谷歌VS微软-网络就是计算机

随着网络带宽的提升,网络软件如Google的在线电子表格等逐渐普及,预示着网络即计算机的时代即将到来。这一趋势将改变软件的使用方式,并可能有效解决盗版问题。

写于 2006-06-11

Sun前总裁麦克尼利的预言“网络就是计算机”,现在已基本成为现实。B/S软件大行其道,业务方面的软件对于客户端的要求越来越低(瘦客户端),当然网络游戏等休闲类除外。
Google从Gmail推出以后,就开始在软件方面四处出击,这不,前几天Google又宣布将其首款电子表格在线服务Spreadsheets加入Google Labs测试项目。虽然微软表态,Google电子表格至少落后10年,但想一想十年前,Office95其实也是蛮好用的。对于网络软件,我们的要求应该不会比桌面软件更高,Gmail的某些功能甚至已超越一些邮件客户端。
微软一方面在言语上打压Google,但一方面推出的Live战略,显然也是看到了网络的力量。未来,软件的应用方面绝对在网络上,桌面游戏被大量盗版,网络游戏则成就了很多软件公司和运营商就很能说明问题。想想吧,有一天我们的网速已经和现在硬盘的读写速度差不多时,一定会有很便宜的计算机推出来。你要上网,没问题,网络浏览器;你要写文件,网络办公软件;你要杀毒,网络杀毒软件。。。
最近网络软件开发炒得很热的AJAX,说白了就是因为网络带宽已达到了能在服务器端做一些很炫的应用的程度。
有一天,所有的应用软件都由服务商通过网络提供,那时候,肯定很多人不爽,但对程序员和软件业来说,幸福的日子终于来了。
Google和Microsoft在网络软件上的竞争,我认为,必将加速“网络就是计算机”全面实现的进程。“网络就是计算机”对于计算机知识产权的保护非常有利,将是打击盗版的终极杀招。
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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