从基建和动能的关系聊聊优快云的战略

本文探讨了基础设施建设和动能行业在经济发展中的角色,从50年代至今,政府在基建上的投资如何促进动能行业的发展,以及新基建的目标与战略意义。同时,以优快云为例,分析了平台基建与动能业务的平衡之道。

基建当然是基础设施建设,动能就是跑在基建上的其它行业。基建的逻辑是薄利多销,而动能行业就百花齐放。我们国家这几十年的发展得好就是与政府在这块处理得非常好有着密切的关系:

1)50年代~70年代,基本上是打基础的年代,有这个坚实的底座,才会有我们现在的繁荣;

2)80年代的要想富先修路,要想富,先栽树。国家在道路、电力等基础行业的投入非常大;

3)90年代-世纪初,国家在高速,高铁,通信基础设施投入非常大,催生了一大批国际级公司(BAT,华为,滴滴等);

现在,我们又提出新基建,这个新基建只要是在交通领域,信息领域,这个目标很明确,就是扩大这个时代所需要的基础建设。但你会发现,我们国家的基础行业的价格涨幅非相比其他行业都是非常小的,比如铁路货运,通信资费(带宽,手机等)。有些费用甚至在下降。但我们国家的经济却在高速增长,而且培养了一大批的好企业。这个逻辑其实很简单:政府搭好舞台,为动能企业降低基础费用,充分激活其他动能行业的潜力。

新基建的利润肯定是薄的,新基建的目标对于国家来说不是盈利,而是尽可能的激活个人和动能企业的活力。所以想参与新基建的人要想清楚,新基建是为战略服务的,为战略服务当然就不能只看盈利了。对于大部分的人和企业来说,特别是动能企业来说,应该努力的抓住这些机会。

我们再来聊聊csdn,csdn的基建就是论坛,博客,下载,源码服务等,这一块是需要大投入和补贴的,csdn的动能当然是以基建为基础衍生的业务,比如招聘,直播,学院,人力资源,众包,商城(不关卖书,还可以卖其它的)等。但csdn的整体战略感觉是错误的,因为基建可以自己做,要独立,但动能这块应该是生态模式,要开放。专业的事情专业的人做,csdn是倾向于技术的,商业上不会太强,何况什么都自己做,需要的投入和人才是非常大的。

csdn想通过博客付费来赚点钱(和博主分成),这明显是个错误的战略,相反,应该在这一块进行补贴。大家注意,对于微信本身来说,微信是基建,微信之上的自媒体是动能,微信可以和自媒体分成,但不可能对聊天收费就是这个道理。作为优快云两大基建论坛和博客,这个基建的投入是csdn必须承担的,通过基建赚钱,你的动能就起不来,或者说是束缚了动能应用。

当然,虽然时代的不同,基建和动能的区分有不同,但无论是基建还是动能,赚钱的基本逻辑还是这样的。
 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画过渡特性(如`transition``animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创。 • 教育实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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