360和企鹅精彩的对决

 

这几天,360和企鹅的战争已上升到白热阶段,火拼中,过程很精彩,结局很令人期待。

一直在关注这场超级大决战。对大部分网民来说,这是一场精彩的闹剧。中国互联网迎来了这么一场战争,是IT行业的进步。我期待还有更多这样的战争发生。两个客户端巨头对咬,估计是很多业内人士都很中意看到的。这意味着机会,不单单是炒作的机会,还有巨大的商机。

我是2000年开始用QQ的,当时叫做OICQ,当时一个号很难申请。这十几年来,腾迅从一个简单的山寨版ICQ,扩张到了整个互联网应用,到最近又开始关注客户端应用了,推出一系列软件。我一直很少上QQ。

360安全产品,我是2010年年初才开始使用。感觉还可以,使用起来挺方便,功能也很强大。对于杀毒软件,我要求很低,一个系统监视器就足够了,发现不对劲迹象马上通知我。360安全卫士和360杀毒软件在这点都做得很好。我是不会有事没事扫描我的硬盘的。没运行的病毒程序,等于没发作的疾病,没牙的老虎;运行着的病毒,按照现有的病毒水平,你一个杀毒软件能杀掉吗?要知道,运行着的病毒,已是一个特权很大的系统程序,待遇跟杀毒软件一样。

感谢360,感谢QQ,给我们网民带来了这样一场精彩的表演,给我们这些沉闷的IT技术人员注入了一支兴奋剂。

360勇气可佳,敢公然挑战腾迅帝国,要再接再励啊,加油!老周,你是好样的!

相信跟我持相同观念的人很多。这几年腾迅已触犯了众努,基本上每一个流行的互联网应用,它都要参于进来,游戏平台及各流行游戏、微博、SNS、在线支付、电子商务、搜索、门户、团购……。注意这只企鹅是直接强暴的插入,不是收购。依托腾迅强大的资本、过得去的技术力量,再加上庞大的用户群体,这只企鹅什么不能做?什么不敢做?结果就是小公司遭殃。这对于IT业来说,是极其不利的局面。点子由小公司来想,来推广,有成绩了,肥胖的企鹅马上赶过来,一脚把你踢开,“小子你闪一边去吧,我会做得比你更好!”结果,小公司挂了。在国外,遇到这种情况,一般是被收购的下场,虽然不怎么尽人意,但怎么说也得到了一笔不匪的养家费啊。现在我是不敢想互联网应用的项目的,没那勇气。

360和企鹅的这场决战,应该快到尾声了。我很期待这样一个结局:经由此事后,大量网民开始抛弃QQ;或者360凭借其技术实力和不俗的影响力,推出一个全新的聊天平台及周边应用,这个平台能从QQ平台上获取数据,方便网民搬家迁移。只要企鹅失去了它的统治地位,中国的整个互联网将迎来一个全新的局面,也给所有草根带来机会。

我知道期望的结局是不太可能。最后的结局应该是双方淡然收场,依然各走各路,360没能撼动企鹅的地位。尽管如此,我还是期待。

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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