腾讯这么多年来,最大的失误在哪?

文章深入分析了腾讯的成功与失误,指出其专注产品开发导致对环境变化不敏感,技术积累未转化为模式创新,以及在新领域缺乏主导地位的问题。同时,文章批评了腾讯在口碑和品牌建设上的不足,以及在网络支付市场的战略失误。

腾讯最大的成功,就是它最大的失误。

腾讯专注做最好的产品,只要用户需要,就提供给他。腾讯做到了,也让自己成了中国最大的小农经济,同时成了全球市值前五的互联网公司。这导致了什么后果?对周围的环境、气候不再敏感。Facebook的开放是一种自觉,但腾讯不可能产生这样的自觉——自给自足的日子很美满啊。

腾讯的技术储备、经验储备、人才储备,本应有突破性的模式创新,但可惜,腾讯更关心自己的日子不受打扰,不愿承担任何风险。苹果的WWDC,是业界大事,今天的腾讯合作伙伴大会,除了腾讯自己,有几家门户网站报道?大家都恨且怕它。

好在,腾讯已经想明白。

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1.在具备了无敌的用户群和关系之后,没有明确的发力方向,很多方向都是被动的跟随和模仿,甚至只是出于制约对手的目的而做出的后手反应。因此也丧失了相应领域的主动权,比如电子商务,比如微博和SNS。

2.在国内互联网老大的位子上,局限于追求财务目标,没有去探索互联网的更多可能性。这同样也是其固守游戏和虚拟化方向,导致在新领域始终无法建立地位的原因之一。

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如果只說一點,我覺得是「没有做好Q币」。
拍拍网、财付通也都不上路子。
错失网上支付良机,被支付宝取代。
腾讯在网上贸易与金融领域,根本没有作为。

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的确是在口碑方面,无论是业界还是用户。

腾讯的用户体验做的很到位,但宣传上,口碑上却不好,用户用着爽,但偏偏不说腾讯的好话。就像一边在嫖妓,一边说贱。

表面上是腾讯埋头苦干,实际上是扩张过快,给业界和用户留下抄袭的臭名,付出再多,印象分已经大打折扣。

但偏偏中国却是极度热爱免费的国度,so……

http://luju.me

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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