声泪俱下 痛哭流涕:微软,我真的对不起你

一位长期使用微软盗版软件的用户表达了对微软既爱又恨的复杂情感,并对微软的定价策略、市场竞争手段提出了批评。

微软,我对不起你---一个盗版用户的真情告白

微软,我对不起你。从我接触电脑的那天起,从DOS6.22一直到现在的Windows XP,我使用的都是盗版。

微软,我对不起你。我在社会上这么辛苦地挣扎,每个月的工资竟然连正版的Office XP也买不起。就是我咬牙花个几百块买套Win98,还是没有售后服务的OEM随机版!

微软,我对不起你。我不该一边用着你的产品一边骂你们的市场调研员,定价决策人是混帐王九蛋:“你们这不是在卖东西,是在利用法律。”

微软,我对不起你。每当你打官司胜利的消息见报,我竟然同情那些使用盗版的小公司,制造盗版的商人们。特别是后者,感觉他们的损失就是我的损失――他们是违法的犯罪,你是守法的犯罪。他们犯的是罪,你犯的是罪。

微软,我对不起你。我不应该一边白用着你的产品,一边大骂你产品的不稳定,每次在死机之后---长歌当哭:Windows XP你为何要死机?

微软,我对不起你。我不该白白用了你的产品这么长的时间,一点感激之情也没有。不仅如此,我还恨你恨得牙根痒痒,盼着马上有人把Linux做得和你的王牌一样好用。――其实就是易用性差些也没有关系,大不了我从头学,反复安装――硬盘本不需要格式化,蓝屏见得多了,也就不得不格式化。

微软,我对不起你。我竟然免费用着你的IE,还在同情网景。我不应该认为你是个玩sm**高手,总喜欢在自己的产品里捆绑这个再捆绑那个。仅仅从网景身上,我就知道你所过之地,行业生态肯定会失去平衡。

你不是在竞争,是在屠杀。你自己的国家都要对你下死手,把你大卸八块。

――其实你的捆绑对我是有好处的,花同样的钱,多个功能多份享受。但为什么我总在想,如果网景不推出竞争,浏览器会不会比现在的IE功能更强大,性能更好?起码我有个选择的余地。

微软,我对不起你。我不应该一边用着你的Office2000,一边为WPS的胜利而高兴。作为一个中国人,我就是摆脱不了这种“狭隘的民族主义情绪”。

微软,我对不起你。我不该在看了Windows的“许可协议”后骂你。我也不该为正版用户花了上千元,才仅仅拥有一个软件的“授权使用”而气愤――尽管我用的是盗版,看“许可协议”是多此一举。我早就该了解你,理解你。在上初中的时候我就学过资本家为了利润会不顾一切。对你这只狼,我本不该有任何幻想的。

微软,我之所以这样理直气壮地对不起你,是因为你先对不起我:

你的歧视性高价,侵犯了我的生存权――如果我真白痴到买你出品的正版软件,那接下来的一个月(或几个月)我只有*自己身上的脂肪生存了。

你操作系统中的漏洞,侵犯了我的隐私权――天晓得现在哪个黑客高手正利用系统中的漏洞窃取我给女朋友的情书。

你拒不开放源代码,侵犯了我的知情权――有些系统漏洞是外界人士找出来的,还有多少他们没有找出来的呢?你什么也不说,就知道在网上发补丁,增加系统的“吻*性”。

你屠杀般的竞争方式,侵犯了我的选择权――我不知道会不会有一天我到眼睛店验光时也会见到蓝屏――那是电脑验光。

你产品驴打滚似的更新速度,侵犯了我,特别是企业用户的财产权。

――想想那些当年购买正版Win98的客户们,才过了六年,就快要连你的技术支持也得不到了!

你侵犯了我以上的权利,但我并没有侵犯你的权利――侵犯你权利的是盗版商,至于那“许可协议”,完全是不平等条约,我没有遵守的义务。

微软,你是优秀的软件公司,你的产品是优秀的产品。然而,我要对你说:世上没有永远的辉煌,三十年河东,四十年河西。我劝你在Linux满大街都是,正版卖到几十元之前,仔细想想你自己在中国的定价政策。

当然,产品价格的制订权在你的手中。所以在你的产品价格达到我的心理承受范围之前,我只能继续对不起你。

微软,我是真的对不起你

本文转自:http://home.donews.com/donews/article/9/95221.html

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局优或近似优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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