不好了,池子漏了

周末在杭州给天使湾的十几家移动互联网公司分享,看到他们做的东西,和庞小伟聊了聊,得到如下思考,和大家分享。

2012年是传统互联网公司遇到前所未有的挑战的一年。

从1995年开始,中国的互联网网民就不断的增加,每18个月网民总数翻番的速度几乎没有停下来过。如果看看当年中国最大的门户网站新浪上市的时候日浏览量只有1000万,而现在随便一个网站都有可能超过千万就能知道这十几年的发展速度。不过,坏消息是,这种增长从2011年开始放缓了。现在中国5亿网民,我可以非常自信的预测,中国网民数永远不可能翻番两次了。在之前的10年,每天都有新用户,对于网站来说永远有机会,新用户就算是平均分配也有不错的增长,而增长低于两年翻番就是落后。而这种情况,变了。互联网的人口红利,第一次接近发完,传统互联网增长压力剧增,看看最近的一两年,很多的报表都在显示网站增长速度放缓,从百度,腾讯的网页到第二梯队的大多数网站,都是一样。

屋漏偏逢天下雨。在过去的十几年里面,互联网的网民数只增不减,无论什么时候拉上来的网民,都在一个大池子里面,这个池子从来没有漏过水。但是,从2011年开始,这个池子开始有了一个大窟窿,这个窟窿就是移动互联网。越来越多的用户迁移到移动终端上。虽然不是一去不复返,但是在PC上上网的目的,时长等发生着重要的改变。

看看移动的这个窟窿有多大!现在智能手机大约4000万终端,但这个数字很有可能在未来的3年里面达到4亿(3年还是5年不是关键,关键是短期一定能达到这个数字)。如果真的是这样的话,以Android,iPhone为代表的智能机用户每个月可能就要新增加1000万,这是一个大得不得了的数字,是一个不能忽视的人口红利(天哪,不是红利,就是本金派发了)。

同样,我们看一下智能手机的移动客户端的安装量。现在一般的安装量在100万以下(包括我们的)。一些300万左右的是比较大的,超过1000万安装量的几乎就是人手一个了。新浪微博,微信,大众点等等。但是想想一下,再过3年,会出现什么状况?一个普通的应用的安装量应该在1000万以上,智能手机安装量过亿的将会诞生。这是一个非常大的机会。我们这里仅仅探讨智能手机,就是Android,iPhone,其他的终端暂且不算作移动互联网。

而手机领域,一定和网站领域不同。一定不同。具体的不同我还没有特别的感觉,但需要恶补这方面的知识才能够在这个领域不被甩下。隐约感觉互联网是主机的一张脸,让用户过来看这张脸,而移动互联网是用户的一张脸,用户打开的应用应该就是非常个性化的自己要的东西。移动互联网绝对不应该和PC互联网的体验一致。我们需要重新思考这个问题:我们解决什么问题?我们怎么解决?而完全不需要考虑PC互联网的很多的做法。我们很有可能需要按照你是谁来做程序,比如给房东用的,给工人用的,给白领用的这样的方式做APP。等等等等。需要有很多的思考。

结论:我们需要非常非常的重视移动互联网。这其实是百姓网的第二次创业。被一个大潮甩掉太容易了,能够在两次大潮中间都有所表现的公司,太少见了。按照历史的平均水平来看,如果我们不做些什么,百姓网很快会在移动互联网来到的时候变得无足轻重。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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