青云QingCloud 9大品牌发布 打造企业级全栈云ICT矩阵

青云QingCloud宣布启动多品牌战略,推出九大产品品牌,涵盖云平台、超融合系统、软件定义存储等多个领域,旨在打造企业级全栈云ICT服务矩阵,助力各行各业实现数字化转型。

北京2018年7月27日电 /美通社/ -- 企业级全栈云ICT服务商青云QingCloud(qingcloud.com)日前宣布启动多品牌战略,正式揭晓九大产品品牌,分别是QingCloud云平台、青立方超融合系统、QingStor软件定义存储、KubeSphere容器管理平台、iFCloud统一多云管理平台、光格网络EverVite智能广域网服务、Anybox企业云盘、OpenPitrix多云应用管理平台、RadonDB分布式数据库,旨在打造企业级全栈云ICT服务矩阵,为企业客户打造一体化ICT架构,助力百行千业数字化转型。多品牌战略于Cloud Insight Conference 2018云计算峰会上正式宣布。

青云QingCloud 9大品牌发布 打造企业级全栈云ICT矩阵
青云QingCloud 9大品牌发布 打造企业级全栈云ICT矩阵

 

此次Cloud Insight Conference 2018云计算峰会是在前三届QingCloud Insight云计算峰会的基础上全新升级,更加聚焦云计算产业及行业生态。江苏交通控股、太平保险、华润创业、本钢集团、阳光保险、山东京博、洋河酒业、浦发硅谷银行、招银云创、哈银消金、量化派等多家青云QingCloud重量级客户出席了峰会,同来自全国超过2,000名行业专家、CIO/CTO、生态合作伙伴、架构师、开发者、技术爱好者及媒体分享了企业上云实践。

据IDC预测,2021年全球会有50%的经济是数字化形式,中国有55%的经济是数字经济。未来数字链接的不再只是人和人,还有物和物、人和物,当世间万物需要通过数字链接,企业组织架构和技术模式都亟待数字化转型,对ICT全方位解决方案的需求也迫在眉睫。时至今日,青云QingCloud已成为拥有诸多产品线和产品品牌的平台型企业,能够为客户提供一个更加稳定易用的一体化ICT架构,可以帮助客户实现一站式云化。青云QingCloud九大产品品牌来源于QingCloud云平台自下而上的生长力量,紧密关联却又相互独立。

青云QingCloud 9大品牌发布 打造企业级全栈云ICT矩阵
青云QingCloud 9大品牌发布 打造企业级全栈云ICT矩阵

1、QingCloud云平台,包含公有云、企业云和桌面云,基于青云QingCloud多年研发积累,经过大规模行业实践验证,是青云成熟领先并已高度产品化的品牌。

2、iFCloud统一多云管理平台,是青云QingCloud面向多云环境的统一云管理平台,降低企业跨云服务的实施门槛,实现IT管理的降本增效,是企业IT在多云时代的新标配。

3、青立方超融合系统,将云计算软件产品与通用硬件相结合,为企业数字化转型提供一体化解决方案,集成青云自主创新的全栈云计算能力,可满足企业各类业务场景下数字化转型的需求,为企业打造高效协同的一体化生态,助力企业快速实现业务创新。

4、QingStor软件定义存储,包含NeonSAN、对象存储和文件存储,既满足企业核心数据库高阶存储需求,又具备企业级高可靠、高可用的性能保障,是青云助企业应对业务快速变化的多维存储品牌。

5、光格网络EverVite 智能广域网服务,是青云QingCloud推出的拓展ICT边界的智能广域网服务品牌,帮助企业实现云网融合互通,可分钟级构建企业专属广域网,能够以智能化、可视化、自服务的方式管理与调度广域网资源,提供高品质的网络连接服务。

6、Anybox企业云盘,是青云QingCloud推出的首款SaaS产品,为企业提供专业高效的文件存储和共享管理服务,重新定义云时代企业文件协作新模式。

7、RadonDB分布式数据库,是青云QingCloud自主研发的分布式数据库品牌,具备金融级数据强一致性,满足企业级核心数据库的苛刻要求,肩负着承载企业核心业务的重任。

8、OpenPitrix多云应用管理平台,是青云QingCloud面向多云环境管理不同类型应用的开源平台,可帮助企业实现应用高效交付与运营管理,满足多云时代企业应用管理需求。

9、KubeSphere容器管理平台,是青云QingCloud面向企业容器部署及管理的品牌,帮助企业落地微服务架构以应对快速迭代的业务需求,提升基础设施资源利用率,将持续集成/持续交付的效益最大化。

值得一提的是,RadonDB分布式数据库、OpenPitrix多云应用管理平台和KubeSphere容器管理平台,是青云QingCloud向开源世界贡献的三款重要且核心的产品,青云QingCloud希望能够通过开源,让更多技术爱好者参与进来,助力云生态的构建与繁荣。

青云QingCloud CEO 黄允松表示:“云计算正在成为整个社会创新的基础动力,不断驱动技术与商业的变革,其价值不仅体现在产品技术层面,更深入到行业布局中,为行业数字化转型赋能。云计算的核心从不是‘为云而云’,而是围绕企业需求解决实际问题。依托于九大产品品牌,青云现已拥有全栈服务能力,以软件为灵魂全方位重塑ICT服务,通过云模式构建ICT系统,与合作伙伴共建新ICT生态,以支撑企业数字化转型。”

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安与数据保护理论讨论网络安威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安设计阐述系统安策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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