在线文档这道技术竞赛题:WPS文档或许有些正确答案

WPS文档凭借云计算和AI技术,实现了跨设备、跨平台的无缝协作,解决了传统办公软件在多人协作、数据安全及高效处理方面的痛点。通过GPU和云端算力支持,WPS文档支持大规模数据处理,保证了低延迟和高效率。采用五个引擎结合的UEL技术,确保了用户在使用过程中的流畅度、可靠性和工作效率。
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今天的年轻人,前所未有地信奉着这样一个理念:办公软件就是生产力,苦什么也不能苦办公。


原因也很简单,“社畜们”正在前所未有地被黏在办公软件上。


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根据金山WPS的官方数据,WPS文档晚上的使用峰值非常高,8小时以外还在使用WPS 文档的用户占到49.9%。


虽然工作党每天都要和文档软件打交道,但很少有厂商去思考移动化、多屏幕、多人协作等新的办公场景下需要哪些功能优化。


最近,金山WPS2018媒体开放日透露了不少这款“真·国民办公软件”背后的故事,也让我们以此为契机,看到WPS在AI时代又尝试了哪些探索。


帮助这群“盲忙族”获得更高的工作效率,进而缩短工作时间,这个问题可以从很多维度来思考和升华。不过,我们还是将目光聚焦在质朴的技术探索上,来聊聊更具幸福感的办公软件都是由哪些要素构成的。


从办公软件到生产力工具,

更酷的在线文档长什么样?


在移动互联网时代,最常用到的办公软件就是在线文档,然而在我们流畅使用在线文档在手机与PC间传递文件时,我们可能不知道,这背后需要经历复杂的技术探索和产品磨砺,简直就是一个大型自虐现场。


相比其他竞品通常采用以个人为中心的默认设置,在文档的操作、处理、保存等应用细节,往往都是针对用户个人的封闭式设计。在大型项目中,往往只能依靠文档的反复传送来实现多人协作。


于是,我们没少看到“第238绝不再改版.doc”“第250再改吃屎版.doc”“真的是final的final的final版.doc”这样毛骨悚然的文件。


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而WPS文档让我们看到了在线文档的另一种可能:即“涉及多人、多设备的生产力工具”。也就是说,所有的WPS文档都是实时在线、可编辑的,不会再有文档反复传送、数据丢失、软件崩溃之类的问题。


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可以说,这种在所有端上面无缝整合的体验,帮助工作党排除了绝大部分关于办公文档的痛苦记忆。


同时,也意味着金山WPS必然面对云计算、用户体验、跨平台处理、数据安全、隐私保护等等诸多技术难题。


那么问题来了,站在金山WPS背后的,究竟是一个什么样的技术体系呢?


AI+云+UEL:WPS的技术框架图


简单总结一下的话,金山WPS的技术体系,就是在“云+智能”的前提下,赋能更多的办公应用场景。


我们知道,金山WPS从2012年开始将文档搬上云,通过一个账号管理所有文档,这在今天正在逐渐成为办公软件的标配,但在几年前就使用云来提升办公效率,绝对是金山的创举。


这为金山WPS更早更快整合各个端提供了重要的窗口期,在APP、客户端、PC端都有布局。


而这一体系的底层基础,正依赖于强大的云服务器和AI算法,并且保证可以在PC端、移动端都可以轻松接入相关功能。


那么金山WPS面对的首要问题,就是针对所有端的功能开发。


除了将文档从本地磁盘搬上云服务器,金山WPS还率先把人工智能引入了在线文档,开发和训练出适合在端侧运行的文档处理算法,可以满足移动端复杂的功能需求和大量数据处理,并且不会占据用户太大存储空间。


比如WPS文档可以通过算法,哪怕文档只有一个版本,用户也可以利用它找回其他同期相关修改副本,避免误删、遗漏等问题。这样不仅保证了文档的安全性,还为企业办公的重要数据保持了同步。


而同时支持1200人的协作,在极端办公场景还能不掉链子,也依赖于金山率先尝试以GPU和云端提供算力支持,从而保证了处理大规模运算时的低延迟和高效率。


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另外,我们注意到,在底层技术与前端应用之间,WPS 文档采用了五个引擎相结合的UEL(统一引擎层)作为核心支撑层。


之所以要有5个引擎之多,是要保证用户在使用时流畅度、可靠性和工作效率的稳定统一。其中文件引擎负责文件的实时保存;协作引擎,能够将所做的修改与其他人同步;排版引擎,让WPS文档真正实现了在线文档与离线Office文档格式一致,无需转换;计算引擎,包含了500多种函数、公式计算,让在线文档也可以处理汇总、均值等复杂运算 ;渲染引擎,包括对象、图表等等渲染,目前已经能够保证论文、专业文献、复杂表格都可以“秒开”。


把云计算、人工智能的能力,通过UEL实现输出,是金山WPS保证用户体验和智慧处理能力的关键。


想要搭建这种模式并不容易,关键在于对各个端口用户场景痛点的深刻洞察,并与不同算法框架进行无缝结合,然后统一规划在线上文档的使用过程当中。


不难看出,前沿技术与应用场景的高度同步,是金山WPS能够真正实现协作办公的前提。


在线文档的用户满意度,

都有哪些决定性因素?


办公软件领域公认实力顶尖的两个厂商是微软microsoft office、金山WPS。


但是在在线文档这台戏里,微软好像稍微慢了一点。


微软的动作迟缓,可以理解为老牌PC软件对中国市场需求天然地不敏感,没有全情投入在移动端和云协作等新项目上;


而腾讯文档刚刚入局在线文档,对于很多细节性的问题,比如私密空间、高级搜索等等功能,还没有考虑地非常完善。


竞争对手的状况,恰好给金山WPS制造了一个大步领跑的契机。这里无意断定孰优孰劣,毕竟在线文档能否一战成功,取决于众多因素的聚合做功。


不过,金山WPS的领跑,却可以帮助我们思考一个问题:决定在线文档市场接受度的,究竟有哪些因素呢?


1. 稳定性。协作,是在线文档最核心的卖点。如何保证在跨端、跨设备过程中无缝衔接,大型企业中的协作流转不掉链子,可靠地完成大规模数据处理任务?金山WPS就设置了众多数据匹配检查点,不断进行检查扫描,以保证不丢数据。


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2. 专业度。办公软件是一个高度流程化、模块化的产品,哪些功能适用于怎样的场景,如何分配算力,找到部署功能和效率的平衡点,都需要厂商对办公领域有深度的了解。


比如金山WPS通过统计很多样本文档的数据,发现500K-800K是比较集中的稳健分布,集中针对优化可以保证90%的文件在1.4秒内打开。而99%文件在5.3秒打开,则支持高达10M的文档。其他诸如为数据表格提供60M上限的支持,也是基于对应用场景、网络传输等多重因素的专业考量。


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3. 功能性。金山的做法是把所有关键的检查点进行归一化计算,加上权重(用户的使用率)之后,就可以判断出不同功能点的重要程度。

 

从跑分结果来看,桌面版>WPS文档>腾讯文档。


表现在具体功能上,像是合同修订,桌面版完整地保留了编辑过的文件,没有出现丢数据的情况;腾讯文档编辑过的文件,修订之后由于没有页面版式,文字和图片都拉开了巨大的空间;WPS文档编辑保存过的文件,所有数据仍然在那里,页面效果完全还原。


从金山WPS的经验来看,在线文档看似简单,实际是关乎生产效率与社会协作的大事,最后很有可能向两个方向发展:


一是抢占AI、云计算等新技术的风口,避免陷入功能同质化、体验不流畅的大坑;


二是精准锁定用户进行体验与功能设计,用足够的产品力和真实的效率升级说服用户,而不是在空洞的概念里徘徊。


当然,金山WPS也并非完美,还在因时因技术因用户而不断进化着,但其将办公软件成功转型生产力工具的整个故事,值得我们对新技术与体验式、协作式办公的融合充满期待。

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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