闲谈WAP网站排行

昨天看到了Opera发布中国WAP网站排行榜的新闻,呵,可以看出挪威厂商Opera眼光放得远,有心想做大手机浏览器的市场。Opera的浏览器确实蛮优秀的。我也不质疑Opera有什么偏心,我相信Opera是公正的,而且对于他公布的一些往年没有出现在Top的网站,今年确实会有不俗的表现。

 

不过呢,我想用一个数据来说明这个排行榜目前与国内真实的网站的流量出入应该还是很大的。以下我列出我们和国内绝对TOP百分百的站点合作后得出的去年第3季度浏览器分布情况:

手机品牌流量所占比重
Nokia (诺基亚)36.10%
SonyEricsson(索爱)11.92%
MOT(摩托罗拉)8.92%
NEC(日本)3.48%
SAMSUNG(三星)3.04%
LENOVO(联想)2.12%
Mozilla/4.0 (软件)1.88%
Bird(波导)1.11%
CECT(中信)1.08%
GIONEE(金立)1.04%
AMOI(夏新)0.97%
TCL(国产)0.94%
KONKA(康佳)0.80%
LG(韩国)0.43%
Dopod(多普达) 0.37%
CHANGHONG(长虹)0.29%
SKYWORTH(创维)0.29%
Panasonic(松下)0.24%
TSD(国产)0.23%
UNISTARA0.18%

其中摩托罗拉和一些厦华内置了Opera浏览器,但是你看Opera所占国内用户比例,你也应该清楚Opera公布的排行榜的虚实情况了。

我的数据准不准?呵呵,我们和国内TOP100的网站都是合作伙伴,前top50是我们的主要合作伙伴,我对国内各站点的真实的流量不说了如指掌那也是心知肚明啊。同时我们很真诚的希望我们的合作伙伴年年进步。

2008年,从数据和一些新的流量收集可以看出,今年是无线网站异军突起的年份,这个市场从2008年开始热炒了,其中不乏资本雄厚的知名企业,年底中国移动再公布数据时会让大家对以往的TOP排名几年没什么新意的感觉一扫而空!会让无线行业热血沸腾的开始,2008年。

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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