乔布斯( apple)和斯米特(google)在星巴克聊什么呢?

在一张2010年的照片中,谷歌的埃里克·施密特与苹果的乔布斯似乎在讨论两家公司在搜索与手机市场上的竞争态势。谷歌涉足手机市场引发苹果不满,同时提及了中国市场带来的挑战。

 

昨天(3月27日)一个颇有意思的照片在ZDNet上的blog被post出来。 

 

 

照片的日期应该是2010年3月26日。 猜猜他们在说什么呢? 版本1: 

 

Jobs: 哥们,你们最近咋这么能整呢? 和中国这次折腾肯定把中国给惹毛了吧。

Schmidt: 唉,原来听说那边钱多、人傻,谁知道去了后发现水土不服;有个著名的GFW,还有个特牛的关键字过滤法律,关键字还天天都在变。好不容易逐渐搞明白了那的规矩,布林又不高兴了。 你不知道布林那哥们原来是是苏联出来的,跟中国有梁子。 哥们不向你那么自在,有两个婆婆呢。。。 

Jobs: 值得同情。。。。 但你咋还来惹我们呢? 你说你搞搜索,咋有整手机了?咱们本来是一起跟微软火并的,这下好了,让微软看笑话了吧?

Schmidt: 老哥啊,你是不知道。 我们那帮人啊,各个都年轻气盛,看到你们整了个iPhone,心想咱也整个呗,那么容易。。。

 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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