快播团队悄然崛起:连获2大奖,业内充分肯定,抢先布局千亿市场

快播团队归来
快播团队转型创立云帆加速,在CDN领域取得显著成就,包括自主研发CDN系统、获得多项专利,并服务于多家知名企业。

 

2014年快播事件的发生,快播团队及产品随即沉寂,鲜在大众面前露面。然而近期,快播其中一支团队——云帆加速,多次受邀出席顶尖峰会,连获大奖,成功签下不少国内顶尖企业客户,被业界媒体誉为CDN行业的黑马。

 

一、2016年云帆加速成绩单

1、受邀出席的顶尖峰会:

2016年亚太CDN峰会

GFIC2016年家庭互联网大会

GITC2016年全球互联网技术大会

2、获奖情况

GFIC2016全年最佳商业模式创新奖

GITC2016互联网最佳合作伙伴奖

 

3、正在服务的企业客户

华数、芒果TV、新蓝网、战旗PPTV、36030多家top级客户认可,签约服务

4、中国首个国家级云体系产业创新战略联盟成员

二、云帆加速的技术实力

70%为技术人员

云帆加速成员有70%以上为技术人员,主要来自于快播、腾讯、蓝汛等顶尖互联网公司,拥有顶尖的流媒体领域技术研发能力和多年的过亿活跃用户运营经验。

100%自主研发CDN

云帆加速的CDN架构完全自主研发,其性能和稳定性都超过了国内绝大部分CDN企业使用的Squid、Nginx、SRS等开源系统。自主研发CDN架构有助于彻底杜绝内容被篡改的风险,灵活实现各种客户的定制化需求。

负载日活跃用户超4亿,在线峰值超6000万

云帆加速的P2P深度交换网络、流媒体等技术设计的快播网络架构,已成功通过了负载日活跃用户超4亿,在线峰值超6000万的考验。快播事件后,云帆加速在原来的技术基础上大大优化了技术,大幅度提高了效果。云帆加速的P2P网络技术已公认是国内第一。

 

1整套完整解决方案

云帆加速提供跨平台、跨终端的流媒体加速、播放的解决方案,涵盖云存储、页面加速、下载加速、推流加速、转码、切片、录播、大数据分析、服务监控、播放器引擎等增值服务。

 

8项核心技术发明专利

云帆加速拥有8项核心技术发明专利,支持市场上如referer、时间戳防盗链、IP防盗链、高级token防盗链等所有的防盗链。此外,云帆加速可以提供文件/流加密防盗链,完全杜绝盗链现象的出现。

三、流量矿石——云帆加速共享CDN的一环

流量矿石团队其实也是快播其中的一支团队。早在快播时期,流量矿石凭借着其“众包带宽”、“CDN共享经济”特点,深受网民喜爱。据悉,在快播事件以前,通过流量矿石挖矿得到上万收益的用户不在少数。

据前快播员工透露,早在2013年比特币流行的时候,快播技术人员通过借鉴比特币挖矿的方式实现主动式P2P,让用户将闲散的ADSL带宽共享给有需要的企业。并在201311月发布了流量矿石产品,目前仍然在运行中。当年还获得王欣亲自授予的“CEO特别奖”的巨额创新悬赏金。

 

快播事件后,在云帆加速不断拓展顶级企业客户的同时,流量矿石专门为云帆加速提供性价比高的CDN,大大降低云帆加速的CDN 成本,让云帆加速更专注于自身技术的研发和提升。

 

据相关机构统计,未来,随着互联网行业的蓬勃发展,逐步细分垂直化发展,尤其是在新的移动互联网环境下,互联网业务形态和用户需求发生了非常大的变化。可以看到CDN基础服务的价值仍是核心,但深入垂直领域的增值服务和个性化服务所占份额越来越高,出现CDN+的趋势。需要有很多新的技术与解决方案。从目前发展火热的视频直播行业可以看到这一点,除能降低网络延时、网络堵塞等能力外,能否提供领先的推流、转码、连麦、face you等功能也决定了供应商的竞争力,CDN+让我们看到,未来在CDN基础服务之上还有很广阔的空间,有人预计未来CDN市场规模将达千亿。如今,云帆加速和流量矿石已提前开始布局,各司其职,相辅相成通过技术、运营、模式的创新降低自身成本,保持竞争力,共同迎接下一个风口浪潮。

在快播事件后,原技术团队经历了两年默默耕耘,终于,带着熟悉且升级后的技术和产品,以黑马的姿态重新回归到大众视野。

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网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、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系统安全设计阐述系统安全策略,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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