下真实个人的闲置交易平台)为例,当买家下单后,我们通过移动Push推送消息告诉卖家,当卖家已经发货时,我们通过移动P

先拿出我半前年前平台的设计初稿,经过半年的努力我已经完成了该设计稿的所有功能.并且理念已经远远超出该设计稿. 下面是一些博友对我贴子的评价: 1.楼主,想法很美好,现实很骨感,我们公司就有一套你说的这样的平台,界面都是用XML配置出来的,虽然开发效率很高,但只能做固定版式的系统,有任何版式的修改,几乎都是不可能的,高度的封装,丧失了灵活性. 2.虽然不看好,但楼主愿意试试,我还是支持的. 我对他们的评价的回复是请给我半年时间,我会证明给大家看,所以我遵守承诺来此水一贴. Landa.Best平台

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Windows Azure Platform是一个运行在微软数据中心的云计算平台.它包括一个云计算操作系统和一个为开发者提供的服务集合.开发人员创建的应用既可以直接在该平台 中运行,也可以使用该云计算平台提供的服务.相比较而言,Windows Azure platform延续了微软传统软件平台的特点,能够为客户提供熟悉的开发体验,用户已有的许多应用程序都可以相对平滑地迁移到该平台上运行.另外 Windows Azure Platform还可以按照云计算的方式按需扩展,在商业开发时可以节省开发部署

第一个博客密码忘记了,今天才来开通第二个博客,时间已经过去两年了,三年的硕士生涯,真的是感慨良多,最有收获的一段时光,莫过于在实验室一个人敲着代码了,研三来得到中科院深圳先进院,在这里开始了新的研究生涯,主要工作是基于google earth engine的云计算平台,遥感大数据运算,不得不说,这是一个超越国内遥感行业至少10年的东西,我记得有一个院士讲过一句话,未来的遥感不是数据问题,而是计算问题,google 早已看穿一切,开发了GEE平台,这是一个遥感大数据云计算平台,国内几乎没有相关介绍

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍)          1.1. 课程的背景           OpenStack是 一个由Rackspace发起.全球开发者共同参与的开源项目,旨在打造易于部署.功能丰富且易于扩展的云计算平台.OpenStack企图成为数据中心 的操作系统,即云操作系统.从项目发起之初,OpenStack就几乎赢得了所有IT巨头的关注,在各种OpenStack技术会议上人们激情澎湃,几乎所有人都成为OpenStack的信徒.         OpenStack魅力非凡,它

转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/05/2339152.html 随着互联网.移动互联网和物联网的发展,谁也无法否认,我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代,数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB,对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求. 作为一家互联网数据分析公司,我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”.多年来在严苛的业务需求和数据压力下,我们几乎尝试了所有可能的大数据分析方法,最终落地于Had

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文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa

18年下半年10月份左右,老师分配有关NiftyNet平台的相关学习的任务,时隔5个月,决定整理一下以前的笔记,写成相应的博客! 目录 1.NiftyNet平台简介 2.NiftyNet平台架构设计 3.NiftyNet安装平台 4.利用NiftyNet平台实现一个自带的Demo 5.NiftyNet文档介绍 1.NiftyNet平台简介 (1)NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台,专门针对医学图像处理分析以及医学影像指导治疗,由WEISS (Wellcome EPSRC Centre

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在