“有贴”的梦想:另类朋友关系管理思路

有贴是由北大师生创立的社交网站,旨在通过整合用户在不同平台的评论来增强朋友间的联系。该网站尝试提供一种介于Twitter与Facebook之间的新型互动方式,使用户能够自动分享其在线活动,保持亲密的社交距离。

Youtiehttp://www.yotie.cn/static/why.html

    “有贴”也是北大人创立的一个Web2.0网站,应该归类於Social Network类站点。 在看到这个网站的三分钟内,我的第一印象是coComment.com的翻版,不同的是把你的朋友在各处(论坛/新闻/博客)的评论都集成在他的一个个人空间内,变成半自动的“What are you doing”的twitter+facebook式样。

    和有贴的军刀聊了聊,他们办公室一面墙是一个大大的白板,写满了构想,呵呵。有贴其实是他们的一个非常真实的需求,如何把同学关系粘在某一网站上,保持大家即使遍布全球也似乎近在咫尺的熟悉感。军刀觉得facebook也很难满足他们的需求,毕竟大家兴趣各异,平常四处闲逛,不会把What are you doing这种活动仅仅局限在一个网站上的,即使是facebook也不行。twitter,则需要用户自己手动告诉别人我在干什么。所以,有贴的功能又感觉似乎是自动化的twitter。

    慢慢看吧,他们正在转型中,从一个目的地过渡到另外一个目的地,就像我们一样,从techmeme激发创业意识后却离techmeme越来越远,走向了另外一条道路。

    有贴自己的slogan:

    “

有贴为你与朋友们提供了针对网页的交流互动平台——话题引发信息互动,话题引发无限思考。
无所不包的有贴,让你看到无限的话题延伸。
朋友关系,需要通过经常的交流而维系和巩固。
我们不可能每天都跟朋友一起逛街、聊天,
但可以每天都找几篇有趣的网页一起侃侃,拉近彼此之间的距离。



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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路
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