瑞星中了Alexa排名病毒(转)

该博客转载自ITPUB博客,提到瑞星中了Alexa排名病毒,但未给出更多详细信息。
前几天看了一篇《公证:太平洋为地球上最大的洋》,太平洋就提到自己在Alexa的排名已经上升到第50位云云。并且大张旗鼓地对自己进行公证来证明其在IT资讯业的领先地位,十分搞笑。没想到刚过几天,我就又看到一篇关于吹嘘自己Alexa排名的文章,《瑞星网站在Alexa排名进入200强》,这些企业为啥如此热衷Alexa排名,Alexa排名又是什么玩意呢?

   我对Alexa排名并不是很了解,于是在Google上查询了一下。看到了洪波先生写的一篇《一些网站津津乐道的Alexa排名究竟是什么?》文章,极好地说明了问题,虽然是去年写就的文章,但是对国内一些网站对Alexa排名煞有介事的吹捧给予了一个准确的说明。我看完的最大感受就是:Alexa排名就像一个病毒,喜欢并追捧Alexa排名的企业就像吸毒者。

   引用洪波先生的一些说明大家就可以明了了,Alexa排名究竟如何?Alexa Toolbar只有英文版,所以它在中国几乎没有用户,换句话说,极少数安装了Alexa Toolbar的用户的个人喜好,将对中国网站在Alexa的排名起决定性作用。用户自己安装了Alexa Toolbar就能有效改善自己网站的排名,因此假如一个网站向它的所有用户推荐Alexa Toolbar,无疑会显著提升这个网站的排名。

   现在,有一些中国公司把Alexa当成权威,并用这种权威来装饰自己的权威,基本上可以算是互惠互利的双赢游戏,比起用假身份证投票也要来得文明而且谦逊。或许不久之后,Alexa Toolbar将成为各个中文网站送给用户的最好礼物,一场普及Alexa Toolbar的运动将在中国掀起。为了更好地服务于中国用户,Alexa怎么着也该推出一个Alexa Toolbar中文版了吧? 

   瑞星表示,自己的官方网站在2004年上半年进入全球前200强,最近三个月内平均排名为第190位,并且数次超过全球最大的某国外安全网站。这标志着瑞星官方网站已经成为全球第二大专业安全站点,而将国内外其他竞争对手远远抛在后面(国内其他同行业网站均在1000名以外)。

   事实是不是如此呢?难道瑞星真的已经超越所有的安全网站?网银大盗流行的时候瑞星为什么让江民抢了先?一个网站的排名和自身产品的质量显然还不是一个正比的问题,更何况Alexa排名的意义洪波先生已经给了一个很好的阐释。

   瑞星在做宣传的时候,称是几个因素决定了其在Alexa的排名。其一,是瑞星拥有强大反病毒和网络安全技术,旗下的反病毒软件、防火墙、入侵检测等产品拥有巨大的用户群;其二,瑞星公司非常重视利用互联网来进行用户服务和技术支持,其在国内率先推出的杀毒软件下载版、个人防火墙下载版和在线杀毒已经拥有相当数量的固定用户群;其三,瑞星在官方网站的建设方面投入了巨大的人力物力,在各种信息安全资讯的采编报道上一直恪守着准确、及时、全面的,赢得了广大用户(包括非瑞星用户)的信赖。

   前两点因素其实许多安全网站都在搞,而且就国内外的知名网络安全公司的业绩来看,并不逊色于瑞星。显然第三点才是最关键的,因为瑞星在网站的建设中投入了大量的人力和物力,这显然是促使网站排名提高的一个决定因素。

   毕竟排名中的技巧是很多的。加大宣传的力度意味着什么,估计许多人都是心知肚明的。好歹,瑞星人的脑子还比较清醒,称瑞星并不把访问量作为网站建设的主要目标,而是紧紧抓住服务用户的根本目的。如何切实地做好这一点显然是非常重要的,起码比一个虚拟的排名要有效多了,瑞星能认识到这一点,还算有自知之明。

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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,包括发电机子角度、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、多项式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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