iPAD vs iPhone:食指向拇指的挑战

本文探讨了iPAD在美国市场的火爆及其在中国市场的潜在挑战。作者认为平板电脑将作为手机和笔记本外的第三极,有着广阔的市场前景。文章还讨论了iPAD与本土平板电脑在用户体验和技术特性上的差异。

虽然iPAD至今没有在大陆市场官方上市,在美国却因为大陆采购量太大引起了争议,甚至有传闻Apple专卖店拒绝卖iPAD给华人,是否真假老杳不清楚,不久前托一位美国的同学带一台3G的iPAD回来没有现货倒是事实,甚至连已经上市很久的WIFI版iPAD也不是随到随买。与朋友谈起iPAD,大都抱有怀疑的态度,毕竟现在大多人已经拥有手机和笔记本,会有另外一个互联网设备的生存空间吗?

ipad

前段时间老杳一直力推平板电脑,认为平板电脑将是手机和笔记本之外的第三极,市场前景广阔,用过一段时间的iPAD,老杳更加坚定了这一判断。

简单的说手机vs平板电脑是食指向拇指的挑战,无论普通手机还是智能手机,一般都是拇指操作,也因此许多业界人士称之为拇指经济,而以iPAD为代表的平板电脑则主要通过食指操作,iPAD挑战iPhone当然也可以理解成食指对拇指发出的挑战。

作为书桌前最好的互联网终端当然非电脑莫属,不过离开书桌最好的互联网终端肯定不是手机而是平板电脑,以iPAD为例,无论互联网浏览、邮件处理还是阅读电子书,这些功能的实现已经与电脑没有任何差异甚至体验更好,平板电脑实现了互联网功能从书桌向移动的完美转移,这些是手机即便智能手机肯定无法实现的,其他功能像地图导航,使用iPAD的食指拉伸、随意的放大缩小,这些操作要比使用键盘的计算机和使用拇指的手机方便得多,可以说电脑向平板电脑的升华是计算机从计算平台向娱乐平台的升华,从办公到休闲的转移。

从长远来看,iPAD已经具备了未来平板电脑的雏形,不过从市场来看,老杳对iPAD能否在大陆大规模普及抱怀疑态度,就像iPhone虽然中国的水货销量不错,但相对每年几亿部的手机销量还是可以忽略不计,因为Apple对Flash的否定态度,使用iPAD无法浏览观看大部分中国本土的网络视频,Apple的封闭式使用环境也让用惯了免费软件的大陆消费者感到难以适应,使用联想的Lephone手机,老杳可以轻易从网上下载几十款应用,使用iPAD却不得不跑去求人帮着越狱,其实对于普通消费者有成千上万款应用并不重要,重要的是有几百款常用的软件已经足够,前段时间见到即将上市基于福州瑞芯微方案的爱国者平板电脑,相对iPAD,屏幕可能只有7英寸,不过基于Android的平台已经可以观看大部分包括优酷、土豆在内的网上视频,虽然达不到iPAD8小时的待机时间,6个小时还是有的,售价更只有不到1000元人民币,如果老杳预测的不错,未来iPAD vs大陆平板电脑很可能出现当初iPOD vs大陆MP3的竞争环境,iPAD虽然在高端占据主流,在中低端市场肯定是大陆山寨市场的天下。

瑞芯微

瑞芯微平板电脑

虽然老杳对Apple的应用商店模式在中国的盈利前景抱怀疑态度,还是建议每一家即将推出平板电脑的厂商为自己的设备标配应用商店,从老杳使用Lephone的经验来看,相对消费者从网上费力寻找免费软件,使用应用商店下载安装软件要方便的多,老杳不认为应用商店会为厂商带来多高的利润,但应用商店的存在会增加大陆品牌厂商终端的销售卖点,建立完善的应用商店将极大的促进终端的销售,应当说在智能手机和平板电脑时代,应用商店将成为终端厂商必备的免费服务之一,也是最重要的售后服务之一。(作者,老杳)

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内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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