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。

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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