FriendFeed 给了我们什么?

作为2008年备受瞩目的Web2.0应用,FriendFeed试图整合多个社交网络的信息流,提供统一的信息出口。尽管其理念新颖,但在实际使用中仍存在一些挑战,如信息重复和难以有效筛选有价值的内容。

如果说 2007 年最佳小型 Web 2.0 应用是 Twitter,那么 2008 年最耀眼的 Web 2.0 应用很有可能就是 FriendFeed,虽然现在下断言还早,但是看看FriendFeed 团队的背景,清一色的 Google 帮……

个人觉得这个应用的”卡位”很好,试图在各个 Web 2.0 应用(尤其是 SNS 站点) 之上形成一个信息出口。让我想起了 Yahoo!Pipes

我从 FriendFeed 的测试阶段就开始使用,我的 FriendFeed 原来大约有几十个订阅者,不过在 正式发布后的这几天,我每天都要收到大量的订阅通知,很多朋友也都惊呼 FriendFeed “爆发“。

FriendFeed 给我带来了什么? 用了这个服务这么久,我在 FriendFeed 站点上停留的时间可以说是非常之短。每天会检查一下每日发到我邮件里的 “FriendFeed Activity”,说句实话,到现在我才发现,几乎没有从这些 “activity” 里面发现任何”新”的信息! 很奇怪吧? 虽然 FriendFeed 号称 “offers a unique way to discover and discuss information among friends”,方法是提供了,但是并不能让我有效的发现信息热点。面对每天大量来自朋友的更新信息,用户总不能每天 “披沙简金” 吧?

另外一个比较严重的问题是大量近似的冗余信息让人不厌其烦,缺乏必要的过滤方法也容易让人对 “discover“ 更有价值的信息失去兴趣。 (BTW,Google Reader 上这个问题也很严重) 。当然,朋友们最为关注的信息很可能也是我最感兴趣的信息, 但是希望能有一个好的形式为用户展现出来,这一点我倒是比较欣赏 Techmeme 的模式。

考虑到 FriendFeed 测试阶段的改进频率,相信会逐渐解决这些问题的,毕竟这是出身 Google 的金牌团队啊。

EOF

Google+
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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