30、企业服务器端计算项目的实施与管理

企业服务器端计算项目的实施与管理

在当今的信息技术领域,构建一个强大、可靠且可扩展的瘦客户端计算环境,并部署相关服务器和软件,对于企业的发展至关重要。然而,企业服务器端计算(SBC)项目的实施并非一帆风顺,其中涉及诸多挑战和关键步骤。

项目失败的原因

在SBC项目实施中,失败的案例并不少见。这些失败往往源于以下几个方面:
1. 组织变革准备不足 :IT部门常常低估SBC对组织文化和政治层面的影响。充分准备组织变革是企业成功部署SBC的关键要素。
2. 跳过项目规划步骤 :许多组织跳过试点、项目定义和基础设施评估等步骤,直接进入项目规划甚至测试阶段,这很可能导致项目出现问题甚至失败。
3. 缺乏概念验证试点 :概念验证试点对于在实施前测试所有基于服务器的计算应用程序至关重要。直接进入生产试点或测试可能会让用户对应用程序的性能或可靠性感到沮丧,从而阻碍SBC的进一步扩展。
4. 缺乏项目定义文档 :一些内部倡导者可能在未充分考虑目标、范围、角色、风险和成功标准的情况下,说服管理层实施SBC项目。没有项目定义文档,项目的规划、管理和实施团队就缺乏保持项目正轨的依据。
5. 缺乏基础设施评估 :项目设计委员会常常跳过基础设施评估步骤,直接进行规划。然而,没有详细的基础设施评估,几乎不可能制定出最优有效的计划。此外,分布式计算环境中可以容忍的基础设施缺陷,在SBC环境中可能会被放大。
6. 规划不足 :有时,即使是大型SBC项

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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