从权限管理看互联网产品的盈利方式

咋们做产品,基本上权限设计可以分为两种。

一种是功能权限设计:管控用户是否有使用产品中某个功能的权限。

一种是数据权限设计:管控用户是否有查看应用系统中数据的权限。

如果这两种权限设计好了,那么权限设计也就差不多完成了。而很多很多的互联网就是利用这些权限的管控获取利润的。

说到利用设置功能权限获取利润的,首先看是腾讯的产品了。QQ会员、蓝钻贵族、绿钻贵族、红钻贵族、黄钻贵族等等。通过支付一定的费用,来获取一些特殊的功能使用。

QQ特权:

QQ游戏中的蓝钻贵族:

还有QQ音乐的绿钻贵族,QQ空间的黄钻贵族,QQ秀的红钻贵族等等,每一款腾讯产品,都有那一套获取利润的权限的管控机制。

说到利用设置数据权限获取利润的,看下刚在美国纳斯达克上市的世纪佳缘,用户给世纪佳缘支付一定的费用,便可以获取到更多的优质的异性数据信息。



“查看谁看过我”、“查看最后登录时间”,这些便是数据权限的功能了。咋们都是程序员,如何去实现一点都不难,但是如何巧妙的从用户口袋中掏出钱,确实是有难度的。

当然上面只是互联网获取利润的冰山一角,不过这也是有条线路的:

用免费为诱饵获取大量用户,拥有大量用户之后,再搞特殊权限,通过提供特殊权限收取用户的利润。由此可见合理的权限控制是很多互联网产品的利润来源。

百度的竞价排名、优酷的付费电影、咋们做管理软件,根据用户不同的费用,给予不同的功能,都是如出一辙。

想起了刚毕业时,一心想创业,几个人合伙想搞一套生产软件,先免费给深圳广大的搞生产的小型工厂使用,等他们离不开这套系统的时候,通过升级打补丁来收费,原来道理是一样的。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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