9、《Citrix MetaFrame XP:构建高效瘦客户端计算环境》

《Citrix MetaFrame XP:构建高效瘦客户端计算环境》

1. 背景与早期发展

在20世纪80年代末和90年代初,主流的商业计算架构以功能日益强大的桌面计算机(即胖客户端PC)为主,这些PC承担了许多与客户端 - 服务器应用程序相同的处理任务。当时,微软Windows NT操作系统从单用户操作系统架构发展而来,虽然它提供了与竞争对手UNIX操作系统相当的实时多处理能力,但在其操作系统内核中并未提供支持对NT平台上托管的应用程序进行并发多用户访问的功能。

在当时的微软计算模型中,信息处理被认为是分布式和个性化的,桌面计算机被视为服务器平台的“对等体”。不过,在一些特定领域,人们对能够“托管”应用程序并在多个连接的客户端设备(配置为哑终端)之间共享这些应用程序的服务器平台产生了兴趣,其中一个应用就是远程访问。

2. 多用户Windows技术的起源

服务器端计算在Windows NT上的理念可以追溯到1984年麻省理工学院(MIT)开发的X - Window系统。通过利用强大的UNIX服务器,远程X - Window客户端可以将键盘和鼠标输入发送到中央服务器上运行的基于服务器的应用程序,服务器上的X - Window系统会跟踪应用程序的输出并更新相应的远程客户端会话屏幕。

Citrix Systems的创始人Ed Iacobucci最初设想让不同类型的计算机运行相同的应用程序,即使它们可能没有相同的操作系统或足够的本地资源。他在参与OS/2项目时向微软和IBM提出了这个想法,但未得到两家公司的兴趣。于是在1989年,Iacobucci成立了Citrix Systems,并开发了当前终端服务背后的技术——MultiWin。Multi

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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