Twitter CEO称不担心Google+ 批评实名制

Twitter首席执行官迪克·科斯托罗表示,尽管Google+用户数量增长迅速,但Twitter并不担心这一竞争。他认为Twitter的优势在于能够让用户与更广泛的内容进行互动,并且Twitter的服务更加简捷。
北京时间9月9日消息,据外国媒体报道,Twitter首席执行官迪克·科斯托罗(Dick Costolo)今天表示,尽管他们一直关注Google+,但Twitter对Google+不会感到丝毫的担心,而且科斯托罗很自信的表示,Twitter的表现会更好,因为Twitter一直以用户为重点,而且还注重此服务的简捷性。

  科斯托罗今天在旧金山的大会上对记者们发表了讲话,承认Google+的用户数量可能会非常容易地到达数千万。科斯托罗表示:“用户不可能看不到那些小的红按钮,用户只要登录Google+页面,用谷歌帐号进入,就会看到页面上的红按钮。”

  不过,科斯托罗也认为,Twitter将会更加繁荣地发展,因为Twitter可以让用户与他们关注的一切进行互动,而不仅仅是好友,还包括来自各种渠道的新闻和信息。斯科托罗还称,Google+可能会丧失一些用户,因为其复杂性,而Twitter的理念就是推出简捷化的服务。

  此后,科斯托罗还对一些公司要求用户使用实名登录的做法进行了猛烈批评,尽管他没有提及这些公司的具体名称,但不言而喻,这些公司就是谷歌或Facebook。科斯托罗表示:“其它的服务公司可能会要求用户必须使用实名登录,因为这样将有助于广告主更好地向用户收费,但是,我们的重点是首先为用户服务,我们认为,只要服务好用户,我们就可以为广告主提供更好的平台。”

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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