其中,广州农村商业银行(以下简称广农商)、东北证券、越秀集团被评为行业云平台优秀案例。近年来,他们携手腾讯专有云在金融和地产行业做了许多有价值的探索。 越秀集团以“越秀集团云平台优秀运营项目”获奖。 越秀非金融云自21年启动建设以来,基于腾讯专有云TCE构建安全、稳定、可靠的同城双活云平台架构,自上线以来已持续运营服务2年多,始终以服务越秀集团及各板块为数字化升级核心目标,以集团各板块业务特点以及IT 技术发展阶段的特点为主要关注点、借鉴腾讯云多年云服务运维及运营经验,打造具备越秀集团多业态特色的云平台运营管理理念,目前已完成建设四期项目,24年五期项目规划分析中。 越秀集团通过越秀云平台实现数据平台、会员平台两大中台系统,通过采集集团及各业态经营管理数据、利用大数据分析、可视化、商业智能等技术,实现越秀集团智慧运营云平台,提高越秀集团数字化运营智能化水平。
重构数字底座:两地三中心架构支撑万亿级资产运营核心挑战作为横跨金融、地产、基建、食品四大核心产业的多元化集团,越秀集团旗下190余个业务系统长期面临资源孤岛、运维复杂度指数级增长等难题。 破局之道基于腾讯云TCE专有云解决方案,构建覆盖华南、华东两大核心区域的"两地三中心"云平台底座。 效率维度开发测试环境部署时效提升75%a.故障恢复时间(MTTR)缩短至分钟级b.年度系统可用性达99.99%2.经济维度资源利用率从35%提升至68%a.五年期TCO预计降低40%b.单个数据中心能耗下降32%3. ——越秀集团执行董事兼CIO,张建国"通过腾讯会议与企业微信的深度集成,我们实现了3000+员工的跨区域协同效率提升,这种无缝协作体验是传统IT架构无法实现的。" ——越秀地产副总裁,李明远选择腾讯云的四大战略考量1.技术纵深:依托腾讯云全球40+可用区资源,支撑越秀全球化业务布局2.生态互补:整合腾讯会议、小程序等C端触达能力,构建产融协同闭环3.创新协同:联合实验室加速
3.运维风控能力断层:上云后缺乏配套的专业运维工具与团队,导致监控及团队支持缺失,应用维护响应滞后,系统稳定性面临风险。 这一举措旨在打造统一的“越秀云”平台,实现全栈能力的内化与服务化。交付效率跃升48倍的量化回报通过引入云原生技术带来的业务韧性和敏捷性,越秀集团实现了从“资源分散”到“集中共享”的质变。 ●系统高可用性:越秀云上线后稳定性达到99%,且未出现任何安全事故,确保了企业级业务连续性。 ——李红,越秀集团党委委员、首席审计官、数字化中心总经理从资源分散到集约共享的战略转折越秀集团选择腾讯云,本质上是选择了一条集约化、平台化的IT演进路径。 通过“越秀云”的建设,集团不仅解决了多业态下的技术割裂问题,更构建了支撑“数字越秀2025”战略的统一底座。
奠定未来创新基石:全栈云平台的技术底座面对挑战,越秀集团选择与腾讯云深入合作,其解决方案超越了简单的资源上云,旨在构建一个面向未来的数字基石。 ●规模化迁移,实现集中管控:经过持续转型,越秀集团已将190多套系统迁至云端。截至2023年年底,集团整体“上云率”达到93%,为资源的集中调度与共享奠定了基础。 ●优化总体拥有成本(TCO):根据集团内部测算,云平台带来的资源利用率提升,预计在未来五年内能帮助越秀集团压降40%的IT相关成本,降本增效成果显著。 “腾讯云技术带来了业务的韧性和敏捷性,通过云技术,企业可以做到快速响应,越秀集团过去分散的资源,能够实现集中共享。” ——越秀集团为什么全栈云平台成为战略选择对于越秀集团这样的多元化产业巨头而言,数字化转型的核心是构建业务的韧性与敏捷性。
作为率先拥抱云技术打造符合越秀特色的“越秀云”的广州市属国企,李红将云技术带来的优势总结为“多、快、好、省”四个字。 10分钟,交付效率提升48倍;“好”体现在稳定,越秀云上线后稳定性达到了99%,没有出现过任何安全事故;“省”体现在成本,越秀集团内部测算表明未来五年内,越秀云带来资源利用率的提升,能帮助越秀集团压降40% “(云技术)带来了业务的韧性和敏捷性,通过云技术,(企业可以做到)快速响应,(越秀集团)过去分散的资源,能够去集中共享。”面对镜头,李红对越秀云稳定运行下带来的多快好省赞不绝口。 从2021年开始,腾讯云成为越秀数字化底座建设的重要伙伴,为越秀提供TCE专有云和开箱即用的云原生产品。同时,根据越秀集团各业态特性,腾讯云组建了具备金融、地产、建筑、新零售行业洞察力的专家团队。 腾讯依托坚实的产品技术能力及C2B连接的独特优势,以自研业务上云成熟度模型为基础,完成越秀集团云平台运营管理体系的搭建,帮助越秀比照实际的业务需求,不需要再从0到1去摸索,考虑哪些业务上云哪些不上,怎么上的问题
消弭孤岛架构:地产行业资源复用的战略瓶颈越秀集团作为1985年成立的跨产业巨头,已构建金融、房地产、交通基建、食品为核心的“4+X”现代产业体系,在2022年位列中国企业500强第262位(较2021年上升 部署全栈云底座:两地三中心架构破除定制化困局越秀集团选择与腾讯云深度协同,基于腾讯TCE专有云解决方案构建“两地三中心”云平台底座。 该方案整合IaaS层(计算/存储/网络)、PaaS层(数据库/大数据/安全)及SaaS层(企业微信/腾讯会议/人脸核身等)能力,形成统一的“越秀云”平台。 ——李红,越秀集团党委委员、首席审计官、数字化中心总经理构建业务韧性护城河:云原生能力的战略选择越秀集团的转型本质是将“资源集中共享”转化为可持续竞争壁垒。 当同业仍陷于单点系统优化时,越秀已实现基础设施层到业务应用层的端到端韧性——这解释了其为何能在服务业500强排名中快速攀升(2022年第124位)。
这次是起步重庆,以CV发家的云从科技。 云从官宣称,B+轮,原股东跟投外,多家国家战略投资基金、地方政府基金新增入股。 ? 云从上一轮融资发生在2017年11月,由顺为资本、元禾原点、普华资本联合领投,越秀产投、张江星河、前海兴旺及老股东跟投,融资额5亿元,此外还获得广州市政府20亿元政府资金支持,累计获发展资金25亿元。 B+轮详情 云从科技称,除元禾原点、越秀金控,刘益谦等原有股东继续跟投外,本轮新增了多家中国国家战略投资者,其中不乏地方政府基金。 云从科技近况 随新融资一同披露的还有云从科技近况。 一方面是新技术趋向。 云从称:今年早些时候发布的3D结构光人脸识别技术,从国内外多家知名高校、企业与研究机构中脱颖而出,刷新跨镜追踪(ReID)技术三项世界纪录,至今无人打破。 另一方面是业务市场份额。
经常会看到PC端网页的首页右边靠下的区块会有一些类似于“云朵'一样的标签(a标签),鼠标移动上去会有轻微的浮动,每次加载,颜色都不一样,好奇之下,尝试的也写了一个,帮助朋友们做一个类似相关的友情链接时,显得更加有吸引力。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈 3D点云实例分割 3D语义分割区分场景中各类对象,3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来,3D实例分割的关注度越来越高,相应的方法也被接连提出。 通过神经网络学习RGB和点云特征(这里的点云是通过RGBD中的深度信息恢复得到,并不是雷达点云),将通过2D卷积网络提取得到2D特征,反投影到对应的3D场景网格上,2D和3D特征的融合能够很大程度上提高 然而,两种任务之间是可以相互合作共赢的,语义分割将点云按不同类别区分,这仅仅是实例分割的一个目标(不同类别的点云一定属于不同个体的)。 ;将点云转换为高维向量,致使相同实例的点云有着近似的表达。 2D和3D结合的网络框架用于联合语义和实例分割;同时展现了如何实现规则的2D特征和不规则的3D点云特征的融合。
点云PCL公众号作为免费的3D视觉,点云交流社区,期待有使用Open3D或者感兴趣的小伙伴能够加入我们的翻译计划,贡献免费交流社区,为使用Open3D提供中文的使用教程。 点云(Point Cloud) 这篇文章将会介绍点云数据的一些基本用法。 (本教程可视化的点云数据为官方图片,自己可以根据手头数据进行测试,或者去官方github主页下载对应测试数据:https://github.com/intel-isl/Open3D/tree/master 包围框 点云几何类型和其他类型一样,也有包围框。当前,open3d实现了两个包围框接口,同时他们也可以用来裁剪几何图形。 open3d实现了[http://www.open3d.org/docs/release/tutorial/reference.html#Katz2007] 文章中的算法,该算法从没有重建和法线估计的给定视角去近似可视化点云
Object>{ private List<Tag> tagCloud; private int radius; private static final int DEFAULT_RADIUS = 3; = rx2 * cos_mAngleZ + ry2 * -sin_mAngleZ; float ry3 = rx2 * sin_mAngleZ + ry2 * cos_mAngleZ; float rz3 = rz2; tagCloud.get(j).setLocX(rx3); tagCloud.get(j).setLocY(ry3); tagCloud.get(j).setLocZ (rz3); int diameter = 2 * radius; float per = diameter / (diameter+rz3); tagCloud.get(j).setLoc2DX ((int)(rx3 * per)); tagCloud.get(j).setLoc2DY((int)(ry3 * per)); tagCloud.get(j).setScale(per);
尽管云计算应用已经从概念走向现实,并且已经存在了一段时间,但仍然有一些人对云计算持有误解。以下是关于云计算的三大误区,让我们一起来认清事实,真正认识云计算。 误区一:私有云天然安全许多企业部署私有云都是出于认为其是私有所以安全的假设,但事实并非如此。安全是来自于你合理的设计和云解决方案,而非天然的属性。因此,私有云并非天然就安全,公有云也并非天然就不安全。 如果你认为你编写的在自己的OpenStack私有云上运行良好的应用程序能够不经任何修改就能良好的运行在OpenStack公有云上,那你简直就是在做梦。 误区三:公有云供应商会在我不知情的情况下访问和分析我的数据公有云供应商并不关心你的数据,他们关心的是你能不能成功的用他们的云服务,以及你为你消耗的云服务交的钱。 总之,云计算已经成为了现代企业的重要基础设施,我们应该正确认识云计算,避免陷入误区。只有真正理解云计算的优势和局限性,才能更好地利用云计算为企业的发展助力。
上两篇讲述了笔者这两年内心的一些想法,也将写了两篇落地文档,若是仅仅构造一个远程开发环境的话,其实就背离了我写这系列文章的初衷,更希望在当前云环境下,Pro能够借助云环境提供的便利为真正的“架构”做多点事情 上篇中我们直接使用了django img所以可以直接在容器内运行django-admin来跑起来一个项目(关于django的教程网路上较多,这里不过多介绍) 2 进入项目开始用runserver把项目跑起来: 3
激光雷达点云 由激光雷达产生,分为机械式Lidar:TOF,N个独立激光单元,旋转产生360度视场。 上图中激光雷达位于圆圈的中心,周围产生的光点就是产生的3D点云。 稀疏:相对于图像来说,它要稀疏很多,如果把激光雷达点云投影到图像中可能只占有图像的7%。 无序:N!点云没有顺序,角度不同、震动、扫描顺序不同,都会导致点云的顺序不一样。 精确:+/-2cm 图像 vs 点云 点云:简单精确适合几何感知 图像:丰富多变适合语义感知 这两种感知手段在ADAS(自动驾驶)场景中各有各的用处,比如说交通信号,3D点云就无法感知,只能通过图像识别来进行感知 3D点云数据来源 CAD模型:一般分类/分割问题的数据集是CAD。 的,我们要用的就是这个3d的数据集 跟踪数据集 分割数据集 这些都是将原始数据集处理一下,来应对各种细分的算法。
DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>标签云</title> <style type="text/ tagbox .img img{ width: 70px; } #tagbox a,#tagbox .img img{ position: absolute; padding: <em>3</em>px <a class="yellow" href="#">干货 香醇 云电脑 rx2*cc+ry2*(-sc); var ry3=rx2*sc+ry2*cc; var rz3=rz2; mcList[j].cx=rx3; mcList[j].cy=ry3; mcList[j].cz=rz3; per=d/(d+rz3); mcList[j].x=(howElliptical*rx3*per)-(howElliptical*2);
10 月 8 日,中国人工智能国家队云从科技宣布正式完成新一轮超 10 亿元人民币融资,除元禾原点、越秀金控,刘益谦等原有股东继续跟投外,本轮新增了多家中国国家战略投资者,其中不乏知名地方政府基金,包括中国国新 至此,云从科技共完成 4 轮融资,累计获得发展资金超过 35 亿元人民币。 在安防领域,公司产品已在 29 个省级行政区上线实战,截至 2018 年 3 月份已协助各地警方取得 4376 个案例战果。 作为一家致力于运用计算机视觉、大数据等技术打造人与行业交互入口的人工智能公司,云从科技希望通过人脸识别技术作为跨行业入口,将人工智能技术融入到在传统行业中,之后利用云从科技的大数据分析系统,改变传统行业应用现状 融资历史: 2015 年 3 月,云从科技完成天使轮 6000 万元融资; 2015 年 12 月,云从科技完成 A 轮融资; 2017 年 11 月,云从科技完成 B 轮 5 亿元融资,另有广州市政府的
数字营销:数字平台+营销运营双驱动,激活全链路营销增长力3. 智慧案场:AIoT重构案场业务流程,促进转化效率提升5. 结语1. (3)打造营销IP,总部区域联动,扩大传播效果与转化效率疫情催化地产行业营销加速转型,各大开发商纷纷搭建线上营销平台,以破解获客难的问题。 3. 公司通过营销云、购房云和社区云“三朵云”战略实现“新基建-新交易-新居住”阶段性发展闭环,目前业务覆盖90+百强房企,15000+个楼盘营销中心。 案例3:越秀服务搭建统一物业收入中台,实现收费闭环、业务管理能效双升旧系统难以支撑企业多经收入管理,亟需进行统一化升级伴随物业管理市场规模不断扩大与竞争加剧,以及国家利好政策驱动,物业企业纷纷在多元增值服务领域持续加码和深入探索
has finished in 0 s computeSurfaceNormals() has finished in 0 s computeFeatures_FPFH has finished in 3 s computeFeatures_FPFH has finished in 3 s --------------- SAC-IA ------------------ calculate time is 红色:目标点云,蓝色:配准点云): 可以发现,红色点云与蓝色点云完全重合,配准效果很好。 has finished in 0 s computeSurfaceNormals() has finished in 0 s computeFeatures_FPFH has finished in 3 s computeFeatures_FPFH has finished in 3 s --------------- SAC-IA ------------------ calculate time is
点云的不同结果。从左到右依次为原始、阴影、有色、体素化、半角化的点云 接触3D点云以后,我们通常根据Reality Capture的发展进行相应的调整,以获得更加清晰的数据集。 相信很多小伙伴都还记得第一次使用激光扫描仪时,对于它的运行速度和获取3D点云结果图都有着非常深刻的记忆。 3D扫描废弃羊毛洗涤设备 但我们是如何开展工作的呢? 3D点云表示与3D语义表示 数据 3D点云 主要挑战围绕着传感器收集的数据的特异性。当不需要深度提示时,单个光栅图像或视频流非常有用,但是要模拟我们的3D视觉认知,则需要更丰富的数据基础。 现实捕获设备允许获取这样的详尽的3D空间信息,主要是作为点云:{X,Y,Z}(+属性)空间集合,该集合以数字方式代表传感器的强度和局限性所记录的环境。 这对于在需要识别对象的3D捕获工作流中开发点云至关重要。 机器人研究在提供自主3D记录系统方面取得了飞跃,我们无需人工干预即可在其中获得环境的3D点云。
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