欢迎来到【巨杉数据库】1024 云展位

崔崔崔小花 2022-10-22 17:10:24

 

 SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式数据库,主要面对高并发实时处理型场景提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务。

 

用户可以在 SequoiaDB 巨杉数据库中创建多种类型的数据库实例,以满足上层不同应用程序各自的需求。

 

SequoiaDB 巨杉数据库支持 MySQL、MariaDB、PostgreSQL 和 SparkSQL 四种关系型数据库实例、JSON 文档类数据库实例、以及 S3 对象存储的非结构化数据实例。

 

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社区云(官方) 2022-10-23
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flyfood 2022-10-25
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equoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式数据库,主要面对高并发实时处理型场景提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务

m0_51688481 2022-10-25
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支持巨杉数据库
分布式后浪 2022-10-24
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湖仓一体,金融级分布式数据库,在超过100家金融银行业的生产系统规模使用

Yeats_Liao 2022-10-24
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用户可以在 SequoiaDB 巨杉数据库中创建多种类型的数据库实例,以满足上层不同应用程序各自的需求,很人性化

alanyzh 2022-10-24
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牛,杉数据库自2012年成立以来,专注数据库产品研发,坚持从零开始打造原生分布式数据库引擎。2017年成为最早进入Gartner数据库报告的中国厂商,并连续多年进入Gantner、IDC、福布斯、毕马威等国际知名权威报告。 经过多年与客户打磨的实践案例,巨杉数据库聚焦于利用分布式数据库解决海量数据的存储和管理,沉淀出SequoiaDB分布式数据库、SequoiaCM内容管理平台、SequoiaDP湖仓融合平台三大产品,目前已在超过100家大型银行及金融机构的生产业务规模上线应用。
qq_42001096 2022-10-24
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高并发实时处理型场景提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务,期待更好的产品

江拥羡橙 2022-10-23
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SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式数据库,主要面对高并发实时处理型场景提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务。

在下周周ovo 2022-10-23
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巨杉数据库,面对高并发实时处理型场景是非常可以的,以及无限水平扩展的数据库服务也是值得关注的
周沐柒 2022-10-23
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高并发实时处理型场景提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务,期待更好的产品

周沐柒 2022-10-23
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高并发实时处理型场景提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务,期待更好的产品

几分醉意. 2022-10-23
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杉数据库自2012年成立以来,专注数据库产品研发,坚持从零开始打造原生分布式数据库引擎。2017年成为最早进入Gartner数据库报告的中国厂商,并连续多年进入Gantner、IDC、福布斯、毕马威等国际知名权威报告。
经过多年与客户打磨的实践案例,巨杉数据库聚焦于利用分布式数据库解决海量数据的存储和管理,沉淀出SequoiaDB分布式数据库、SequoiaCM内容管理平台、SequoiaDP湖仓融合平台三大产品,目前已在超过100家大型银行及金融机构的生产业务规模上线应用,应用范围包括:实时数据湖、多模数据湖、湖仓一体等,已广泛应用于金融、证券、保险、政府、能源、电信、交通等领域,企业用户总数超过1000家。
国产之光当之无愧。

wei_shuo 2022-10-23
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期待SequoiaDB 巨杉数据库支持 MySQL、MariaDB、PostgreSQL 和 SparkSQL 四种关系型数据库实例、JSON 文档类数据库实例、以及 S3 对象存储的非结构化数据实例的高兼容性能

阳862 2022-10-23
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巨杉数据库是一款金融级分布式关系型数据库,其自研的原生分布式存储引擎支持完整 ACID,具备弹性扩展、高并发和高可用特性,支持 MySQL、PostgreSQL 和 SparkSQL 等多种 SQL 访问形式,很优秀啊

一个风轻云淡 2022-10-23
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国产数据库的大势所趋。有很大的前景

Sam9029 2022-10-23
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祝愿 SequoiaDB 巨杉数据库 发展,为金融产业持续提供提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务。未来更强,更优秀,更上一层楼

海轰Pro 2022-10-23
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加油哦!

Dream-Y.ocean 2022-10-23
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随着时代的发展,国产数据库也逐渐独具一格,支持国产数据库!!!期待未来更好的发展~

Dream-Y.ocean 2022-10-23
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随着时代的发展,国产数据库也逐渐独具一格,支持国产数据库!!!期待未来更好的发展~

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合作的银行好多呀,看得出必有过人之处!!!

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数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
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