因无法坐收渔利封杀Flattr 苹果很坑爹

苹果因无法从Flattr微支付工具中获利而禁止其在应用内使用,该工具让用户能以小额支付形式支持内容创作者。苹果要求此类支付必须通过Safari或SMS进行,并坚持从中抽取30%的分成。

大家是否还记得微支付工具 Flattr ?它有点类似于 Facebook 的“ Like ”按钮,置于文章、音频等内容的末尾,在读者完成阅读时,可按自己意愿点击支付小额费用(也有人将此称作小额捐款)。今天,它再次引起业界关注,是由于苹果拒绝在其应用上绑定 Flattr。

苹果作出这一决定并非因为Flattr有任何质量和安全问题,而是因为,通过 Flattr 进行的直接支付行为将不受苹果干预,苹果也无法从中获利。

Flattr 这种创新的微支付工具提供了一种新的购买体验,用户可以通过付费与否表达自己对某一文章或产品的态度。此前,苹果已经封杀了 podcast 在线收看和管理工具 Instacast 。

这种“喜欢,就付钱”的支付模式深受苦逼应用开发者欢迎。对用户来说,现在 App Store 中有许多应用都可以免费下载,小费就成了用户向应用开发者表达感谢的一种方式。对于付费应用,这个支付模式也是可行的。(Ps:Flattr 这种支付工具在有支付小费传统的国外还是比较有市场的,但在中国应该是很难立足。)

对于应用开发者来说,一个付费应用的受欢迎程度无疑是敌不过免费应用的。而 Flattr 则为这些公司提供了获得小额捐款以维持自身服务运作的途径。但苹果自然不允许这种状况发生在自己的眼皮底下,除非按照苹果的应用内付费规定,允许苹果抽成30% — 这不是很坑爹吗?

在给 Instacast 的封杀声明中,苹果称:

“这种捐款行为必须通过 Safari 或者 SMS 进行。”

苹果是摆明了要从中分一杯羹,但它也有权这样做。谁叫 App Store 是它的地盘呢?
当然,Instacast 也有权选择另一个宽松的平台;但离开苹果 App Store 就意味着放弃丰富的用户资源,这也让应用开发者们难以取舍。

微支付模式将是应用开发者打着“小费”旗号盈利的新途径;随着这种支付模式日益成熟,他们也可以限定小费的最低额度,从而彻底推翻应用内付费模式。

但眼下面对苹果的强势地位,应用开发者们也只能继续苦逼;不然,就将步 Flattr 和 Instacast 的后尘。

 

Via  TNW

曹三藏 供雷锋网专稿,转载请注明!)
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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