奇怪的文化:廉价自己的产品

本文探讨了软件行业的独特现象——从业者对于开源与免费文化的推崇,对比了其他行业如法律和医疗对待知识和服务的态度,提出了软件作为智力劳动成果应合理收费的观点。

奇怪的文化系列

廉价自己的产品

服务业就是骗子行业

我上班途中卖包子的店都涨价了,中午午餐去的店也都涨价了,这些店家之间有没有联盟我不知道,我只知道他们都说由于各项成本上升,商品必须涨价,需要消费者的体谅。前几天听说一直处于价格下滑的家电行业也要集体酝酿涨价。

很久以前,我认为各行业的工作人员都希望自己的产品卖的贵一些,这样自己可以赚更多的钱,无论是企业的老板还是员工。不一定说这个公司赚了钱,员工的钱也肯定多,但至少行业如果赚钱了,从业人员的收入也应该会提高。我想任谁都不希望自己的劳动成果被廉价或无偿的获取。

不过软件行业改变了我的想法,思来想去,只有神奇的软件行业中的很多从业人员喜欢将自己的成果免费无偿的让众人使用,甚至为了说明免费和开源的正确性,还编出了无数莫名其妙的概念,比如

法律条款都公开但律师照样赚钱
医学知识都公开但医生照样赚钱
所以软件应该开源,靠服务来赚钱

我*,我都怀疑要么说这个概念的人不是软件行业的,要么就是来软件行业卧底说的话,你要做一个比喻也要能比喻啊,法律条款,医学知识,能和代码比吗?我来告诉你,应该怎么来比较

法律条款都公开,但怎么分析案件和法律条款的关系,以及如何准备诉讼,是每一个律师商业秘密,不需要告诉你,而且无论你的案子输赢,你都需要支付律师费用

医学知识都公开,但怎么分析病情和决定使用什么治疗方案,是每一个医生的商业秘密,不需要告诉你,而且无论你死活,你都需要支付医疗医药的费用

结构化编程方式都公开,但怎么组织代码实现功能,是每一个程序员的商业秘密,不需要告诉你,软件行业算是讲道理了,如果有bug我们还替你修补和升级,为什么我们不能收费?

如果你需要律师、医生行业和软件的开源免费的行业一样,那应该是什么呀的情景呢?

律师的诉讼辩词应该免费提供给当事人(和代码开源一样,不是说法律条款都公开嘛),如果当事人需要律师在法庭上现场辩护(所谓的支持服务),则需要付费给律师,如果当事人自己依据提供的免费辩词自己辩护,则不需要支付给律师费用。

哦,那律师还可以从什么地方赚钱呢?

看下你诉讼辩词纸张反面是什么?啊,广告!有印刷广告,打印广告,黑社会催款广告,黑社会帮你出头广告,恩这个模式和软件开源的模式才是一样的。

医生的处方应该免费提供给患者(和代码开源一样,不是说医学知识都公开嘛),如果患者需要你指导他如何吃药(所谓的支持服务),则需要付费给医生,如果患者自己吃药,则不需要支付给医生费用。
哦,那医生还可以从什么地方赚钱呢?
很多吧,诊室四处都是各种药品和营养品的广告,火葬场广告,墓地广告,骨灰盒广告,,恩这个模式和软件开源的模式才是一样的。


不知道什么时候开始,中国的软件行业变得非常诡异。
你写收费软件吧,他们说盗版有理。
你写免费软件吧,他们不允许你嵌入广告。
你写无广告版本吧,他们不允许你收集用户的行为。
你不收集用户行为吧,他们说你的产品不够定制

每一个行业都应该在自己的立场争取利益的最大化,我们消费接受了他人的服务,就应该给予他人合理的回报。因为我们穷,我们看盗版电影,所以我认为电影植入式广告是一个不错的方式,007系列中可以大秀汽车,手表广告,我们国产电影干嘛不能有植入式广告。重要的原因还是中国人的一个习惯,不喜欢人家赚大钱。

在很多中国人眼中,拍电影和做软件都是无本万利的事情,扭下屁股,敲下键盘就可以在没有实体的情况下,买给很多人,我*,所以我就是要盗版,我就是要你免费,我就是要。。。。。

不过诡异的是,电影行业的从业人员会联合建立反盗版联盟,但在中国的软件行业中,却有无数的做软件的人都支持软件开源免费盗版,那真的是一种奇特的文化啊

如果免费和开源真的是如此的高尚,那么靠开源出书的人也需要遵循如下模式


文字是人类文明公共的产物,所以书必须免费
纸张是人类文明公共的产物,所以纸张不能收钱
哦,所以作家应该将人类公共产物的字写在公共产物的纸,并提供给读者
如果读者需要作家亲自念给他听,那才需要付费,否则,我自己阅读,干嘛需要付钱给你啊


原文地址: http://blog.youkuaiyun.com/shyleoking/article/details/6146145

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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