说说twitter(三)

也许是意识到博客的问题,博客技术先驱blogger.com创始人埃文·威廉姆斯(Evan Williams)创建了Twitter。和博客一样,twitter也是解决话题问题的工具,但它提供了几个独有的特色:

首先是短,每篇twitter只有一条短信的长度,140个字,短使得书写和阅读都变得简单的,极大的缓解了博客写手和读者的困局,使得频繁的发送成为可能。

其次是及时,同样是因为短的在移动设备上处理twitter成为可能,于是发送和接收都变得简单,及时性好,利于随时地交换想法。twitter的本质是“我在干这个,现在你可以跟我聊这个”,快捷的收送和回复,使话题的成功率更高。

再次是增强了关联,用户可以通过互相的follow及时地获取到对方的状态。通过follow功能,twitter使读者和博客相互联系起来,这在博客系统中则需要通过浏览器的收藏夹等外部工具才能做到。(当然博客也在进步,如blogger现在就提供了类似follow的功能。)此外,twitter也提供了简单的回复功能及继续传播的Retweet等功能,但凭心而论,如果有了话题,IM就可以完全接管继续的沟通了。

有人认为,twitter最大的问题是缺乏信息过滤,应该提供选择性地向特定组群发送信息或根据特定主题过滤接收人的功能,以便减轻follow足够多人的时候会产生大量的内容。可是,twitter的所有特点都基于它的简单快捷,一旦做了以上所说的功能,发送成本就会增加,相应的及时性,关联都会对应的减弱,这恐怕才是twitter真正的困局吧。

此外,twitter还有些没有解决的问题,比如由于通讯公司的关系,在国内无法使用短信收发,而必须使用客户端或者在网页等等,还有可能有人未必希望公开的自己的思想,或者不希望被人follow仍然会影响到沟通,但工具毕竟只是辅助而已,不可能替代社交主体的使用,

结论是,工具的作用是降低成本,但沟通的最后决定权还是在人身上,如果你没有沟通的欲望,那么什么工具的成本都是不可忍受的;反之,选个相对好用的工具就可以了;)

最后还是推荐大家使用twitter,欢迎访问或follow我的:

http://twitter.com/snaill99

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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