《云计算：原理与范式》一3.6 新集成方案-低调大师

《云计算：原理与范式》一3.6 新集成方案

2017-07-31 626

3.6 新集成方案

在使用云模型之前，必须缝合并连接本地系统。随着云模型的转变，现在必须将本地应用程序连接到云中，将云应用程序相互连接，将新的排列添加到复杂的集成通道矩阵中。将任何应用一次性迁移到云中，这是不可能的。所以，即使在最简单的情况下，也需要某种形式的本地/远程集成。由于法规约束，如HIPPA、GLBA和一般安全问题，应用程序从未离开大楼也是有可能的。这一切意味着集成必须在某处使防火墙交叉。
云集成方案。本书已确定了三个主要的集成方案，如下所示。
在公共云内（见图3.1）。云托管两种不同的应用。云集成中间件（如基于云的ESB或者Internet 服务总线）的作用是使这些应用程序无缝地互相交流。可能的子方案包括这些应用程序可以由两个不同的公司拥有。它们可能寄居在一台物理服务器上，但运行在不同的虚拟机上。
同类云（见图3.2）。集成的

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漫谈深度学习在Super Resolution（超分辨率）领域上的应用

接触到一个挺好玩的领域——Super Resolution（SR），这个方向做的事情是给你一张低分辨率的小图（Low Resolution，LR），你通过算法将这张LR放大成一张高分辨率的大图（High Resolution，HR）。这个事情乍一听挺简单的，普通的插值算法即可胜任，其实大有玄机，主要的难点在于细节的恢复，如下两张图，第一张图是原图，第二张图是将原图进行3倍下采样后，用Bicubic插值算法[1]进行SR恢复的图像，从图像整体来看，第二张图比第一张图要显得糊一些，如果将蝴蝶的翅膀纹路放大看可以发现，第二张图的细节已经很不清晰，纹路间的边缘已经模糊。这正是SR这个方向所面临的挑战。 1).原图 (2).用Bicubic算法做SR图像 SR这个领域在深度学习之前就已经大量优秀的研究工作，如Sparse Code（SC），A+等，他们各自效果如图3-5所示。篇幅所限，本文暂不讨论传统SR算法，本文主要聊聊基于深度学习的SR相关算法。 (3).原图 (4).基于SC的SR图像 (5).基于A+的SR图像说到基于深度学习的SR工作，肯定得提起“开山鼻祖”——SRCNN，SRCNN...

2017-08-01

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2017-08-01

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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