为什么说Facebook是下一个Yahoo

为什么说Facebook是下一个Yahoo不错,Facebook貌似取得了相当大的成功,有令人难以置信的7.5亿用户,这家社交网站不会犯错,对吧?

你错了

仔细想想就会觉得Facebook一直都没有对过,这家公司曾试着整合一些新服务来取悦用户,但大家对此并不感冒,Facebook现在的策略更像是在模仿Google+看着吧,Facebook很快就会成为下一个雅虎。

Facebook之前为什么会取得成功?

对于技术来说,“逢时”是非常重要的,成功不仅仅不要你有好的产品,还要产品生而逢时。

硅谷的许多创业者有许多奇思妙想,不是来得太早就是来得太迟。要么人家已经先你一步进行了,要么就是在你公司财政亏空后你的产品才为大家所喜爱。

Facebook的成功就在于它在正确的时间提供了正确的服务。Facebook建于2004年,最初是哈佛精英们的私人社交网络,后来波士顿大学,长春藤,纽约大学,麻省理工,斯坦福的学生们也相继加入,出现之际,大学生们都欲寻求一种独有的俱乐部,不与吵闹不懂事的青少年混在一起,也不要去MySpace那种被摇滚青年主导的地方。后来,这个网站便对所有的大学生开了,接着就对高中生开放,到后来技术精英也可以加入了。

Facebook拒绝低素质的人进入,这种排他性是他让它在社交网中独占鳌头并闻名于世,而那时候,别的社交网才刚刚停止攀附权贵或为原本存在的联系提供方便当世界需要大家利用社交网络的时候,Facebook出现了,他的想法并非有多奇妙,设计并不新奇,工程师也没多有优秀,但那又怎样,他出现在了正确的时间。

那么Facebook为什么可能会失败?

Facebook当然知道,他的用户们不会让今日的服务出现在明日。在过去Facebook是很独特,但是现在社交无处不在,Facebook就好像是要把雪卖给爱斯基摩人那样,多此一举。

现在Facebook,或者其他提供类似服务的网站唯一的出路就是改变自己,超越自己。Facebook正在努力这么做,一会儿试试这种方法,一会儿试试那种方法,它正拼命地让用户在现有交际圈的基础上扩大交友范围,努力地取悦客户,但是,它又失败了。

Facebook看见FourSquareGroupon签到团购中获得点成功,于是Facebook也想跟着效仿但是没人在意,Facebook便放弃了此想法。

Facebook会从平板电脑上获得巨大利益,平板电脑与社交网站都是为互相而生的,都是在闲暇时间用的,虽然iPad是在一年半以前才流行起来的,但是Facebook仍然研究不出一个平板电脑应用软。Facebook现在所有歇斯底里的策略似乎都只是在模仿Google+。

当得知谷歌打算细分实际社交网络(家庭,朋友,心里鄙视的人等等),Facebook也推出了组群与列表,之前几乎没人用过,许多人都习惯了以前的社交网络,没人愿意又回去重新分组。

这个月,Facebook又推出了“SmartLists”,这种服务自动追踪你的密友和熟人,但是这并不比Facebook的另一项服务“EdgeRank”更有优势。这周Facebook又退出了“订阅”服务。当Google推出超酷的Hangouts服务,比Skype更好更便宜,一周后,Facebook又整合Skype,其实几乎没人在Facebook上用Skype,没必要。

所有这些模仿Google+的的举动都显示出了Facebook的歇斯底里和目光短浅,所有这些漫无目的的变化都会损害Facebook的形象,让服务变得更复杂更让人摸不着头脑。

Facebook似乎很担心自己走向衰落,这也是情理之中的,虽然现在Facebook用户现在仍在增加,但是仔细关注一下这些率先进入Facebook的国家,会发现,他们已经开始抛弃Facebook。最近的数据显示,在五月份,Facebook丢掉了六百万美国用户,150万美国加拿大用户,上万个英,或为及俄罗斯用户。

事实上,我并不认为Facebook会消失,只是认为他会成为下一个Yahoo,现在可能大家没印象了,Yahoo曾是硅谷最火的公司。

成千上万的用户希望从网上找到一本可以找到任何资源的字典,Yahoo为他们提供了这样一个平台,但门户时代已经退去,搜索时代已道来,Google逐渐取代Yahoo,称为硅谷最火的公司,但是,Yahoo仍然受大家关注,仍然有大量的信息和收入。

Yahoo还不至于对信息和新闻产生多大带动作用,Yahoo已经变成了没人说得清的服务,一种开启后又关闭了公司的机器。Yahoo没有远见,没有目的,可有可无,像行尸走肉一样,苟延馋喘着。

Facebook在步他的后尘,是的,他们仍然会有用户,仍然盈利,但越来越感觉他黔驴技穷,没法超越Facebook时代后的自己。

Facebook就是下一个Yahoo。
原文:http://www.leiphone.com/facebook-new-yahoo.html

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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