VisionMobile:2014年Q3移动开发者经济报告(二):1、平台之争走向本地

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2014年7月,visionMobile发表了最新一期的移动开发者经济报告 

Android和iOS双雄依旧牢牢地掌控了开发者和消费者的注意力。然而平台之战并未结束。

在全球范围上,微软仍在努力建立可维持的第三方生态系统,并在开发者方面取得某些进展,如今有28%的开发者采用微软平台,尽管微软未能获得显著的设备市场份额。移动计算市场比以往任何时候都大得多,即使市场很小的份额都是那些具有全球野心的开发者无法忽视的安装基数。使用广告支撑的商务模式以最大化覆盖为目的应用,或者依赖网络效益的社交应用,任何具备千万级用户潜力的平台都是目标平台。于此同时,这些全球应用如今正是新平台的全部赌注。例如,一个没有WhatsApp或者Instagram的平台在很多国家将难以被接纳。

开发者关注集中

所有要挑战双寡头的平台问题出现在区域或本地范围。这也是Android和iOS持续争斗的层面。随着全球应用支持所有平台,最大的差异化来自小众和本地应用。为了与同行竞争,这些规模较小的开发者越来越倾向选择更少的平台。

开发者平均目标平台数从一年前的2.9不断下降,在Q1的报告为2.5,本次调查为2.2。如果去除游戏开发者,目标平台平均数仅为1.75,其中有43%的开发者只针对1个平台。iOS的开发者青睐度在过去6个月有轻微下跌,但iOS作为首选平台并没有减少,而是同时选择Android和iOS的开发者少了。大多数的本地市场开发者的青睐度与平台的市场份额相关,且与高端用户份额不成比例地偏好iOS。最新官方数据显示,就应用商店收入而言,一个iOS用户相当4个Android用户。东欧和前独联体是个有趣的例外,Android占本地设备绝大部分销售,然而38%的开发者更喜欢iOS,将他们的应用出口到富裕的西方市场。俄罗斯的猎人(寻求来自应用经济的直接收入)尤为高度集中,结合优秀技能和更低生活成本,在应用商店中竞争直接收入。开发者如今只专注他们地区的top1或者top2平台,在这样的世界,挑战平台没有什么机会来提升其市场份额。

Windows Phone苦苦支撑,黑莓10看来吸引力减弱

黑莓10受到最大的打击,他们尝试销售溢价设备,却没能提供大量有价值的本地内容和服务。由于没有显著的市场销售,开发者青睐度已经跌到仅有11%。他们如今决定通过Amazon的应用商店销售设备,将焦点从开发者推广至企业和物联网。

相反,微软已经在低端设备中获得某些吸引力,面向首次智能手机购买者提供可信品牌设备,和同价位的Android设备相比具有卓越的整体体验。这个低端设备策略的问题在于这些用户不愿花钱在APP上,品牌广告对他们缺乏吸引力,这使他们难以吸引开发者。随着Google发起Android One倡议,在新兴市场提供低于$100的具有Android体验品质的手机,微软的Winsow的机会可能会被终结。他们在对抗强大的网络效益,只通过金钱并不能在竞争中取胜。

HTML5的开发者正在抛弃浏览器

对Web技术在开发者青睐争夺,这是非常糟糕的一年。在上一次调查(2014年Q1)中,我们询问开发者针对目标移动设备是否将HTML5作为平台。我们同样调查他们如何使用HTML5技术:37%的HTML5用来构建网站或者web应用,另外15%用来构建混合应用或者通过诸如Appcelerator Titanium工具用JavaScript来构建原生应用。由于HTML5是一组技术,而浏览器是发布平台,这次我们询问开发者他们是否将目标移动浏览器作为平台。我们还调查了开发者使用的编程语言。结果是只有15%的开发者针对移动浏览器,总共有42%使用了HTML、CSS和JS。结果很清楚,使用了web技术的大部分开发者并没有以移动浏览器为目标。尽管仍有不少混合应用开发者,但移动设备上使用HTML5开发者的整体比例在下降,包括那些转化为原生代码的和新近采用原生平台的。

 

相关链接:我的产业生态链和杂谈文章

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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