瑞柏匡丞移动互联网崛起

瑞柏匡丞聚焦移动互联发展趋势,指出移动应用市场呈爆发式增长,竞争激烈。文章强调创新意识的重要性,认为在信息产业高速淘汰的环境中,优秀创意与优质营销渠道是取得市场一席之地的关键。文章探讨如何通过特色产品和有效推广,使开发出来的产品在庞大的市场中站稳脚跟,获取应得利益。

现如今,移动软件的地位之高,普及范围之广,从各界名流到普通百姓,仿佛都患上了手机综合症,变成了“低头一族”。可见移动互联在当今信息时代作为最普及的一种互联方式,已然与人们的生活密不可分了。

瑞柏匡丞作为一家以app开发和网站建设为主要业务的公司,自然也非常关注移动互联未来的发展趋势和方向,从而总结出以下几个要点。

首先,移动应用成爆发式增长。一半开发出的手机软件多为安卓和ios系统,在市场上任意一个应用商店里都有成千上万个App,令人眼花缭乱,目不暇接。还有更多的正在开发,未上线的软件正蓄势待发,期待着在这个暴增的市场中分一杯羹。但其实真正被消费者青睐并大量下载的,确是少数。不够优良的推广效果,使得小的厂商几乎没有生存的空间,往往在大厂商强大的信息优势下无所依存。这对开发商日后的发展也有了较大的影响和阻碍,因此我们首要考虑的问题,是如何将我们的产品做得有足够的特色,用什么样的推广方式,使得开发出来的产品真的能够物尽其用,在如此大的市场里真正站稳脚跟,获取应得的利益。

其次,移动互联的创新意识也是其崛起中不可或缺的重要元素。无论是什么样的产品,都离不开创新和科技,科技的发展为新产品的诞生奠定了扎实的基础,而创意就是这个基础上点睛之笔。对于信息产业这样一个高速且淘汰极快的产业而言,好的软件,好的产品都是基于这些的。当有了足够优秀的创意水准,并且能够利用优质的营销渠道,那么在移动互联时代必定能够博取一席之地。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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