网景(Netscape)正式谢幕:向互联网元老说再见

曾经占据90%市场份额的网景浏览器将于2008年3月1日起停止技术支持。面对微软IE及火狐的竞争,网景市场份额大幅下滑。网景公司推荐用户转向火狐或Flock浏览器。

 一个让许多人首次感受互联网的浏览器将要消失于世间.自2008年3月1日起,现在由美国在线(AOL)拥有的网景领航员浏览器(Netscape Navigator)将不再得到供应商支援.”也有人推测这浏览器会有一天卷土重来.一个留言写道:“网景是了不起的浏览器,它在未来也将是一样.”

一个让许多人首次感受互联网的浏览器将要消失于世间.自2008年3月1日起,现在由美国在线(AOL)拥有的网景领航员浏览器(Netscape Navigator)将不再得到供应商支援.

  在1990年代中期,随着商用互联网事业起飞,超过90%上线者都在使用网景领航员.

  不过,在微软的互联网探索者(IE)和火狐(Firefox)不断蚕食用户基础下,网景的市场占有率不断下降到只有0.6%.网景公司建议用户把浏览器升级到火狐或者Flock这两种同样建基于领航员技术基础的浏览器.负责协调火狐软体开发的Mozilla基金会主席贝克女士告诉BBC新闻说:“我想我们代表了人们从前对网景的期盼.”“我们选取了网景推出的许多东西,但是我们在开放(原代码)与公众参与的层面把它们进一步提升.”贝克女士是1994年网景的首批雇员之一.

  网上窗户

  网景浏览器是由安德森开发的.当时还是学生的他也是第一个大众互联网浏览器马赛克(Mosaic)的制作人之一.安德森组成的网景通讯公司在1994年推出其第一版浏览器.

  根据Flock主席兼首席执行官哈丁的说法,网景在把互联网变成“相关的庞大市场现象”的过程中扮演着重要的角色.哈丁告诉BBC新闻说:“网景在组织那些零和一——这些非常学术和技术性的环境——并把图像化的用户界面呈现出来有着非常重要的角色,普通人都可以上网并利用资讯.”他说:“在那风平浪静的日子,它真的有互联网的感觉,网景真的是同一件事情.”

  一些企业在网景的成功基础上聚积资本,尤其是微软,就在那时候开始把IE捆绑到视窗作业系统之上.纵使这引发了反竞争行为的法律抗争,IE现在稳占80%的市场占有率.

  结果,网景变得难以维持.

  去年网景的末日首次被公布之时,德雷派尔(网景品牌经理)在官方博客写道:“当美国在线内部团体投资了许多时间和精力想要重振网景领航员的时候,这些努力却没能从微软的互联网探索者手中抢回多少市场占有率.”

  不日回归?

  在过去的一个星期,网景的用户们看见了跳出告示,通知他们产品将不会再得到支援.告示说:“在美国在线当前的业务重心下,对网景浏览器的支援将从2008年3月1日起终止.”

  然后这份告示建议用户们选择升级到Flock或者是火狐.火狐是IE的主要竞争对手,尤其在欧洲,根据一些统计,它取得了28%的市场占有率.

  这个公开程式源代码的浏览器的开发,由2003年被裁退的网景员工组成的Mozilla基金会负责.这浏览器在全球得到超过5亿人次下载,在芬兰等国家更成为最受欢迎的浏览器.贝克女士说:“竞争带来的就事质量.”

  Flock把自己形容为“社交型浏览器”,容许人们接收来自Flickr和Facebook等社区网站的供稿,并在无需浏览有关页面的情况下发表博客内容.哈丁说:“人们参与对话的方式有很多,而Flock是在尽力把这变成是毫无难度的,越方便越好.”

  但是,不是所有网景的用户们都愿意换个新的浏览器.网景官方博客有这样一篇留言:“我很伤心.Flock还需要再改善,我也不喜欢火狐的界面.我成了孤儿!”也有人推测这浏览器会有一天卷土重来.一个留言写道:“网景是了不起的浏览器,它在未来也将是一样.”

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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