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老司机的双11手记:这么牛的阿里云数据库,你造怎么用吗?

老司机的双11手记 2016年天猫双11购物狂欢节已经完美落下帷幕,高峰期间订单创建每秒达到了XX万笔,总订单量达到了XX亿,技术指标再次刷新世界纪录。其中XX%的订单通过聚石塔订单推送,并在阿里云云数据库服务(AliCloudDB,曾称RDS)中完成存储和处理。在持续高压力冲击下,整个双11期间AliCloudDB表现坚如磐石: 高峰期间集群的总QPS达到了近XX每秒; 单个商家最高处理订单的能力超过XXX万单; XX万商家在AliCloudDB上稳定运行,全网实现了0故障,0丢单。 华丽数字的背后,作为整个天猫商家后台数据库的基石,AliCloudDB是如何保障在零点洪峰来临时候稳定、安全和顺畅?如此庞大规模的数据库实例集群又是怎样一步步成长起来的?AliCloudDB团队核心老司机玄惭,为你带来,双11是这样用云的姿势.... 弹性扩容

间谍卫星的基础?YOLT——利用卷积神经网络对卫星影像进行多尺度目标检测(Part I)

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 利用卷积神经网络,对于卫星影像中多尺度目标检测而言,你只需要看两次(Part I) 在大片物体中检测小物体一直是卫星图像分析感兴趣的主要点之一。早期的工作是利用本地滑动窗和HOG特征描述确定船的位置,但存在的缺点是高度不均匀背景下分辨不清晰。为了解决这一问题,实现了一种基于“你只要看两眼”的物体检测流水线,该方法极大的提高了背景区分,并能够在不同尺度和多个传感器上快速检测出物体。 1卫星图像目标检测概述 卫星图像库与ImageNet数据库不一样,存在四个问题:卫星图像的对象往往是非常小的并围绕成一个圆、输入图像巨大、训练数据相对缺乏;积极的一面是物体的物理和像素规模是实现已知的,观察角度也是低变化的。 图1. 《纽约时报》截图显示俄罗斯设计的武器实物模型愚弄遥感仪器。 2HOG船检测挑战 HOG+滑动窗物体检测方法在前期工作中取得瞩目成果,为了探索该方法的限制,将其应用于场景不太均匀的背景。 图2.HOG+滑动窗应用于不同传感器的结果。假阴性显示是红色,手工标记显示是黄色,误报显示是蓝色,真阳性显示是绿色 ...

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