iBeatYou示范Web 2.0网站该如何玩「明星」

iBeatYou是一个结合明星与普通用户的在线竞赛平台,通过举办各种趣味比赛吸引了大量用户参与,并实现了快速增长。该网站的成功在于其独特的竞赛模式及明星效应,让用户能够与名人进行互动和比拼。

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iBeatYou 是一个今年三月才新创的网站,让使用者上传影片或照片或文字,添加一些逗趣「比赛」。当前站内最红的影片比赛是「谁能不眨眼撑得最久 」、「最棒的口技 」,最红的照片比赛则是「最性感的肚腩 」、「最棒的跳起来在半空中的照片 」…等等。重要的是,当这个网站开站时被各大部落客报导报导报导报导 时,大家想,这不过只是众多竞赛网站之一!但现在,它和其它网站长得不像了,因为它的流量图表独树一帜,开站三个月,Alexa排行一度上冲到破1万 名,Quantcast线图也显示 这个月达到高峰,而Compete的流量表更显示这个月(五月)比上个月成长3倍,来到10.9万不重覆拜访人次 。蛮期待它下个月的表现。

但,为何它可以成功?

当前让网虫添加线上竞赛的网站,包括GoChongoNextWebStarFameCast 与Yahoo!买下的Bix 等,不过iBeatYou的无厘头随便比赛都可以的趣味感,应该是台湾的RecordCup 抓得最相似。先谈谈iBeatYou这个站呈现它最重要的「个别竞赛」的界面,相当简洁,拿这个「谁能不眨眼撑得最久 」举例,整个版面切三块,左上角是最重要的「其中一位竞争者的影片」,右边则是当前参与此竞赛的「所有的722则影片 」,以简单的卷轴呈现复杂的排行榜,拉到某个人,就可以直接观赏那个人的影片。然后,下面有一统的留言区,集成此竞赛之下所有影片的留言,当前已有2148个留言 ,若想看其中某则影片的留言则必须经过下拉式菜单,这样的设计,让任何一个无聊的新竞赛都有够多的留言生成。此外,当一个使用者按下某个朋友,也可以直接观赏到「一对一」的比赛记录,这个设计也回应到留言区的设计,反映出iBeatYou在「大家一起比」 (比较热闹)和「一对一比较」 (对个人比较有即刻吸引力)之间试着取得某种巧妙的「平衡」,且意图「两者通吃」。

但iBeatYou假如成功起飞,它的「甜蜜点」可能不在以上。它简单不过,这是一个与「球星」与「明星」都有挂勾的网站 。它的两位重要投资人与创办人,一位是NBA名将Baron Davis ,可能因为他就在硅谷奥克兰的Golden State Warriors队打球,受网络风浸淫,乐于搞搞网络,自己也就邀了「同事」Gilbert ArenasSteve Nash ,出现iBeatYou里面。另一位创办人是制片的Cash Warren,他的未婚妻Jessica Alba 是知名女明星,她也拉了她的朋友Brent BolthouseRomany Malco 进来。其他添加的还有亚裔线上明星Kev Jumba 等等。

但若说iBeatYou只强在「找来明星」,那我们就错了 。它并不是第一个「找明星」的网站,他「手上」的明星其实也只有「几只」,量不多,亦不是当前最最最红的「一时之选」,但iBeatYou的美妙,在于它如何利用这一小群明星,让他们变成「一般使用者」 ,和群众混合,一起做一件大家都能做的事。这件事有多吸引人?只要用一句话「和明星比赛」 ,短短的五个字体容,大家都懂这是什么意思,也懂这件事好玩的地方在哪里(至少小弟弟小妹妹知道)。它就抓紧这件事,在它的周围,建成了一个iBeatYou网站,譬如Steve Nash做了这个「一分钟内投进最多罚球」 的比赛,想不想跟他比比看?明星自己也会对这种「谁能不眨眼撑最久」觉得好玩!

IBeatYou教我们一招如何「找来明星启动网站」。乐观一点来看,任何一个人做网站,其实都有可能找来几个明星来拔刀相助,不是吗?问问周围所有的所有的朋友,至少可以拉来一位算是有头有脸有名气的「明星」吧!但,创业家接下来就卡住了──这位明星,嗯,要拿来「干嘛」? 譬如你开一个BSP,给人家写部落格的,甚至还会觉得,找来杨丞琳与叶全真,够吗?她们还得再去拉来其他的「明星朋友」才够!这样找来找去,要何时才能「找得完,觉得够」?这样的行销计画,还需要明星们的长期配合。

明星的优势,就是可以瞬间引来很多眼球,既然来了这么多眼球,网站其实是有潜力像iBeatYou在三个月内冲到云端的 ,但可惜网站也不知道怎么将这些眼球连到Web 2.0,所以也就仅止于眼球 ,让网站维持不差的人气,很多使用者「看」,但却迟迟「不动手」 ,就算动了手,也仅止于「留言」,明星的部落格个个有很多留言,但明星并不是专业的线上经营者,写部落格写一阵子就会累掉、不见,于是,留言者久了也会累掉、不见。

Web 2.0网站达到自然循环,将是很可怕的雪球效应,网站一点火,信息大膨胀,太多东西玩不完,是永远不会累掉、不见的。关键就在,网站通常并没有想太清楚,如何将「明星」这个「超大资产」,巧妙的「引水」 到Web 2.0网站自我自然成长的「循环系统」中,帮它自我茁壮。明星来到网站,应该至要让她们像iBeatYou一样,变成一个使用者 ,走入群众,而不是高高在上当评审,吸引粉丝文件,或只是开站行销期间的标竿试用者,只是「教群众怎么玩」,自己闪人不见。因此,IBeatYou的做法值得参考一下,也可再继续想一想,还有什么简单的点子? 当我们成功的找来一两个明星一起玩,可以生成像iBeatYou这种「和明星比赛」这么直觉又简单的爆点的?

一旦想得到那个「引水法」,将网站做出来,明星查找了,所有行销也就都做完了,也……可以躺着等网站起飞了。

内容概要:该论文研究了激光照射下生物组织内的非傅里叶导热现象,采用双相位滞后生物传热模型(DPL模型)进行分析,并与Pennes模型、热波模型进行了比较。研究表明,当热流延迟时间和温度延迟时间较小时,DPL模型接近传统傅里叶热传导;当热流延迟时间增加时,表现出更多的热波效应。通过数值模拟分析了不同参数下组织的温度分布,结果表明DPL模型能更准确地描述激光与生物组织的热相互作用,对激光临床治疗具有理论指导意义。论文还通过代码实现了DPL模型的数值求解,并比较了三种模型的温度响应差异,分析了不同延迟时间对温度分布的影响,提出了模型选择指导和临床应用建议。 适合人群:具备一定物理学、生物学和编程基础的科研人员、医学工程技术人员以及对激光生物效应感兴趣的学者。 使用场景及目标:①用于研究激光辐照生物组织的热效应;②为激光临床治疗提供理论支持和技术参考;③帮助研究人员理解不同传热模型的特点及其适用场景;④为精确的激光手术规划提供模型选择依据。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析,还给出了完整的Python代码实现,便于读者复现研究结果。此外,论文还讨论了不同延迟时间对温度分布的具体影响,为激光治疗参数优化提供了理论依据。未来研究方向包括多参数耦合条件下的DPL模型优化、不同组织类型的参数数据库建立等。
《DPD_sim_DPD_数字预失真_DPDmatlab_matlab_预失真_源码.zip》这个压缩包文件包含的是关于数字预失真(Digital Predistortion, DPD)技术的MATLAB源码。DPD是通信系统中一个重要的信号处理技术,主要应用于射频功率放大器(RF Power Amplifier, PA)中,以提高放大器的效率和线性度。本文将详细介绍DPD的基本原理、应用以及MATLAB在实现DPD算法中的关键步骤。 1. 数字预失真技术简介: 数字预失真是一种非线性补偿技术,其基本思想是在信号进入功率放大器之前,通过预设的非线性函数对信号进行逆操作,以抵消放大器在高功率输出时产生的非线性失真。这样可以确保放大后的信号尽可能接近原始输入信号,从而提高系统的线性度和频谱效率。 2. DPD工作原理: DPD的核心是建立一个模型来描述PA的非线性特性,通常采用多项式模型或记忆效应模型。模型参数通过实际PA的测量数据来确定,这一步称为系统校准。一旦模型建立,就可以用该模型对输入信号进行预失真处理。 3. MATLAB在DPD实现中的作用: MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具,广泛用于信号处理和通信领域的仿真。在DPD中,MATLAB可以用来: - 建立和优化DPD模型:使用MATLAB的曲线拟合工具或自定义算法来拟合PA的非线性特性。 - 实现预失真算法:编程实现预失真器,根据模型对输入信号进行预失真处理。 - 仿真验证:通过仿真比较预失真后的信号与未处理信号,评估DPD的效果。 - 实时系统集成:MATLAB代码可以转换为C/C++,方便嵌入到硬件系统中。 4. DPD的实现步骤: - 数据采集:测量PA在不同输入功率下的输出,获取非线性特性数据。 - 模型选择与参数估计:根据数据选择合适的模型(如多项式模型、LUT模型等),并估计模型参数。 - 预失真器设计:编写MATLAB代码实现预失真算法,通常包括输入信号的预处理、模型运算和输出信号的后处理。 - 仿真与优化:通过MATLAB进行系统仿真,调整模型参数和预失真算法,以达到最佳性能。 - 硬件集成:将MATLAB代码转换为可执行的嵌入式代码,集成到实际的通信系统中。 5. MATLAB源码解析: 由于未提供具体的源码细节,无法深入解析。但一般来说,源码可能包括以下几个部分: - 数据处理模块:读取PA的测量数据,进行预处理。 - 模型建立模块:实现模型选择和参数估计。 - 预失真运算模块:根据模型进行预失真计算。 - 仿真与结果显示模块:展示预失真效果,并可能包括性能指标的计算。 DPD_sim_DPD_数字预失真_DPDmatlab_matlab_预失真_源码.zip这个压缩包文件包含了实现数字预失真技术的MATLAB源码,对于理解和研究DPD技术,以及在实际通信系统中应用DPD具有很高的价值。通过深入学习和分析这些源码,我们可以更深入地理解DPD的工作机制,并将其应用到实际项目中。
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