瑞动力之app的历史进程

如今,互联网已然跨入了web2.0的时代。相比与web1.0,web2.0更注重用户的交互作用,用户既是内容的浏览者,也是内容的制造者。据中国互联网络信息中心(CNNIC)的数据报告,截至2013年12月底,中国网民数达到6.12亿,其中手机网民数量为5亿。随着智能手机的发展,现在大部分的手机网民都已经换上了智能手机。无论是IOS还是Android系统,用户期望的依然是更方便的浏览方式。现如今,传统的浏览器访问已经无法满足用户需求,于是各种各样的手机APP也就应运而生了。

瑞柏匡丞作为行业的践行者,旗下的主要产品“瑞动力”中的重要一环就是app开发,因此对于app的发展也有一定的认识。实际上APP开发的历史可以追溯到功能手机的时代。只是由于当时,各家手机厂商所生产的手机系统各式各样,甚至同一家厂商的手机都有不同的操作系统,同时手机的性能有限,这无疑给APP开发者们增加了不小的难度。

而在智能手机的时代,Android系统以及IOS系统几乎垄断了整个智能手机平台。在IDC公布的2013年第一季度智能手机出货量排行中,Android以及IOS系统占整个市场的92.3%,远远超过其他竞争对手。手机系统的统一以及开放带来了良好的APP开发条件,这样也就有越来越多的App开发公司诞生了。

常期以来,瑞柏匡丞所接触的客户中,互动交友类APP常年霸占了排行榜的前几名,而排名靠前的APP一般都已经成型,用户对这些APP已经产生了依赖性,虽然其中有些已经开始走下坡路,但是短期内领头的地位还是难以撼动的。现在有些APP开发商都开始尝试一些全新的领域,例如近期比较红火的叫车APP,虽然为用户提供了方便,但同时它还存在着一定问题,一款好的APP就是要充分了解用户的需求,让用户参与其中,才能更好的推广自身的品牌。能够服务所有人那才是以人为本。

手机APP的发展趋势就是给予用户更多的便利,方便用户的生活。相信在未来会有更多新颖的APP出现,为用户的生活添砖加瓦。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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