转中国web2.0前途是什么

本文探讨了Uuzone关闭的原因,包括糟糕的业绩表现、不明确的用户定位及特色缺失等问题,并预测未来一两年内将有大批Web2.0网站面临关闭。同时分析了Web2.0在中国面临的挑战,如文化差异导致的需求不匹配等。
http://www.uuzone.com/blog/mao/149664.htm

今天在我的RSS Reader里面看到uuzone的CEO老冒的一篇告别uuzone的博客。背后的故事大致可以猜到:VC不满意uuzone糟糕的业绩和遥遥无期的商业前景,于是换人,准备对uuzone下手了。

对这个结果并不感觉意外,因为uuzone一直以来网站流量就不大,网站的目标用户群体定位不够清晰,网站缺乏特色,网站经营始终看不到什么起色,而且就是uuzone新版本的页面透明效果也运用的很不好,总之,这是一个必然的结果。经营三年而无任何起色的网站,VC也不可能再沉得住气了。接下来的故事自然很好想像:裁员收缩开支,网站大幅改版谋求广告收益,基本上没有什么太大的起色了。

06年下半年基本上是国内web2.0网站处于紧缩的状态之中,预计未来一两年中会有大批网站关闭或者撤资,能够真正活下来的web2.0网站可能很少。不过话说回来,国内真正设计和运营的好的web2.0网站本来就寥寥无几,在我看来无非就是豆瓣,点评网而已,当然连他们都不温不火,其他各种跟风的网站更加毫无价值可言,倒闭也在情理之中。

互联网web2.0网站的兴衰有时候和社会经济的大环境,以及文化都有非常紧密的关联关系。例如国内很火的视频分享网站在国内就很难有生存的空间,毕竟国内的摄像器材本身就没有普及,搞视频分享网站无异空中楼阁;再例如国内一些颇为高雅的web2.0网站在国内也难觅生机,作为一个上网网民群体普遍文化素质低下的国家来说,高雅意味着过于小众的需求了。web2.0和中国互联网根本就不match,中国的社会政治,经济和文化条件决定了只有服务于最大众的低素质网民群体,网站才有非常好的商业前景,例如为什么像mop,天涯之类社区在国内这么受欢迎,为什么baidu的贴吧这么受欢迎,都是是这些原因有紧密关系的。

我相信web2.0这种以用户需求为导向强调用户反馈和内容建设的网站在未来的某天会在中国成功的,但是需要一段漫长的等待,等待中国的政治经济和文化条件具备的那一天。

最后说到JavaEye网站,我觉得JavaEye2.0是一个非常web2.0化的网站,而且还固执的定位于高雅,分众化,看起来没有什么大的商业前景。但是所不同的是,我们不会去找投资,从某种意义上来说,我们也不需要找投资。因为我们本来就不期望JavaEye网站很赚钱,很成功,这也是一种不切实际的幻想。

我希望JavaEye网站始终成为一个注重高品质的精品技术社区,不需要很赚钱,能够通过招聘业务和网站广告赚一点点钱就足够了,我能够做自己感兴趣的事情,然后赚一点点钱糊口已经很满足了。
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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