SoftLayer®凭借Flex Images™消融物理与虚拟服务器之间的界线

SoftLayer推出了FlexImages功能,使用户能够在云或专用服务器上捕捉、复制和存储映像,并实现跨平台的简单迁移。该功能提升了专用服务器与云环境间的互操作性和灵活性。

网摘文档留存,日后有用;

达拉斯--(美国商业资讯)--随着SoftLayer Flex Images的推出,物理与虚拟IT资源之间的界线正在变得模糊。Flex Images让用户能够捕捉、复制并存储云或专用服务器的映像,然后在任一种计算环境中部署该映像。从传统意义上说,虚拟架构领域的功能包括快速复制与重载服务器的能力,它们被拓展到了专用服务器以及物理与虚拟环境间的跨平台兼容和简单迁移领域。

SoftLayer首席营销官Simon West表示:“Flex Images为我们的客户提供了空前的灵活性和可升级性。在云与专用计算环境中无缝提供并自动化服务器映像的能力让用户能够轻松扩建他们的IT环境,同时能够快速满足不断变化的需求。我们的客户能够专注于其应用的用途,然后关注合适的技术解决方案,需要时,可以自由地移动或整合技术。

Flex ImagesSoftLayer的一项关键优势跟该公司的网络、门户网站及自动化平台一样面向所有客户推出。这些新功能凸显了SoftLayer不懈的创新努力,可帮助弥合云与专用计算环境之间的差异,同时为客户提供最高级别的控制与可升级性。

早期beta客户Struq的工程副总裁Aaron McKee表示:“Flex Images可帮助企业节省大量时间。我们喜欢可以毫不费力地对我们的基础架构进行升级与管理。这一点真的让SoftLayer从竞争同行中脱颖而出,因为传统的云系统正好不具备这种灵活性和性能。这一功能将每台新服务器的部署时间缩短了好几个小时,从而让Struq最近的大量拓展工作变得更加轻松。这的确是在云中部署与管理IT资源的一种好方法。

 

Flex Images的主要功能与优势包括:

  • 可在专用或云系统上交替使用的通用映像
  • 用于对映像进行归档、管理、共享和发布的统一映像库
  • 更大的灵活性和更强的可升级性
  • 快速而轻松的迁移
  • 通过SoftLayer的管理门户和API推出

 

Flex Images作为公测版立即向SoftLayer客户推出,并预计将在第二季度面向大众推出。垂询详情,请访问:www.softlayer.com/FlexImageBeta

 

关于SoftLayer Technologies

SoftLayer总部位于达拉斯,运营一个专为互联网建造的全球云基础架构平台。SoftLayer的模块化架构覆盖美国、亚洲和欧洲的13个数据中心以及广泛的全球网络服务点,可提供独一无二的性能与控制力,具有一个功能齐全的API和精湛的自动化功能,用于控制一个无缝跨越物理与虚拟设备的灵活平台和一个用于安全、低延迟通信的全球网络。凭借所管理的100000台服务器,SoftLayer已经成为全球规模最大的私有基础架构即服务提供商,拥有25000名高端客户,从新创立的网络公司到大型跨国企业。垂询详情,请登录:softlayer.com或致电:1.866.398.7638

 

免责声明:本公告之原文版本乃官方授权版本。译文仅供方便了解之用,烦请参照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

 

联系方式:

SoftLayer Technologies
Andre Fuochi, 469-394-7274
afuochi@softlayer.com

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方差,增强整体预测的稳定性准确性。 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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