FriendFeed 给了我们什么?

本文探讨了FriendFeed这款2008年热门的Web2.0应用,分析了它如何整合各类社交网络信息,并对其信息发现机制提出了改进建议。

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如果说 2007 年最佳小型 Web 2.0 应用是 Twitter,那么 2008 年最耀眼的 Web 2.0 应用很有可能就是 FriendFeed,虽然现在下断言还早,但是看看FriendFeed 团队的背景,清一色的 Google 帮......

个人觉得这个应用的"卡位"很好,试图在各个 Web 2.0 应用(尤其是 SNS 站点) 之上形成一个信息出口。让我想起了 Yahoo!Pipes ...

我从 FriendFeed 的测试阶段就开始使用,我的 FriendFeed 原来大约有几十个订阅者,不过在 正式发布后的这几天,我每天都要收到大量的订阅通知,很多朋友也都惊呼 FriendFeed "爆发"。

FriendFeed 给我带来了什么? 用了这个服务这么久,我在 FriendFeed 站点上停留的时间可以说是非常之短。每天会检查一下每日发到我邮件里的 “FriendFeed Activity”,说句实话,到现在我才发现,几乎没有从这些 “activity” 里面发现任何"新"的信息! 很奇怪吧? 虽然 FriendFeed 号称 “offers a unique way to discover and discuss information among friends”,方法是提供了,但是并不能让我有效的发现信息热点。面对每天大量来自朋友的更新信息,用户总不能每天 "披沙简金" 吧?

另外一个比较严重的问题是大量近似的冗余信息让人不厌其烦,缺乏必要的过滤方法也容易让人对 “discover“ 更有价值的信息失去兴趣。 (BTW,Google Reader 上这个问题也很严重) 。当然,朋友们最为关注的信息很可能也是我最感兴趣的信息, 但是希望能有一个好的形式为用户展现出来,这一点我倒是比较欣赏 Techmeme 的模式。

考虑到 FriendFeed 测试阶段的改进频率,相信会逐渐解决这些问题的,毕竟这是出身 Google 的金牌团队啊。

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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