14、SaaS与大规模应用服务:云时代的商业新趋势

SaaS与大规模应用服务:云时代的商业新趋势

1. SaaS平台概述

软件即服务(SaaS)在云计算领域已存在较长时间,众多公司都渴望成为该领域的领导者,但面临诸多障碍。搭建能支持数千家公司(甚至潜在数百万个人用户)的数据中心和应用程序,初始成本高昂,且将一个月的免费试用转化为长期合同也需要时间。不过,仍有不少成功的SaaS公司,涵盖新兴企业和大型IT公司。

2. 在Salesforce.com上构建应用

以CODA公司为例,该公司自20世纪70年代起就涉足金融服务打包软件市场,此前一直与惠普、数字设备公司和IBM等本地软件供应商合作。后来,CODA希望迅速转向SaaS模式,其目标是像Salesforce.com在客户关系管理(CRM)领域那样,在金融产品领域取得成功。

在决定使用Salesforce.com的开发平台sForce之前,CODA进行了投资回报率分析。内部从头编写代码成本高且耗时,因为要为多租户环境编写代码并搭建合适的基础设施服务,可能需要数年时间。因此,CODA的开发人员专注于面向客户的功能,如针对不同行业的专业流程。

CODA使用Salesforce.com类似Java的语言APEX编写应用程序,这使其锁定在Salesforce.com平台上。不过,从市场推广角度看,这是一个优势,因为Salesforce.com会帮助CODA向其客户群销售产品。

3. SaaS的分类

为了更好地理解复杂的SaaS市场,可将其分为以下三类:
- 打包软件 :这是SaaS市场最大的领域,包括客户关系管理、供应链管理、财务管理和人力资源等常见类型。这

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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