53、第二网络时代:分布式计算引领的变革

第二网络时代:分布式计算引领的变革

在当今数字化的时代,计算领域的发展日新月异。第二网络时代(2003 - 2010 年)的到来,是由一系列技术趋势和创新推动的,这些变化不仅改变了计算的经济模式,还催生了许多新的应用和业务。

技术趋势推动变革

在第二网络时代来临之前,有三大技术趋势为其奠定了基础:
1. 闲置设施的廉价利用 :当时存在大量闲置的大型设施空间,这些空间可以以非常低的成本租赁。虽然这种闲置资源最终会被耗尽,但暂时的低价为新的计算时代开启了大门。
2. 家用计算机硬件组件的商品化 :互联网的普及使得家用计算机的需求大增,像 Intel x86 CPU、低端硬盘和 RAM 等硬件组件开始大规模生产。游戏对高端图形、大量内存和快速 CPU 的需求,也促使消费市场上出现越来越高端的设备。大规模生产导致了硬件组件的商品化和价格下降,但服务器仍使用不同组件,价格依然昂贵。
3. 开源项目的成熟 :Linux、Apache、MySQL 和 Perl 等开源项目逐渐成熟。Linux 的崛起为 Intel x86 平台带来了类似 UNIX 的服务器操作系统。此前,使用 Intel x86 芯片的系统无法运行服务器级的 UNIX 及类似操作系统。虽然 Linux 在第一网络时代就已存在,但当时还不够成熟,无法用于生产环境。然而,随着时间的推移,这些开源项目开发出了足够可靠的软件,可用于生产。例如,Apache 比商业平台更快、更稳定、功能更丰富且易于配置;MySQL 比 Oracle 更易于安装和管理;Perl 增加了面向对象的特性,并在系统管理语言之外获得了更广泛

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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