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。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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