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泰康人寿云计算演进之路

泰康人寿始终奉行“专业化、规范化、国际化”的发展战略,坚持“稳健经营、开拓创新”的经营理念,伴随着中国经济改革及开放程度的深化而不断前进。泰康人寿的全体员工,始终致力于为日益成长的工薪白领人群提供专业化、高品质的人寿保险服务。 对于泰康来说,将传统的业务向互联网化发展是刻不容缓的事情,创新产品如采用“大促”或类“秒杀”等电商营销手法,将会产生无法精确估算的短时高容量访问和交易。 困难与挑战 基于互联网的创新业务,在任何时间点都可能达到高峰; 传统关系型数据库的单数据节点、数据冗余保护条件、以及数据表对记录数上限的限制等,在性能、系统稳定性以及数据存储方面都面临着挑战; 业务品类的增加带来开发及运维系统压力的增加。 解决方案 内置计算、网络、存储、安全以及数据库服务(MySQL)能力,满足业务部门快速推出服务; 开箱即用的工程化产品交付,安装、集成、优化,高效部署; 向下硬件无绑定,向上支持提供完善的商业与开源中间件支持,并提供完整API,降低系统集成与开发复杂度; 弹性应用支撑,轻松应对业务高峰期可能出现的性能瓶颈。 实施效益 虚拟化效率超过70%; X86虚拟数量超过四位数,满足现有...

准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?

交通标志是道路基础设施的重要组成部分,它们为道路使用者提供了一些关键信息,并要求驾驶员及时调整驾驶行为,以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志,可能会发生更多的事故,因为司机无法获知最高安全速度是多少,不了解道路状况,比如急转弯、学校路口等等。现在,每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路标志,这个数字肯定会更高。 当然,自动驾驶车辆也必须遵守交通法规,因此需要_识别_和_理解_交通标志。 从传统上来说,可以使用标准的计算机视觉的方法来对交通标志进行检测和分类,但同时也需要耗费相当多的时间来手工处理图像中的重要特征。现在,我们引入深度学习技术来解决这个问题。我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上

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