从360与TX之争看互联网的未来

在360与TX的激烈竞争中,TX要求用户在使用QQ与360间作出选择,此举引发广泛讨论。文章呼吁企业和政府应更加关注用户权益和社会责任,同时强调中国互联网领域法律法规建设的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  360与TX之间的斗争愈演愈烈,今天TX终于使出了杀手锏--“致广大QQ用户的一封信”,信中大致意思是“你想用QQ就得把360缷载了,要用360就别用QQ,我们两个是仇家”,这一招的确够狠,很显然在此点上TX占上风,360处于劣势。

  网民该如何决择?我想对于大部分的网民,都难取舍。

  先不说谁对谁错,只要有一点社会责任心,有一点道德的企业,都不应该把网民或者用户当“鱼肉”宰来宰去。中国的互联网起步晚,相关法律法规又不健全。企业就不能加强一下自律,树立一个好的形象吗?

  有一些缺乏自律的企业就在暗处干起了见不得人的勾当,良心何在?可是,不管出于什么原因,见不得人的勾当爆光了,谁都不应该把后果转嫁到网民身上,网民是无辜的。

  360前身不好,大家都知道,但是现在的360跟以前的3721大不一样了,它在互联网安全相关领域多多少少做出了一些贡献。TX也不错,对中国的即时通讯的发展功不可没。

  目前的中国,最欠缺的是法律,俗话说得好,无规矩不成方圆,互联网是个很广的领域,几乎渗透到各行各业了,任何行业现在都离不开互联网,这已是事实。然而互联网相关的法律法规总不跟不上来,象蜗牛一样慢慢的爬啊爬。。。

  在企业或ZF当中,只要一出现什么负面新闻了,就通过公关啊,墙啊什么的来解决。长此以往,网将不网!

  在中国,做网民还真是件不容易的事啊!

  有一个笑话,说的是一位国人要移民到他国,移民局的人就问他:“你对本国的工作,医疗,环境等不满意吗?”,他回答道:“都满意”。移民局的人就不解了,就再问:“那你为什么要移民呢?”,出乎意料,他的答案竟是“他国允许说不”。

  这样的笑话,对当今的社会,是个大大的讽刺。

  对于普通的网民,是相当的无赖。。。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值