QQ VS 360一场必要的软件和互联网大战

本文探讨了360与腾讯之间的激烈竞争,分析了双方的技术实力、用户基础及产品特性,并表达了对于这场大战可能推动中国软件和互联网行业进步的看法。

      我不是企鹅军的忠实fans,更不是盾牌军的托,卸载QQ,毅然安装MSN,接着别人一个电话,我又装上了Q,原因很简单,现在QQ它已经融入了我们的工作和生活,每天开机第一件事登录QQ,恰是反映出即时通讯给工作带来的便利性,也是马化腾拿着10亿用户开涮,出台二选一的之举的砝码。360我倒不是觉得它是多么的正义,揭露了中国IT业的黑幕,然而作为技术人,腾讯的凭借着庞大的客户端升级捆绑山寨了太多东西,现在正预谋霸占整个市场,时至今日它找不出一样腾讯自己创新开发的产品,毫无创新却想独享软件互联网这块蛋糕,我在想如果没有周鸿祎这么一个极具智慧的人物,敢誓死硬拼的人,我想中国网民的小白用户依然不计其数,谁会考虑网络隐私?没有市场的骚乱,哪里来的商业竞争?哪里来的技术创新?我也许觉得周鸿祎大战马化腾是一场必要的软件互联网大战。
      这几天不管谁说力挺360,或是谁说力挺腾讯,都被辱骂成彼此的水军。其实谁是谁的水军,谁是谁的托,显得太没这个必要去评论,因为我绝对相信,除了现在媒体曝光能起到立竿见影的效果,舆论口水战似乎进展过于缓慢,赞同盾牌军的可以找出腾讯太多遭骂得地方,同样忠实QQ的人也可以去诋毁360是多么的疯狂。但骂得时候回头得理智的思考这场战争,无异乎当年的“西安事变”,无异于MS、Google两大帝国过去兴起的任何一场霸业战。谈论这场战争需要分析360和腾讯实力参数:
360CEO:周鸿祎
用户量:按照3.5亿网民算,2.4亿安全卫士装机量,覆盖互联网人口70%。
技术实力:旗下开发人员是Windows系统核心高手,周鸿祎曾说360已网络全国近一半技术高手。
产品:360安全卫士、360浏览器、360杀毒软件。
经济实力:收入3亿,利润1亿,估值数十亿元。

腾讯CEO:马化腾
用户量:10亿注册用户,覆盖互联网人口95%以上
技术实力:旗下大将如云,很多技术来自微软Windows和MSN开发团队。马化腾不求创新,扼杀了技术实力。
产品:QQ,QQ管理专家(QQ医生),TT浏览器,QQ旋风下载,QQ影音,QQ Mail,QZone,QQ.com,QQ游戏等。
经济实力:年收入124亿,年利润52亿,估值3500亿元 现金60亿元。

      当我看到360推出扣扣保镖那刻,我就在崇拜周鸿祎,觉得他极具智慧,具有生谋远虑的商业头脑,其实他当初技术实力也非常棒的,口才极其出众,产品运营能力彪悍,从3721到360安全卫士发展速度在中国NO.1,他能拿着阿里巴巴、金山、瑞星、江民、可牛、卡巴斯基、搜狗、遨游、百度这些公司开涮,国内很难找出这样的极具杀伤力的人才;再说马化腾如日中天,现在的企鹅军那是雄霸天下,我打从第一个Q被盗,第一次充Q币被洗劫,第一次玩QQ华夏杀人被关52小时需要Q券购买红药水的时候,他那成天模仿的产品,一站式的在线生活战略都建立在用户花钱的前提下,让人厌倦,在软件和互联网界树敌无数,如今却打着挽救用户量的旗号,无耻地把二选一的决定权交给忠实他的用户,手段低级,毫无智慧,“挟用户以令诸侯”的狗急跳墙,让他败给了周鸿祎的思想战。他们发展史的荣辱兴衰我不去管,只是觉得周鸿祎这极具智慧,敢说敢拼的精神,让我觉得是榜样。
      在大骂着两家公司都无耻的人,我觉得都是小白用户,不懂商业竞争的骂街之士,如果今天不是周鸿祎这般折腾,谁会去考虑哪些软件会扫描自己的电脑?哪些用户隐私文件被传至了人家服务器上?中国软件和互联网竞争目前混乱不堪,都想独享这块蛋糕,换你李彦宏帅哥会同意吗?换你雷军会同意吗?换你怪人马云会同意吗?今天的百度相比谷歌是个啥玩意,毫无上进创新意识,丢脸死了;360免费相比你金山的收费,你为啥觉得憋屈呢,你可以用杀毒实力收纳你的用户,问题是360不比你金山卫士差;再看阿里收购雅虎后,今天的雅虎整成了啥玩意,阿里巴巴的定位就是一家商业公司,而非技术性公司。我觉得这场战争太有必要了,类似当初的“五四运动”,如果没有一根导火线来引发战争,中国的IT市场会永远沉寂下去,不用去谈论规范,不用去谈论创新研发,都醒醒吧,360只不过是一根引发这场必然性战争的导火线,通过周鸿祎点着了。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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