新版MSN模仿开心?还是模仿腾讯?

新版MSN9.0增加了群组和好友动态功能,被指模仿社交网站。然而,其更像模仿了腾讯QQ的空间更新提示及群聊功能。本文探讨了MSN9.0的新特性及其用户体验,并对比了其与QQ的差异。

新版MSN模仿开心?还是模仿腾讯?

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<wbr><wbr><wbr> 前几天看到一篇报道写新版MSN(MSN9.0)在模仿开心网,我最近正好也下载并安装了一个新版MSN。说实话,新版MSN做的实在不敢让人恭维。巨大的安装包,完整安装要120M(安装包内含有很多附加功能)但如果不想安装附加功能,那就只能选择在线安装,超慢,我是在中午吃饭之前开始安装,等我吃饭回来还没有装完,在线按照的时间超过了1个小时(我这里的网速可不慢哦)。而且非常非常遗憾,MSN9.0 不能回退安装,也就是说如果装了新版MSN,你想装回MSN 8.5 是不可能的了(除非重装系统)。我曾用一个下午的时间想装回我的MSN8.5都没有成功。</wbr></wbr></wbr><wbr><img style="WIDTH: 634px; HEIGHT: 419px" height="519" src="http://www.yqso.com/images/myblog/2008/msn90.jpg" width="586"></wbr>

<wbr><wbr><wbr><wbr>新版MSN在功能上增加了群组的功能和“最新更新”功能,“最新更新”循环展示哪些好友有更新。这些“最新更新”实际上是好友动态,点一下可以进入好友的MSN 空间。 <b>有媒体报道说这是在模仿开心网的功能,我看MSN</b><b>模仿开心倒不如说是在模仿腾讯QQ</b><b>的好友空间更新的功能。</b>QQ在很久之前就有Qzone和QQ的联动功能,用过QQ的人都是知道,如果好友更新了Qzone,自己的QQ就会有提示。但感觉上QQ提示比MSN这种提示要舒服的多。QQ的Qzone提示是在每个好友的后面一目了然;而MSN的提示是在循环展示,用户并没有直观的概念,像我这样有1000个MSN好友的用户,是展示不过来的。</wbr></wbr></wbr></wbr>

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<wbr><wbr><wbr> 还有一个功能是MSN的群组功能,我记得很早之前大家在使用QQ和MSN的都会有一个深切的感受,MSN没有组群功能,用起来很麻烦,而QQ的群功能非常好用,后来MSN有了外挂MSN shell ,MSN终于在外挂的作用下实现了群功能,虽然MSN的群一直不好用,大家只能凑合者用了。这次MSN终于支持群组功能了,不过好像只支持的用户是有限的。QQ的超级群也要收Q币的吧,不知道MSN将来会不会收钱。</wbr></wbr></wbr>

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<wbr><wbr><wbr><wbr>新版MSN我感觉最不爽的是把原来右侧头像挪到了左侧(见下图)。还好这个头像可以关闭。还有一点,新版的MSN没有了发送按钮,我记得当时名博白鸦在一篇专门讨论引导用户习惯的文章中,讨论过即时通讯需不需要发送按钮,当然他的论断是im不需要按钮,不过我现在感觉这个按钮是非常有意义的。因为有的时候用户在发送图标回复的时候,是全鼠标操作,这个时侯发送按钮就非常有意义了。</wbr></wbr></wbr></wbr>

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<wbr><wbr><wbr><wbr>时至今日,中国的IM市场基本上就剩下了QQ和MSN这两家,其他的即时通讯比如新浪的UC、搜狐的搜Q、雅虎的雅虎通、网易的POPO基本上都退出了主流市场。而MSN依靠者商务市场,QQ依靠着娱乐市场可以说是处于垄断地位,但是从功能能力上说QQ要比MSN强大的多,QQ的群,QQ的Qzone,QQ等一些列的延伸功能都走在了MSN的前面,而MSN在功能上很多正在“抄袭”QQ的,不过好像MSN又抄的不太像,因为MSN是个全球化的产品很难对中国一个地区进行特定处理,也就所谓的众口难调,美国人的习惯放在中国肯定行不通,也是很多跨国企业在中国做不好的原因,<b>本土化</b>才是任何一个跨国企业的最重要的,特别是做这种通用产品的企业,更要注重本土化。(文/王英雄)</wbr></wbr></wbr></wbr>

【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,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。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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