五星好评!Infortrend统一存储获得权威杂志大力推荐

日前业界Infortrend普安科技的统一存储EonStor GS 3000 Gen2获得英国权威杂志《IT Pro》五星级好评。IT Pro对GS 3000 Gen2给出了“性能出众,价格合理”的评语。GS Gen2是Infortrend新一代的统一存储,在存储系统中同时整合SAN、NAS与云存储。 与上一代的解决方案相比,GS Gen2系列的性能提高60%以上。

 

当今企业的不同类型的业务往往混合在一起,例如员工使用VDI虚拟桌面和邮箱系统,业务核心数据库和远端文件共享,这些就分属于不同的块级与文件级业务,有时即使同属文件级业务,使用的协议也不同。GS Gen2不仅支持多种文件级块级协议(FC、iSCSI、FTP、CIFS、NFS等)。还支持主流的云服务(阿里云、百度云、Microsoft  Azure、OpenStack等)。一套系统能够应对不同类型的业务(除上面提到的,还有备份、归档、监控、混合云存储等)。

 

 

“EonStor GS 3000 Gen2具有很强的竞争力”,《IT Pro》杂志的专家这样评价,“因为GS Gen2作为统一存储,配置部署非常灵活,在一定的价位却能提供众多的功能。全新的控制器搭载经过升级的CPU。在我们的FC SAN性能测试中,GS Gen2的性能强劲而持久,给我们留下深刻的印象。”。

 

EonStor GS Gen2是高可用性的解决方案,在本地提供SAN和NAS存储服务,并且通过Cloud Gateway对接主流的公有云私有云,打通本地与云端,帮助用户搭建强大的混合云环境。对于NAS和SAN架构的常见应用,例如数据库、虚拟化、视频编辑、文件共享、云数据集成,GS Gen2是理想的选择。GS Gen2能使用最新推出的32Gb FC和25GbE主机通道板,用户访问数据的速度将加快,企业客户通过更新的网络协议可以流畅的传输业务。

 

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。
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