谈谈“圈子”

    “圈子”是一个聚焦,也是一个牢笼,牢牢的束缚着我们。

        今天看了极客公园的一片文章《多余的话——也谈微信的平台化战略》,里边谈微信说到了“圈子”这个词。个人忽然就断章取义觉得其实腾讯,360,新浪,淘宝,小米等等这些公司逐步发展建立的一系列的多元化平台,这些公司就是在不断的想办法把用户栓到自己的产品圈子里边,这些公司一方面在不停的学习用户的产品使用习惯,但是另一方面又在不停的培养自己产品用户的独特的用户习惯,这样做的意义就在于自己的产品能够然刚进入这个产品圈子的人能够更快的上手使用产品,但是又有自己产品独特的用户使用习惯,但有一天用户用腻了自己的产品忽然转移到其他同类产品时,自己用户独特的用户习惯已经培养起来了,对于新的产品,用户还保留着旧产品的使用习惯,当用户感到各种不方便时,也许用户就会在产品评价里写下“不符合用户使用习惯”这一评价。

      这一通过培养用户使用习惯达到保有用户的方法,所有的公司都在用,大到系统MAC和Windows,ios和android,小到各家平台同类产品的差异化设置。只不过是有的公司做的好,有的公司做的差强人意。

      我的Q龄是七年。所以也可以说从我这几年的各个平台不同产品的使用来整体评价,作为一个用户来说,培养用户习惯这件事情,只有当你是这个产品领域第一个吃螃蟹的人的时候才会有作用,最明显的应该就是QQ了,QQ不是第一个进入国人眼中的IM软件但是现在无意在这个领域已经是一家独大了,在刚进入国人眼中时,它就简洁漂亮,你想要的功能它基本都可以满足你,而且似乎所有的操作都很顺手你不需要去学习它的使用方法,你只要按自己的方法去使用就可以了。等到其他的平台关注到这一领域时,QQ已经和刚开始的时候不一样了,已经拥有了不小的用户群,同时也已经有了很多周边应用,也就是说这一个产品完全就可以满足用户的需求了,别的产品这时已经进不来了,就算有用户愿意去尝试一个新的产品,而他也不可能把身边所有的朋友带入到这一新的产品。

      一个后来的产品想要带领用户走出老的圈子就一定要在前期完全满足用户需求,给他一个去主动带动身边人走出圈子的理由,当所有人都走出了以前的圈子,也许这个新的圈子就是你的圈子了。


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析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解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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