Riverbed收购Mazu Networks巩固领导者地位

Riverbed科技公司宣布收购MazuNetworks,后者是一家提供企业管理、保护和优化全球性应用软件的公司。通过此次收购,Riverbed将进一步拓展其广域网优化产品系列,为客户提供更强大的应用性能报告与分析能力。
     
 Riverbed科技公司日前宣布同意收购Mazu Networks。作为一家私营公司,Mazu Networks提供可实现性和功能强大的企业管理、保护和优化全球性应用软件。位于马萨诸塞州剑桥郡的Mazu将成为Riverbed的一个业务部。Riverbed将在交易结束时支付2,500万美元现金收购Mazu所有的未偿还证券,并根据未来的销售业绩,在交易结束后有可能支付另一笔费用。

Mazu Networks拥有独特、灵活和功能强大的分析与报告软件,该软件可为用户实时提供应用的总体实施情况和性能,从而帮助用户了解应用环境,并采取相应措施确保在广域网上实现业务关键应用。

Riverbed总裁兼首席执行官Jerry M. Kennelly表示:“广域网优化市场正日益成为主流,而且我们的企业客户和服务提供商用户在部署可靠性更高、可管理全球性应用的网络时,也越来越需要从我们这里获得更多的可视性报告与分析功能。这种需要源自于企业的基础需求:通过整合降低成本,提升最终用户的效率,并利用技术优化业务流程。”

收购Mazu Networks后,Riverbed将进一步拓展广域网优化产品系列,拥有全球性应用性能的报告与分析能力,从而满足企业和服务提供商用户的需求。Riverbed将能为客户提供一个用于企业级管理应用的端到端系统,让他们能够对应用性能进行智能监测和分析、了解优化的投资回报(ROI)、并根据预先制订的目标持续管理性能指标。

Kennelly继续道:“我们的服务提供商用户需要通过一个集成系统监测和实现可管理的广域网优化服务。通过Mazu领先产品的集成解决方案,我们将能为用户提供可定制报告功能,从而体现优化的价值,同时也能提升服务提供商给最终用户的价值。”

通过为全球几千家客户带去速度、规模和易用性优势,Riverbed已成为一家领先的IT网络性能优化公司,而广域网优化业务将继续作为Riverbed续写成功的主要动力。Mazu的产品线将进一步巩固Riverbed的这一领先地位,可让客户快速分析应用性能,监测关键应用的优化和实施情况,并可让Riverbed向客户提供各种可定制的表格和报告,以便他们获取和分析此类信息。

本次收购交易的主要财务条款和其它条款:

* 在交易结束时支付2,500万美元现金; 
* 交易结束后,根据事先约定的12个月期限内所实现的订单额,另支付不超过2,200万美元的现金。最大支付额的前提是订单额达到3,500万美元。 
* 结束本次收购须符合惯例成交条件,其中包括须经过Mazu公司股东的批准。 
* 双方有意尽快圆满完成收购,并估计收购交易能够于2009年第一季度末结束。 
* 预计此次收购对Riverbed的非GAAP(美国公认会计准则)收益的影响是:2009年盈亏平衡,2011年增加收益。

Steelhead系列产品

Riverbed的广域网优化解决方案可帮助各种规模的企业解决远程站点应用性能不佳和带宽不足等众多棘手问题。通过将数据中心之间、远端办公室之间和移动员工之间的应用性能提升5至50倍、甚至100倍,Riverbed屡获大奖的Steelhead系列产品可以帮助企业整合IT设备、改善备份和复制流程,从而确保数据的完整性,提高员工的工作效率和协作性。Steelhead系列产品已在众多企业得到广泛部署,其中不仅包括业务遍布全球各地的大型跨国企业,也包括部门之间相隔不过几英里远的小型企业。

 

来源:51CTO
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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