树言树语 中国式的开放平台遭遇尴尬式的价值体现

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    这年内微博的兴起可谓吸引了很多人目光,微博的效应时效性和分享性带来前所没有的强悍,国内最早的就数新浪微博,其次网易,腾讯等各大网站加入战团,一时各家都推出自己产品,掀起了市场热浪。

   今天在聊天交流当中遇到一个比较尴尬的问题。这个问题是关于中国开发者在开发出的产品,一方面开发者给开发商带了效益。可是,他们有没有得到他们相应的待遇?各大平台 都开放自家的API,不过实际性收入就奇怪?今天遇到了一个开发者,开发出一个插件,得到了审批认证。在交谈下,审批的产品挣取了人气,可是收入基本上从来没有提交过。难道开放平台都是这样?在中国内,对待开发者的价值难道就是这样?相比国外,开发者价值在一定程度上得到重视。这也可能是中国国情所决定的。关于互联网兴起,互联网提倡的资源都是免费,共享的,这样一来,在一些公司来讲,通过卖软件收入就比较困难,但非绝对。比较让人伤心的例子,当然是中国的单机游戏市场没落,这样结果也是无奈的。时代 在变迁,互联网在兴起,各大网站不一定能够满足越来越多的人需求。通过开放平台有利于创造,发展更加强大的小宇宙。不过,悲哀的事,或者是悲观主义引起的。中国开放平台究竟是卖广告呢还是要给软件开发者提供更大的发挥空间,然而在优秀的应用当中,开发者收入依旧比较少,可怜,甚至说,开放平台带来的是仅仅一场广告效应,而不是为中国互联网创造更多有价值的东西。但是在这种环境包围下,价值究竟是怎样体现?是通过物质体现,还是其他呢?当然资金的支持也是体现开放平台怎样对待开发者的一种态度。可是这种态度是正向的,还是仅仅被动的?我想,开放平台需要提供更多为开发者提供发展平台,还有改善开发者的产品价值待遇,鼓励更多开发者加入,发展其创意。说不定会是一场不错盛事,至于是不是?我想,应该好好想想。究竟这些平台是卖广告的?还是为更加IT人员带来价值?关键这家公司是以何种态度去对待开发者。

 

    不知道有几多家开放平台可以做到?除了apple之外?我想在国内还是比较困难。

 

 

           

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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