曾经号称百万大军的个人站长们为何悲情?

前两天,见了一个勤奋又曾经充满梦想的站长哥们儿,这次他来北京,是谈找工作的事儿的。

当年哥们也曾痴心付出,网站PV也一度高达百万,还组了3、5人的一个团队,估计也曾做过上市的梦,只是现在差不多准备关张了。他的感叹是,PC网站没人看了,移动互联网的时代来了。大部分站长,没有跟上时代的步伐,日子变得越来越难了。

回顾短暂的互联网历史,个人站长是个挺有意思的群体,据说在中国就号称百万大军。他们往往学历不高,对互联网兴趣浓厚,工作状态不分昼夜,有的即便 是有份正式工作,脑子里总想的也一定是网站那点事儿。不知道“屌丝”这个词是不是站长创造出来的,不过,“草根”这个词一定是他们最先称谓自己的。

大部分的站长,其实就止步于做个网站而已。抢百度们某个关键词的首页,四处找人交换链接提高***值,辗转于Google联盟和百度联盟,虽然每个月 收入只是几十元到几千元不等,但要的就是这份成就感。当然,也有的站长摸爬滚打出人头地,比如蔡文胜、李兴平等人,但绝对是凤毛麟角,成功的概率,并不比 中彩票的概率高多少。

前几年,百度、腾讯、360等多家网络巨头,都非常重视草根站长,指望通过站长联盟的方式聚拢起蚂蚁雄兵,经常组织各种聚会活动,一些站长们得以出入那些楼堂馆所,有的还成了小明星,成就感更是得以释放,一时成了香饽饽。只是之后的加强监管,网站备案折腾了不少人。

这个站长哥们还说,实际上,微博起来以后,一大批的站长们,还是抱着提升网站“流量”的固有思维玩微博,这种思维方式其实就OUT了,微博的用户, 快餐式、朋友圈式的玩,并不一定会有兴趣去点击那些推广目的的PC网页链接。一个没有网站根基的“冷笑话精选”,很快拥有千万粉丝,秒杀了那些天天盯着自 己网站PV的苦逼的站长们。

“站长的包袱太重了,他们根本不相信自己的网站正变得越来越没有价值”,哥们的心声,代表着一代个人站长的惆怅。

范氏途说乱曰:站长们如此,传统媒体又何尝不是如此呢。昨日听闻某杂志宣布退出报刊零售,俺觉得这种思维变革其实是对的。抛弃固有的思维评价方式, 让自己能够更轻,更快,也许是在新的互联网时代求存发展的唯一出路。笑傲江湖里,有欲练神功,必先自宫,天龙八部里,虚竹破玲珑棋局,,一样也是先求死后 求活。悲情的站长们,忘掉过去吧!

站长狗微信公众号(zhanzhanggou)
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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