安全卫士的个性化

打开360安全卫士,发现360密盘从功能大全里独立出来了,与软件管家、硬件检测等产品站到了同一水平上,这似乎意味着360开始把密盘提升到了一个更加重要的地位。

  N个月之前,周鸿祎表示要做两项增值服务,其一是真人一对一维护,其二是安全存储,那个时候,很难相信那不是忽悠,尤其是真人一对一,毕竟,社会的轨迹是从人力服务向自助服务进化,真人远程维护似乎有向原始倒退的逻辑,不符合进化规律,但是后来的事实证明了,曹操给人诡诈的印象比其本人还要可怕,尽管不清楚真人维护是否为360带来了可观的收益,但至少,他的确做了。

  今年上半年,dropbox一度让云存储这个词汇大放异彩,只是5月10日,dropbox在大陆无法访问,360密盘什么时候会向云存储方向进化,怎么进化,目前还未可知,当然,我们困惑的是,为什么360会将密盘提升至更高的位置。

  笔者感觉,周鸿祎对于360可能缺乏一定的信心,总是担忧用户会放弃360安全卫士而转投金山腾讯。为什么这么认为呢,首先源自于周鸿祎的观念,其次,腾讯调集了大量资源来进攻是一个客观环境。

  在360的logo改成极其难看的圆滑形状之后周鸿祎持一个什么样的新战争观目前还看不出来,但在此之前,在周鸿祎心里,应该只有两个核心词:用户、法律,用户定先胜,法律定战胜。很多人一提到360就会忍不住要告诉大家360屡屡不正当竞争,可能有其实,或者说肯定有其实,但这没用,法律讲的是证据,客观真实不等于法律真实,若找不出法理依据解释,或者明显不合理但偏偏符合某些条例法规的,由此造成的争议性问题,通常不能判罪,包括盛大文学跟百度长期的拉锯,都属于这一类,一面喊盗版,一面抬出避风港原则,所以,是否利用到了利用准了法律的漏洞,这本身是战争里的关键因素之一,是无可厚非的。(当然,在世界某个地方,法院怎么判常常跟法律没有关系,通常只跟法官有关,这不是我们能讨论的范围)

360的LOGO

  但不管今日的周鸿祎是否跟360的新logo一样,少了方多了圆,毫无疑问的是,用户在他的观念里仍然占据着绝对的地位,抛开所有的纷扰,最终的根本问题始终要回归到一点:用户是否愿意放弃360安全卫士?

  火星人都知道,360安全卫士只是一款安全工具,跟QQ这类关系客户端在黏性上没有可比性,用户可以随时放弃360转投金山,但不可能放弃QQ转投MSN,所以,如何才能让用户更加不容易离开360安全卫士也算是一个指向性的问题。

  看起来只有一个办法,让360安全卫士拥有人的属性,将“我电脑上的360安全卫士”进化成“我的360安全卫士”。

  要进化的这个结果,最简单直接的途径有二:

  1. 让3亿台电脑上所有的安全卫士都配上一个360帐号,并且让用户记住它。

  2. 让3亿台电脑上所有的安全卫士都关联用户私人的一些重要东西,其中私人的私字正是隐私的私字。

  360密盘不可以单独卸载,当您卸载360安全卫士时,就会同时卸载360密盘,但默认情况下密盘数据并不会被删除。如果您在卸载360密盘后,发现需要使用密盘中保存的重要数据,您可重新安装360安全卫士,并使用之前创建密盘时的360账号登录,即可重新访问密盘中的数据。

  以上旁证截自百科,打开密盘的门只有一个,在360安全卫士上,除了本地密码之外,还被提议关联360帐号,以免丢失密码方便找回。

  这仍然出自于一种防御性心理。由于用户可以先转移数据再删除,所以,密盘本身并不会真正筑出黏性的坎,但会让用户更多的点开安全卫士,而不局限于安全扫描。

  也许360对于所要面对的挑战过于忧郁了,尽管工具的黏性不能跟关系软件比,但不代表用户会随意替代,当一个产品形成品牌甚至垄断优势的时候,这本身代表着用户的选择,除非自身犯重大错误不顾用户感受,用户放弃的可能性不大,这里面既有体验问题,也有感情问题。相反,正因为工具软件容易被替代,被替代之后也更容易再被替代回来,只要用户层面不出大问题,后来者要挑战先发者其实更加困难,这不是推广就能解决问题的,民心问题,过去腾讯静默安装,一夜之间把医生覆盖上亿,后来又被用户卸载得差不多了,就是一个很好的例证。

  未来的360应该更加自信一些,步伐再快一些,微创新虽好,但不能一直微创新下去。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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