应对Gmail,Hotmail升级为Live Mail Beta

作者分享了自己使用Hotmail的经历及受邀体验LiveMailBeta的感受。认为微软通过模仿Gmail提升了自己的产品,并且提到了Ajax技术的发展趋势。
MSN用了很多年,附带的Hotmail空间为250M,虽然比Gmail的2G空间少不少,但仍一直在用。当然,Gmail我也有,而且现在是我除了公司邮箱用的最多的。用Gmail也不为别的,一是空间大,二是功能人性化而且很酷。
下午开完会回到办公室,MSN提示有邮件,进入Hotmail后发现有Live Mail Beta体验的提示,于是一路点击进去。我除了获得2G Hotmail Live Mail空间外,还可以体验Live Mail的新功能。
我想说,微软的核心竞争力不是创新,而是模仿。Gmail的优点都被它学去了,易用性也不错,其它的优缺点还要慢慢体验。
看来微软现在要把Live进行到底了,Ajax技术可能会成为近两年开发的热门名词。
刚才在网上看到老盖要宴请我们胡哥,之前中国政府好象采购了15亿美刀的微软产品,这顿饭不便宜啊。
微软这只巨象也开始小跑了,不知和IBM最终谁能笑傲IT届!?
说了这么多,上张图吧:
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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