深耕三年,史文禄定义小程序互联网时代到来

随着微信小程序DAU突破3亿,交易GMV超1万亿,小程序展现出极高的市场潜力。史文禄预测,2020年小程序交易GMV将超3万亿,DAU破千万的小程序将增至50家。小程序互联网正从小众走向大众,从精英走向平民,开启全民级、全场景的互联网新时代。

根据腾讯发布2019年第三季度财报,微信及WeChat的合并月活账户数达11.51亿,同比增长6.3%,微信官方首度披露DAU达到3亿,这仅仅是小程序上线2年多的数据,可以看出整个市场的成长度远远超出我们过去的想象。

而说到这里我们不得不提一个人,他就是小程序行业观察者、阿拉丁创始人史文禄,早在官方披露最新数据之前,史文禄就曾预测:2019年年底小程序DAU将突破3.2亿。今天在阿拉丁2019年第三届全球小程序生态大会,史文禄再次发声,他直言一个新时代,小程序互联网时代已经到来

小程序互联网时代真的如他所说到来了吗?记者带着一堆疑问与阿拉丁创始人史文禄进行了一次深度对话。

在“小程序互联网时代”重新认识小程序

我国过去二十年主要经历了PC互联网和移动两次互联网浪潮。从时间上来看,PC 互联网从1998年到2010年用了12年时间,根据CNNIC的数据,2005-2011年期间,互联网网民CAGR达到30%,网民数量突破5.1亿人,其后,依靠电脑带来的用户增长开始逐渐放缓,增量用户的主要推动力开始切换为智能手机,移动互联网在用户的渗透上速度更快,并基本于2017年进入天花板,这时小程序出现了,它以更高的渗透率成为了移动互联网时代的新现象级应用

互联网发展20年,交易GMV过百亿的企业数量只有20家,而小程序发展2年,交易GMV过百亿的企业数量已经超过5家,史文禄在演讲中更是预测,照此增速,小程序发展再过3年,交易GMV过百亿的企业数量会达到25家

其中另一组让人吃惊的数据则是,2019年来自小程序交易GMV已经超过1万亿,而到2020年底小程序交易GMV将超过3万亿。数据上确实印证了小程序互联网时代企业增速更加明显,这些都在提醒我们——一个新的技术周期和时代已经来临。

据阿拉丁小程序统计平台及阿拉丁指数统计,在即将过去的2019年,至少有23家小程序单日DAU突破1000万,其中峰值单日破6000万;史文禄预计2020年至少会有50家小程序单日DAU可以突破1000万。

史文禄更是表示小程序是第一次实现了全民级、全场景的互联网时代。而随着小程序互联网的成熟,原移动互联网的人口不断被卷入成为小程序互联网的新网民,“小程序互联网正在从小众走向大众,从精英走向平民,同时也让互联网创业从精英主义走到平民主义”。

种种迹象都表明,属于小程序互联网的时代到来了。

小程序互联网时代9大方向和预测

小程序互联网整体规模更大,在竞争格局、流量入口、占有时长上均有所不同,这三点基础特性上的不一样也导致在商业领域,使得在各个领域都做出了“小程序+”的新商业模式。

就像金沙江创投主管合伙人朱啸虎曾说过,移动互联网企业达到百亿美金市值所需时间越来越短,史文禄表示由此看来,小程序互联网时代企业达到百亿美金市值会更加而多数小程序创业者在三年五年时间里可以获得很大的成长,这背后不可或缺的就是小程序互联网时代的力量。

此时距离2020年还有13天,那么小程序互联网时代在2020年会有什么新的发展方向呢?对此,史文禄在会上做出了9大预测

1、微信搜索赋能小程序将改变中国互联网流量的航向

2、小程序电商将成为继传统电商、社交电商、直播电商之后的全新电商时代

3、小程序+短视频+直播将会产生下一代去中心化的抖音 快手

4、小程序让线上线下融通和生活出行成为新的品类市场

5、高品质游戏会让小游戏进入第二次青春爆发期

6、5G下,小程序在人工智能、云游戏以及Iot等领域会结合出新物种

7、小程序将成为中国To B互联网市场爆发的新基础设施

8、小程序是传统企业互联网化最大和最好的一次机会

9、小程序投放将成为广告市场的现象级存在

以上种种预测无不显示出了史文禄对小程序互联网时代的肯定。利用2年半时间在小程序互联网时代做到100亿GMV,成为估值超过10亿美金的独角兽企业的社区团购兴盛优选;基于腾讯生态的开放能力,借助微信支付、腾讯云等能力登陆微信入口ETC助手小程序;将微信支付十二功能全部升级为小程序的滴滴出行;正式接入微信购物一级入口京东旗下社交电商平台京喜;在共享经济下连接线上线下消费场景的小电充电等等,而这些企业在小程序的布局也进一步表现出了小程序互联网时代这个新阵地商业价值。

采访尾声,当被问及阿拉丁在小程序互联网时代扮演什么角色?史文禄表示:公司旗下的阿拉丁统计平台和阿拉丁指数以及阿拉丁广告监测平台都会通过大数据为小程序开发者进行服务;同步也会通过小神推SaaS级产品来帮助帮助开发者进行小程序粉丝沉淀、消息互动的运营服务;而明年公司会将业务重心放在小程序广告,为小程序广告主尤其是中国品牌小程序广告主提供创意咨询、培训运营以及策略服务。

对新物种,我们总是看不懂。对当下,我们总是充满偏见。今天,对小程序的任何高估,都是为未来的低估,2020年将是小程序商业化的加冕之年。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统,利用OPENCV库进行图像处理,采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能,能够长时间稳定运行,并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集:系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练:通过提取人脸特征进行训练,提高识别准确性。 数据库管理:管理人脸数据,便于后续的识别和处理。 人脸识别:实现对人脸的检测与识别,适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器,通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括: 光线补偿技术:对图像进行补光处理,提高图像质量。 高斯平滑技术:消除图像噪声,提升图像清晰度。 二值化技术:采用局部阈值进行二值化处理,便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景: 安全监控:在公共场所进行人脸识别,提高安全监控效率。 身份验证:用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互:在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台:STM32微控制器 软件平台:OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建:确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译:按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行:将编译后的程序烧录到STM32开发板,启动系统。 功能测试:通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
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