Always Beta 方式是不是问题?

本文讨论了一种网络服务模式——AlwaysBeta,即服务一直处于测试阶段,不断更新改进。文章分析了这种模式背后的逻辑及其可能带来的问题,包括客户对于产品稳定性的担忧、更新频率及费用等问题。
现在网络服务有一个观点,就是一直提供beta版给大家。

承诺是:我们一直在努力,更新系统的功能和表现。前提是,我们是一家技术很强大的公司。

如何实现前提:

1,实际上是,资金排名全国前十,博士硕士若干,每个项目成员都能著书立说。我说beta,那是因为可能还有更好的想法。

2,口头上是,客户水平比你差[好忽悠],其实公司产品离完善还有一定的程度,测试也不完全,告诉他,我们公司这个产品很好,而且还有挖掘的地方,为了提供给你更好的产品,我们现在还在努力,所以一直beta中,有更新就给你也用上。

只要实现了前提,并遵守一定的承诺,那么也许是一个很好的方案。

但是,客户的想法是:

1,不停的更新,你的产品成熟了没有啊。

2,我花钱买你的东西,还不能安逸,哪天你说改了就改了,我已经习惯用那个你又改成别的样子,浪费时间。

3,更新要不要钱的,要钱的话你一次给我算好,大家安逸。别老这样一次一次收,烦死。

Alway Beta 在收费服务上面有一个明显的认知漏洞,客户付费是要有保障的服务,而服务方却提出一个服务的不确定性。给客户感觉有点不负责任,这个方式是好是坏,不知道大家怎么看。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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