围观WINDOWS8发布。。

Windows8与微软未来
文章分析了Windows8对于微软的重要性及市场影响,探讨了微软如何通过新的操作系统保持其在PC市场的主导地位,并展望了Windows8可能对苹果和其他竞争对手产生的影响。

    昨天,微软发布了WINDOWS8最新的操作系统。今天优快云首页头条评论是:

一场豪赌 Windows 8决定微软生死

http://www.youkuaiyun.com/article/2012-10-26/2811191-microsoft-windows-8-event


    近几年,优快云估计是收微软的钱收的少了,各种评论很不中立!完全没有前几年为微软大吹特吹的日子。虽然说微软的新系统的却是件大事,但用“决定微软生死”来说也太夸张了。csdn真的走上了媒体的路线,话题不火爆不行啊!!!官方的技术讨论越来越少,只留下一群整天屌丝程序员天天吵吵!作为微软的老用户,我也评论评论。


    首先,目前的微软可以说统治着无数的硬件厂商,对windows8的期盼pc厂商更坚决。他们可以说是以饥渴的眼光看着这个产品。联想、惠普、DELL、宏基、华硕、同方、等等。这几年,他们可以说是眼巴巴的看着苹果赚大钱而无所作为。安卓虽然给了一个机会,但是,安卓免费就等于免了维护。安卓是不错,但要做好,需要一个较强的软件团队对系统和硬件进行整合。为什么三星在于苹果的竞争中脱颖而出,公司的软硬件综合实力决定一切!众多的硬件厂商无力在短时间内培养出自己的软件人才,向联想这样的国内大公司做出来的东西居然和山寨产品差不多,就说明了一切!为什么这么多年来他们不培养软件人才?因为微软,微软给他们做了一切,兼容、易用,维护,你设计出产品,只要送到微软,贴上了系统兼容的标签,就不用管了,卖去吧,无论市场上有多少PC用户,都是潜在市场!而现在呢,费力开发产品,自己做兼容,自己还要推广市场,还要看google的脸色!而现在容易多了。给大家举个例子,我朋友开饭店,多年前,都是自己雇洗碗工,规模小的时候最少要雇两个倒班,两个人的工资,管理,有病有事还要找人替着,而且打碎了碗碟还是自己的事,麻烦么?后来有点规模了,有专业的洗碗公司找上门来,洗1套碗筷碟杯等要7角,还给打好包,他卖给顾客1元,炒了洗碗工,省事不少还1套多赚3角!多划算!

    所以说,现在缺的是一个能绑架这大批硬件厂商的操作系统!GOOGLE放出了安卓,可是考虑再三,他们放弃了与微软竞争的机会,而做了既省事又避免竞争而且还专著自己的广告市场的开放政策。他们不傻,知道与这么多硬件厂商打交道不容易,而且还要和如日中天的微软直接竞争!

    以目前来看,微软要做到就是兼容,可以想象,win8出来后,windows的众多软件很快就会升级到新系统,这个很容易!所以说微软的对手还是自己从前的系统,XP和windows7都是他最大的对手,很明显,这不是微软的本意,本意是使手机市场和平板市场,只要有众多的软件支持,多少会有一定的市场的。至于能对苹果造成多大的冲击,就要看windows8的表现了。尤其是平板市场,三星在手机市场取得不小的成绩,而在平板市场却没有好的表现,所以三星没有支持windows8的手机而是推出了windows8的平板!

    另外,说一句个人感受。这次发布会,微软ceo鲍尔默说了说微软的此次产品是近20年来微软最重要的产品,在他看来,windows8的突破超过windows95的发布。刚看到这句话我还真有些奇怪,我一直认为他会说超过xp,没想到WINDOWS95是微软之前最重要的突破。我非常认可这一说法。我至今记得我第一次安装WINDOWS95在那台康柏486上,重新启动后对我的震撼!

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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