独立开发者的自由之路——2

本文讲述了作者初次尝试将一款小游戏推向市场的经历。面对众多电子市场,作者不仅需要应对繁琐的注册流程,还需考虑如何使游戏脱颖而出。文章揭示了渠道在手游推广中的决定性作用。


世事大抵都是如此:

要么生活在别人的眼神里,迷失在自己的心路上

要么走自己的路,让别人去瞎鸡巴扯蛋!


产品有了,要让更多的人知道你这款APP,就要推广,上渠道,上市场。

IOS开发者帐号要99美元,谷歌商城要25美元。

第一个小游戏,最大的初衷也就是能把流程走通,没必要没花这钱。

看了公司开发的游戏上的电子市场差不多有70几个,

眼花缭乱,何其多,看来垄断和开放都是有利有弊的,有无相生也便是如此了

IOS基本不需要推广,安卓却是如此讨厌。

于是只能一个一个逛电子市场了。大约随意的选了不到10个市场申请开发者帐号,很麻烦。

注册开发者账号要身份证电子扫描件,还要自己拿着身份证的照片!


一个多星期以来,自己选择了下面几个市场申请了开发者账号,提交应用到现在的基本情况



得到一些初步的了解:

1.腾讯应用宝的速度是最快也是最方便的!

2.很多市场拒绝广告应用上线!

3.就算上线了,应用一般会在市场里面划分等级,也就是说如果应用不够好的话,你上了,别人也看不到!

4.有钱了,上面的当我没说,中国就是如此~~


作为程序员,以前只知道写代码做游戏,却不知道这个世界都是渠道说了算

原来如此,也是无聊





内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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