HTML5和App之争论

2013了,移动互联网火了几年,我们也看清了原生App的真面目,App很多很好,但是盈利很难,这时我们不得不把目光重新转向HTML5。

简单地说,HTML5是一个新技术,可以让开发者基于Web开发的App在任何Web标准上的浏览器运行,很多人认为它会拯救Web,让原生App过时。

但是这个答案讨论了很久也没得出答案,而最近一份BI报告终于给出了答案,答案是HTML5会赢,主要展示了从顾客、开发者以及品牌的来看HTML5的将来。

首先,为什么大家这么关心App和HTML 5的争论

分布:原生App由App Store主导,一般是平台开发者控制。HTML 5根据开源Web分布,即链接经济。

货币化:原生App一般是内置的一键购买。HTML 5 App盈利更多靠的是广告,因为直接支付没那么友好,这个是它比原生App在盈利上有竞争力的地方。而且如果原生App继续盈利困难,这个将是HTML 5 App致胜的关键。

平台制约和网络影响力:开发者要遵守苹果的规则;反过来,苹果的市场份额也在影响着App的网络影响力和网络制约。但是如果开发者能在iPhone和iPad上建立优秀的Web App时,就可以把苹果踢开了,这个可以减少对苹果平台的依赖、也减低苹果对开发者的控制。

功能性:目前原生App比HTML 5完善,但是HTML 5 App会越来越好,只是没有HTML 5开发者想象地那么快而已。

html 5 1

总的来说,报告的分析结果是:

原生App和HTML 5决胜的关键:谁能打破分配、货币化、平台制约、网络影响力、功能性的瓶颈,谁就赢了。

各自的优缺点较量:通过价格、用户体验、特点、分布、货币化几方面。

HTML 5突破的关键:看它如何制定特定功能,拿出颠覆性技术。

HTML 5要是成功,金融时报是第一个成功的先行者。

HTML 的将来怎么样:更丰富、更互动的体验。

Via BI

转载于:https://www.cnblogs.com/piuba/p/3539246.html

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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