Instagram值10亿美金 Path值多少

Instagram值10亿美金 Path值多少2月1日,Facebook宣布公司准备上市,Path宣布新增图片处理服务Depth,Path不但让Facebook的移动服务相形见绌,还拥有与Instagram一样功能,今天Facebook砸了10亿美金并购Instagram,那么Path呢?它可是Facebook曾经想拥有的移动时间线应用。

Path VS Instagram

Path有自己的独特优势,它现在还是一个独立公司,和Instagram不一样,Instagram到现在并未盈利,而Path则通过其照片过滤效果获得一些收入,它拥有让Instagram取得成功的相似的社交动态功能,还拥有更好的用户界面,虽然这点也备受争议。两者之间最大的区别就是Path关乎亲密无间,只在密友之间进行分享,可以通过Twitter,Tumblr甚至Facebook进行分享,而Instagram则可以任意分享。

最重要的是Path不但拥有Instagram的功能,它还能嵌入视频,能记录用户的想法,用户听过的音乐、去过的地方、遇到的人,以及作息时间等功能,可以记载自己一天里的每个瞬间。

Path 2.0也拥有与Gowalla相似的功能,也就是Facebook收购的另一个应用。

一个重要问题

在今天对科技公司的估值中,人们都忘了一个问题,这个问题并不是简单的Instagram价值多少或者Path价值多少,而是这个公司对谁价值多少?

虽然Facebook花10亿美金购买一个还未获取收入的公司有些疯狂,但你要知道,Instagram对Facdebook的价值所在,正如雷锋网之前的文章所言,Instagram对Facebook不但具有市场价值,还具有战略价值,可以与Facebook现有的服务完美融合。

正如Facebook前图片部产品经理Sam Odio所言,10美金是一个近乎疯狂地竞价,但如果这样Facebook可以把Google拒之门外,Instagram对Facebook的价值,远远高于对Google,苹果还是微软,亚马逊的价值。

Path价值多少

Path还处于独立状态,有可能会与Facebook来一场大卫与歌利亚的战争,Facebook收购Instagram无疑会对其竞争对手造成压力,也许也会考虑购买一个类似应用,显然Path是最佳选择,Path又价值多少?这又得看谁最需要Path?会为它带来多大的价值?

Via RWW

 

 

annie 供雷锋网专稿,转载请注明!)
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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