梦想上铁道:Ruby on Rails专业服务浮出水面

NibiruTech和1sters!利用Ruby on Rails技术帮助创业者实现互联网梦想。这些初创公司提供专业服务,采用敏捷开发方法,为客户提供高质量的Rails解决方案。同时,“创业圈内”平台为创业者提供资源组合机会。

近年来在国内有越来越多的人开始互联网创业:有人在业余时间开发和运营网站,也有人走上专职的创业道路。在Ruby on Rails等新兴技术的帮助下,越来越多的梦想渐渐成为现实。同时一项新的专业服务也逐渐浮出水面:采用Ruby on Rails帮助他人开发网站、实现互联网创业的梦想。

NibiruTech就是一家提供这样专业服务的初创公司。该公司的三位创始人分别曾经在IBM等跨国企业供职,三人组建NibiruTech的目标是面向全世界的高端客户提供全面,高质量的Rails解决方案。公司创始人之一董彬这样描述该公司的使命:

我们的使命是通过研发掌握最前沿的Rails相关技术,包括但不仅限于Flex、VoIP、AJAX 、Mobile,使用敏捷开发中的极限编程方法,为客户提供高端、全面的web2.0和企业应用解决方案。

1sters!也提供Ruby on Rails的专业服务。1sters!团队的主力都在深圳IT企业工作,业余时间则用自己在Ruby on Rails和web2.0的技能帮助别人实现创意。目前1sters!实施上线的网站包括“毕业咯”、“第一次”、“IT技能云”等。1sters!团队这样介绍自己:

一群理解您的Idea,并能按照您的想法, 综合我们的专业技术和视觉,分析,完善您天才般的想法; 并能敏捷的实现,灵活的按照不同的情况作出响应的团队.

创业圈内” 则用另一种方式为心怀梦想的创业者们提供帮助:为他们提供资源组合的机会。针对创业者、咨询顾问和投资人三种不同的用户,“创业圈内”让他们描述各自拥有 的资源和希望寻找的资源,并对各种角色进行配对。创业者的点子、咨询顾问的专业技能和投资人的资金,三者如果得到合理的组合,会有更多的梦想得以实现。 “创业圈内”的网站介绍就很有web2.0特色:

创业圈内现在是一个创业者结交朋友,寻找合作伙伴的平台。今后的他会发 展成什么样子,我们都不知道。在给他规划了无数的发展方向之后,我们放弃了。因为这个平台服务的是世界上最活份,最激情的一群人。 他们会在这个平台上演绎出所有的可能性。那么我们何必设置一些框框去限制他们呢?于是创业圈内变成了一个极尽可能的开放平台。

在谈到自己的创业行动时,董彬认为自己做的事情已经超越了传统意义上的软件开发,而是在为客户提供专业服务。董彬说道:

软 件就是服务,我们交付的是我们的专业技能和高质量的服务。我们的收费模式不同于传统的,以合同主导的按照整体项目收费,而是按照小时为单位交付的服务进行 收费。并且我们以两周到一个月的时间作为迭代和结算周期,客户可以在任何一个周期中离开我们。而事实上没有一个客户这么做,他们把更多的业务交给我们。咨 询模式的软件开发和交付方式将是软件业的未来。
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在谈到“为什么选择Ruby on Rails”这个话题时,接受采访的几位创业者都提到了“快乐”这个词。1sters!团队的IceskYsl认为,开发平台对于开发者的心情有很大的影 响,采用Rails开发带来的快乐感觉是支撑他在业余时间帮助别人开发网站的主要动力之一。董彬则认为:未来的Rails将主导Web开发,同时 Rails大大提高了NibiruTech团队的生产力,让他们感受到开发的乐趣。

在Ruby on Rails极高的开发效率影响下,小规模的专业服务团队开始成为一支不容忽视的力量:他们不仅可以帮助刚起步的创业者快速实现自己的点子,甚至还可以为跨 国大型企业开发软件应用。这种新的工作模式前景会怎样,将来是否会遇到难题,目前都是未知数。但我们仍然把掌声和祝福送给这些勇敢和执着的先行者。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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