iphone背后的IT规律

本文介绍了IT行业的摩尔定律,并通过iPhone的发展历程展示了该定律的实际应用。文章指出,每18个月,IT产品的性能就会翻一番,或者相同性能的产品价格会减半。通过分析iPhone的存储容量升级路径,我们可以清晰地看到这一规律的存在。
IT行业是一条完整的产业链条,包含了许许多多的环节。作为发展速度最快的一个行业,其发展是遵循着一定的发展规律的。而我们只有掌握和了解了这些规律才能理解IT行业,从而做出正确的判断或者发现新的商机。
在IT行业中,比较著名的有三大定律:摩尔定律、安迪-比尔定律、反摩尔定律。今天主要介绍摩尔定律:其最早是由英特尔公司创始人戈登·摩尔博士提出。摩尔定律的主要内容是:每18个月计算机等IT产品的性能会翻一番;或者说相同的性能的计算机等IT产品,每18个月价钱会降一半。

这里写图片描述
让我们来看看其在iphone上是如何体现的。
在2014年的9月,当时市场上最流行的是32GB储存容量的手机,然而新推出的iPhone6并没有32GB,它是从16GB直接跳到64GB,从iphone6推出之后,16GB的手机就被大家所抛弃。当用户都习惯了64G的手机之后,2015年的9月推出了iPhone6s,直接从32G跳跃到了128G,逼迫人们去购买更大容量的手机。
这里写图片描述
此时距离苹果消灭32GB版本刚好一年半,即18个月,传说中的摩尔定律!
之后是iPhone7,2016年9月发布,理所当然地,大家发现都没有64GB版本,和iPhone6s一样,苹果让用户在32GB和128GB之间选择。
这里写图片描述
现在轮到iPhone8了,2017年9月发布,当所有人已经习惯了128GB后,再一次,苹果毫不犹豫地砍掉了128GB,直接从64GB跳到256GB,距离2016年6月苹果砍掉iPhone64GB版本的时间,刚好又是一年半,又一个摩尔定律!
由此总结一下摩尔定律主导IT行业的发展,主要表现为:
1.为适应摩尔定律,IT公司必须在比较短的时间内完成下一代产品的开发。短时间内完成就需要非常大的投入,导致的结果就是每个产品的市场不会有太多的竞争者。比如,个人计算机CPU行业里只有Intel是老大;个人计算机操作系统微软是老大。
2.由于有了强有力的硬件支持,许多具备新功能的软件应用能得到推广和使用。
3.摩尔定律使得各个IT公司在研发上必须具备长远目光,要考虑多年后的市场。
这便是从摩尔定律可以学习到的IT生产的经验之谈。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值