采访在线调查网站:问道(askform.cn)

问道(askform.cn)是一款由前微软工程师团队打造的在线调查平台。该平台旨在填补国内市场空白,提供问卷创建、数据统计及问卷传播服务。已为CCTV、第一财经等知名媒体提供调查服务。

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很久没关注杭州 Web 2.0 的信息了。今天 Twitter 上,有朋友(wangchaoad)给我发消息介绍他们的这个网站: 问道(askform.cn)。他是这个问道的发起人之一,利用这个方便采访了一下。

DBA notes:能不能简要介绍一下你们的团队?
Askform: 发起人曾经开发过国内第一个物换物网站 — 杭州换吧,以及cxSearch.com。主要技术(人员)以前是微软的工程师,管理团队主要有浙大的一个博士后,资深企业咨询师,还有以前做传统行业的项目经理。

DBA notes: 当初为什么要考虑设计 askform.cn ?
Askform: 当时设计askform.cn主要是因为看到国内这方面比较空白,另外就是在线软件是未来的发展方向,同时想构筑一个问卷创建、数据统计、问卷传播的平台。
DBA notes: 我观察到是使用 .net 技术开发的,你认为这是个好的选择么?
Askform: 关于.net,技术(人员)本身是搞 .net 的,并且在微软待过,对于微软的产品有很深的认识,开发起来比较顺手,并且能够在短时间内取得较快的进度。
DBA notes: 现在有多少用户,曾经有过哪些大型的调查呢?
Askform: 目前运营半年,用户 10000 多,为CCTV、第一财经、焦点房产等做过调查,其中CCTV是网站调查,第一财经是读者调查,焦点房产是房交会用户信息反馈。
DBA notes: 现在服务器规模大约怎样? 大约几台?最多在线用户呢?技术架构能简单描述一下么?

Askform: 服务器规模不大,服务器一台,最多的时候上千人在线,因为经过深入优化,目前能够满足需要。.net +SQL Server。

DBA notes: 现在面临最大的问题是什么? 寻求投资 ?

Askform: 现在正在开发新的问卷传播平台,最大的问题是新平台的开发以及少量的融资

DBA notes: 现在市场推广方面大约是怎么做的 ?

Askform: 推广时期主要针对的是博客,因为我们采用 Widget 模式,通过博客介绍+Widget 应用的传播。当前市场主要通过口碑传播,共有3个QQ 群,形成用户讨论机制以及传播点。

最后简单说一下我的看法:首先这个在线调查市场究竟有多大? Wangchaoad 说”CNNIC的统计,今年 20-30 亿(美元)”,我个人感觉没这么大的。这是其一。其二,在线调查门槛不高,对技术要求实在太低了,真正有含量的地方在于对”调查内容”的把握,如果把潜在客户的需求吃透,这是个问题。举个例子,现在很多大中型公司偏向人力资源方面的调查还是需求很大的,但这部分市场基本被咨询公司把持。如何切入?

现在是互联网的核冬天,找投资不好找,祝愿”问道”好运!

EOF

BTW: 如果你也是创业中的 Web 2.0 网站,在不占用太多时间资源的情况下,我也可以进行远程采访。

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内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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