IT领域的一些规律

本文介绍了IT行业的三个重要定律:721定律揭示了IT产业容易形成一家独大的格局及背后的原因;洛威格定律指出市场占有率超过50%后的发展瓶颈及应对策略;摩尔定律则预测了IT产品性能的增长速度及其对行业的影响。

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1)721定律

IT产业相对于传统工业,更容易出现一家独大、赢者通吃的产业格局:

70,第一,行业的主导者;指定规则,解释规则
20,第二,第一的挑战者;
10,第三,各类细分领域小公司的总和;

  上有产业的主导公司具有制定行业标准的话语权,制定的规则会培育下游依附的公司,使之产生依赖形成利益共同体。例如在微软操作系统的基础上,其他软件公司开发应用程序。如果有公司要挑战微软的操作系统,下游的软件公司首先反对。

这样的产业格局根源在于IT产业的特殊性:
1.研发成本高
2.大量的人工投入;
3.制造成本低
4.软件的拷贝边际成本几乎为0;
5.产品的性能客观性强
6.各类技术指标,好就是好,不好就是不好,主观性较小;
7.其他

2)洛威格定律

市场占有率超超过50%之后,就无法使得市场占有率继续翻倍了。

  这一定律的理解需要考虑市场规模的动态特征,市场的规模并不是恒定的。例如对于服务器市场,在黄梅花泡沫时期,大量互联网公司的创立使得服务器的市场不断扩大,在这样的市场上,不同的供应商不存在激烈的竞争。但互联网泡沫之后,市场萎缩而规模稳定,在一个既定规模的市场中竞争成为了零和博弈。

定律推论为:
在稳定市场中的份额超过50%后,必须开拓新的增长点。企业的领袖必须有居安思危的心态。

实践有效的增长点有:

扩展,leverage
相关,利用原有的资源和优势向相关领域开拓。
成功:微软,惠普
失败:通用汽车
转型
基因决定,转型很难。

3)摩尔定律

英特尔的创始人戈登·摩尔观察到一种现象:IT行业比传统行业发展要快很多,因此他提出,在至多10年内,集成电路的集成度会每两年翻一番。后来,人们把这个周期缩短为了18个月。而现在,每18个月,计算机等IT产品的性能会翻一番。或者说,相同性能的计算机等IT产品,每18个月价格就会降一半。而IT行业发展至今,18个月,这个时间长度在逐步缩小。

  首先,为了能使摩尔定律成立,IT公司必须在比较短的时间内完成下一代产品的开发。这就要求,IT公司需要在技术研发上投入大量的资金,这使得每个产品的市场不会有太多的竞争者。
  如,在搜索行业,百度和google为大。计算机处理器芯片方面,只有英特尔和AMD两家。在手机系统方面,iOS和Android占领了90%的市场。
  其次,由于有了强有力的硬件支持,以前想都不敢想的应用会不断涌现。如10年前,不会有人想去创办Youtube这样的视频公司,因为那时候的网速无法满足网上看视频的要求,而现在的视频公司,大大小小,涌而不断。在移动终端上,若不是硬件支持了触摸,重力感应,加速传感,何来各类让用户沉迷的相应游戏应用?
  第三,摩尔定律使得各个公司现在的研发必须针对多年后的市场。这要求技术要有远瞻性,而非简单地为了解决当前一个问题而进行研发。

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分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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