新浪首页改版,您还去新浪看新闻吗?

新浪首页进行了重大改版,将视频内容提升至显著位置,同时减少了博客内容的曝光度。此次改动反映了新浪对视频内容重视程度的提升,但可能会对习惯阅读博客的老用户造成不便。改版是否成功将取决于新增视频用户的数量。

新浪首页改版,您还去新浪看新闻吗?

新浪首页改版了,主要体现是“视频上升、博客下降”的思想,原有的首页第一屏中部的“博客”全部取消了,取而代之的是“视频”,原有的博客内容不知道调整到哪里去了,分散到各个栏目中了吧。

具体的页面,我不抓图了,大家自己看吧 http://www.sina.com.cn

不知道为什么这样改版,也许是陈老大认为视频更加重要,博客的热度已经过了吧。

我对这个改版非常不能理解,因为对我来说,我很少看视频,一是速度,二是不方便。打开一个视频从连接到播放,时间很常,而且需要开声音,上班的是谁能开个耳机和音箱看视频呐?还有不太方便的是,不能快速浏览信息。看一条新闻或者博文,不感兴趣的可能就是看看分标题和重点文字,几十秒或者几秒就可以完成,而看一条视频,这些都不合适。

改版对于所有大网站来说都可以用“痛苦”来描述,因为不改的话,时代在变,热点在变。改版吧,老用户总是有这样、那样的习惯。痛苦的程度可以用“失去的用户有多少,新增的用户有多少”来衡量。不习惯新页面的用户就失掉了。我是那种不完全失掉的用户,但是我每天都看的这个原博客区域的文章PV都失掉了。当然新区域会因为视频展示而增加用户。

我想这次新浪首页改版肯定是痛苦的,因为很多原有的东西改没(不是换个地方)。好多老用户的习惯都必须去改一改了(改用户习惯以为用户的流失)。新的视频用户会有很多吗?也许这是新浪要进攻视频的标准,当年新浪首页改版,把博客提到了很重要的位置,然后就打败了博客网,难道这次想故伎重演打败视频网站?拭目以待了。

在这里问问诸位看官,你习惯新浪的这次改版吗?

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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