开发商刷榜,VC揭露趁机压价?

近期,红杉资本合伙人计越揭露了某些开发者通过在AppStore刷榜并借助微博营销误导投资人的现象。虽然微博营销在社交平台上的效果显著,但夸大产品效果和将刷榜作为常规操作的行为受到质疑。文中提及了两个疑似涉及刷榜的品牌,同时表达了对这种行为的不满。

看到红杉资本的合伙人计越发微博,称某些开发者在AppStore利用刷榜的方式进入前100名,并利用微博大号的转发来忽悠投资人,打着创新的旗号,竟然还真有投资人因此上钩的。这条微博瞬间被狂转发近千次。

移动应用在AppStore刷榜已经是存在很久的现象了,这一现象在天朝,成为许多移动互联网领域创业者的兴奋剂,当然这种兴奋之后,其实是无尽的空虚和落寞。

因为刷榜所带来的兴奋是难以持久的,弄虚作假基本都不会有好结果,更何况拿这个来糊弄投资人。

计越在第一条微博发出之后,又连发三条:

诚然微博营销是可以有的,毕竟作为一个新的社交平台,在这上面各种营销手段还是比较有效果的,但过于夸大产品,过分吹嘘,而且还将刷榜作为一个日常的任务,真的是…so incredible…

业内朋友都在说刷榜最猛的不是人人么?但计越的这几条微博,肯定不是说人人,明眼人都知道。是X吧?还是某医疗应用?Maybe!

说实话,X吧是个好产品,团队也的确很强,但圈内朋友对其用户真实数量都表示怀疑,为此雷锋网专门请教了圈内做数据分析,做投资的,以及跟X吧关系比较近的朋友,他们都表示,圈内适当吹水的情况很普遍,但气球吹得这么大,泡沫这么多的,而且极其高调的,真心不多。高调,各种曝光,各种吹牛,无非就是想新一轮融资嘛?

投资人在这个时间出来揭真想,是不是也想借此机会来压价?Maybe!

至于某医疗应用,我们就不多说了,请教了移动医疗领域比较资深的朋友,他们直接表示,这玩意就一个字“骗”。

真想跟刷榜的兄弟们说一句,何必呢,刷榜的价格也不便宜,用这笔钱去干点实际的,比刷榜骗人骗自己好多了吧!

benimaru zhang雷锋网专稿,转载请注明来自雷锋网及作者,并链回本页)
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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