2019新一波收购风暴来袭,科技巨头成功解锁“买买买”

2019年,IBM以340亿美元完成对红帽的收购,这是其史上最大规模的并购,旨在增强其在云计算领域的竞争力。红帽作为开源软件的先驱,连续多个季度实现营收增长,此次并购将助力IBM在混合云市场取得领先地位。

2019年又是一场巨头收购大混战,蓝巨人斥资340亿美金终于戴上了心仪的红帽子、“收购狂人”Broadcom又将魔掌伸向安全软件巨头Symantec、思科宣布以26亿美元收购ACIA……

2019新一波收购风暴来袭,科技巨头成功解锁“买买买”

IBM收购红帽

2019新一波收购风暴来袭,科技巨头成功解锁“买买买”

近些年来,传统的IT企业纷纷在开源领域上发力,继Salesforce以65亿美元收购MuleSoft 、微软以75亿美元收购GitHub后,7 月 9 日IBM以340亿美元全现金交易完成对红帽的收购,收购后红帽将作为 IBM 一个独立的业务部门来运作。此次收购是IBM有史以来最大的并购交易,也是美国科技行业史上第三大并购交易。

作为IT届百年老店的IBM近些年的发展情况却并不明朗,自2012年以来,其营收一直处于下滑趋势。随后IBM加大了在云计算行业的投入,2013年以超过20亿美元的金额收购了Softlayer,现在也以340亿美元完成了对Red Hat的并购。

Red Hat 是开源软件商业化的先驱之一,以连续六十几个季度营收增长的成绩在开源领域一马当先,也是开源领域为数不多的,保持持续盈利和现金流的企业。对于此次收购,IBM 表示将使其成为多重云和混合云市场的领导,打破格局,重新定义企业级云市场。

自2013年以来,IBM的云收入占总收入的25%,但对 IBM 来说,想要在云计算市场攻下领地并不是一件容易的事,面对亚马逊、微软、谷歌和阿里巴巴等强劲对手,IBM 所占市场份额并不多。

2019新一波收购风暴来袭,科技巨头成功解锁“买买买”

有人认为红帽是 IBM 的救星,也有人认为IBM 只是想在云计算上再下一城,还有人觉得IBM 收购 Red Hat 是个错误,至于IBM 和红帽的未来究竟会如何,或许要等时间来证明。

思科宣布收购ACIA.........

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
内容概要:本文介绍了一套基于YOLOv5的实时打架行为识别与预警系统,旨在提升公共安全监控的智能化水平。系统通过四个核心模块实现完整功能:数据准备与标注、YOLOv5模型训练、实时视频流识别以及PyQt5开发的可视化界面。利用公开或自定义采集的打架行为数据集,经过标注和数据增强后,使用YOLOv5进行训练,获得高精度检测模型(准确率超92%)。模型部署于实时摄像头视频流中,结合OpenCV实现行为检测与即时预警,并通过PyQt5构建用户友好的图形界面,支持状态显示、报警提示等交互功能。系统具备低延迟(0.2秒内响应)、高准确性与可扩展性,适用于多种公共场景的安全监控。 适合人群:具备Python编程基础、熟悉深度学习框架(如PyTorch)的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、安防系统开发的工程师,尤其适合需要完成毕业设计或实际安防项目的从业者。 使用场景及目标:①应用于商场、校园、地铁站等人流密集场所,实现对打架行为的自动识别与实时预警;②帮助开发者掌握从数据处理、模型训练到系统集成的全流程技术栈,理解YOLOv5在真实场景中的落地方法;③拓展至边缘设备部署、多行为识别等高级应用。 阅读建议:建议按照“数据→模型→识别→界面”的顺序逐步实践,配合提供的代码链接与密码下载完整资源,边学边调,重点关注模型训练参数设置与实时推理性能优化。
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