digg的兴起与发展

美国旧金山的Digg公司依靠8万名注册成员每天在互联网上挖掘最有趣的信息,利用集体力量评价和甄别、推广互联网上浩如烟海的视频、播客及文章。Digg公司成员每天提交大约700条他们自认为比较有趣的信息,提交给注册会员根据他们的喜爱度进行投票,所有新闻按照得票数字多少排序,得票最多的15条新闻自动在公司网站的首页上公布。目前这个网站每天的访问量接近50万人次,而且这个数字还在以每月10万人次的速度递增。“互联网上充斥着各种各样的内容:视频节目、音频节目、游戏以及金融信息等,”公司创始人之一阿德尔森说,“你会发现许多利用集体智慧的概念让信息变得更便利的方法。”

Digg模式本质上提供了一种让用户自组织参与内容和信息价值评价的机制,这是他的核心秘密。互联网早已在技术上提供了吸引用户对信息进行自我和自组织评价的条件,但是只有当2.0的个人化浪潮全面展开,基于个人化价值判断的Digg模式才可能走向前台。

我们注意到,Digg评价的内容已经囊括了文字、声音、视频等全部多媒体领域,其中在文字之外的视频和播客评价方面尤其显示出巨大的生命力。目前播客和视频成为Digg服务中增长较快的部分,其中主要的原因在于,对顺序播放和顺序浏览的视频、声音内容而言,凭借有限工作队伍进行的专业性的评价和内容监控显得杯水车薪,他们更需要来自大众的集体评价力量。

Digg的兴起,根本原因是他代表了一个庞大而恢弘的网络发展方向,那就是内容评价。如果说搜索服务是内容寻找,那么Digg所代表的则是在内容寻找基础上更加高层次的内容评价,两者都是互联网信息爆炸时代解决信息匹配问题所必须的基础模式。因此,Digg模式代表的未来和方向是巨大而深远的,是不亚于搜索引擎的一种全新的商业前景——我们也可以冠之以一个更加合适的、更加反映其与搜索引擎的同等意义和同等前途的名字:评价引擎。

评价引擎与搜索引擎在技术和服务上必然存在一定的交叉,但是两者在信息处理方面具有根本的区别。搜索引擎为用户寻找消息,用户出发点是明确的目标;Digg的评价引擎为用户寻找消息,但是用户出发点只有笼统的方向,并没有具体的目标。所以,评价引擎既具有对于个人的信息寻找意义,更具有整体性的网络信息的加工整理和评价排序意义,他是真正推动“信息服务于人”的网络终极目标的新运用。

“评价引擎”是2.0时代的新枢纽,是不亚于搜索模式的新机遇,尤其是这样的机遇仍然停留在前期开发周期,那么对很多创业者而言,取得这个方面的先发优势时犹不晚。更加具有刺激性意义的是,包括Digg在内的“评价引擎”仍然处于前期的探索阶段,这个正在成长中的代表了普遍性未来的模式,未知之处甚多,相应的先发后发的差距还没有有效拉开,这可以给那些勇敢的冒险者带来的很大梦想。

思考Digg所代表的“评价引擎”,就必须思考互联网2.0时代“自由、开放和共享”的基本文化,必须思考互联网2.0时代“个人化、自组织和全息”的基本特征,在此基础上思考怎么样才可以获得其中的先发优势。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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