分享式商业模型

【音视频 ffmpeg 学习】 RTMP推流 mp4文件 3.当RTMP协议在互联网中传输数据的时候,消息会被拆分成更小的单元,称为消息块(Chunk)。1.RTMP(实时消息传输协议)是Adobe 公司开发的一个基于TCP的应用层协议。2.RTMP协议中基本的数据单元称为消息(Message)。下载地址:http://nginx.org/download。下载 rtmp模块 到nginx 模块下。安装nginx 和 rtmp模块。(1). linux 环境准备。下载nginx安装包。使用 vcl 播放流。 阅读详情

好久没翻译了,又读到一篇很有启发意义的文章。看标题像是一个讲商业模式的枯燥文章,其实没那么严肃,只是分享点故事:)。


关于商业,我感觉自己几乎一无所知。因为,我曾经唯一做过的生意是一种「合作/分享」式商业模型。

它的模式如下:

第一步:你有一些人们想要的东西。
它可能是你自己拥有的,也可能是一些你知道如何制作的东西,或者是你能接触到的有价值的资源、空间或人。

第二步:找到一种方法,把它分享给任何需要的人。
这不一定是为了赚钱,可以只是因为帮朋友们个忙,并且这是在做正确的事。

第三步:假如这样的分享消耗了一些你的精力,那么为你的付出适当的收取一点费用,以确保这样的给予能够持续下去。

结束,这就是全部了。

我的例子:

版权申请表

1994 年,美国版权局还没有把它们的版权申请表放上网。假如你想要给你的歌申请版权,你还需要寄一封信到华盛顿去,让他们给你回寄一些空白的申请表。

所以,我扫描了所有的申请表,然后放在了我自己的站点上,任何需要的音乐人都可以免费下载打印。

之后的一到两年,在政府把申请表放上网之前,我的站点是唯一能够从网上下载的地方。这是我第一次努力回馈互联网这个伟大的发明。

商标指南

1995 年,我学会了如何给我的乐队名注册商标。这耗费了我许多个小时来搞明白那些法律术语,但我确实做到了。

我写了一份傻瓜式(一步步操作的)指南并免费放在了我的乐队网站上。许多年来,这都是那些想要注册名字商标的音乐人们寻求帮助的资源。

通用商品识别码(条形码)

1996 年,我有一个小唱片公司,所以我得到了一个条形码账户,这可以让我把标识唯一的条形码贴在每张 CD 上。我不得不向通用商品识别码委员会支付 $750 以获得一个公司账户,然而这就意味着我可以在这个账户下创建 10 万个商品。我的音乐人朋友都来问我怎么弄,所以我就教他们怎么弄,但是我也告诉他们可以直接使用我的条形码。

起初,我是免费做这件事的,算是朋友间的举手之劳,直到朋友们开始介绍一些陌生人到我这里来。因为生成编码、创建条形码图案,并永久跟踪它们的唯一标识,这些事还是耗费了我的一些精力,所以我要求收费 $20。

在过去的 12 年里,这项业务给我带来差不多 200 万美元。

在线商店

1997 年,我有一个信用卡商家账户用于在演唱会现场出售自己的 CD。它的初始安装费用为 $1000,并且花费了我三个月来处理各种繁琐的官方文书工作。之后,我创建了一个小小的网上购物车,这又耗费了我数月的工作,只是为了卖我自己的 CD。我的音乐人朋友都来问是否可以直接用我的,免得他们还要经历所有这些工作,因此我说好吧。

起初,我是免费做这件事的,算是朋友间的举手之劳,直到这件事占据了我的全部时间。因为我要花 45 分钟来进行数字化、入库、在我的系统中建立一张新专辑,因此我对每张上架专辑收费 35。捡货、打包并快递购买的CD需要花费10分钟,因此我对每张售出的CD收费 4。

在过去的 12 年里,这项业务给我带来大约 2000 万美元。

网站托管

1999 年,我学会了很多关于网站托管的知识。Linux(一种最流行的开源操作系统),Apache(一种流行的 Web 服务器软件),PHP(据说是一种最好的编程语言),SQL(一种数据库查询语言),FTP(一种文件传输工具),DNS(域名查询服务),Qmail(一种邮件服务),SpamAssassin(垃圾邮件过滤)等等。我曾经用它们做过我自己乐队的网站,然后是 CD Baby(前面那个我卖 CD 的网站),并且我还买了自己的服务器。所以,当朋友们抱怨他们现有的网站托管公司时,我就把它们的网站托管到我的服务器上来。

起初,我是免费做这件事的,算是朋友间的举手之劳,直到它们的网站填满了我的服务器。由于每台服务器每月我得花费 300,而且我还得请个全职的人来管理它们,所以我开始收费,每月 20。在 1999 年,这个收费标准那是相当的便宜。

在过去的 9 年里,这项业务给我带来大约 500 万美元。

我的博客

自 2000 年以来,我一直在免费分享我学到的所有东西。我不是最聪明的人,很可能还低于平均水平,但是分享的成本几乎可忽略不计,这是在做正确的事,所以我做了。

在过去的 11 年里,这让我非常的开心与幸运,因为我遇到的所有有趣的人都是这样做的。

…

重点是什么?
这些事没有一件看起来像是一次商业冒险。
所有这些仅仅是分享我已经拥有的东西。
人们常常让我提供一些建议,关于他们应该进入什么样的业务。
我便告诉他们,唯一一件我知道如何推荐的事:从分享你所拥有的东西开始。


翻译后记:
从分享所拥有的东西开始,这次翻译也算是践行了本文的观点。

以前也还翻译过这个作者的博文,都很有意思和启发,是这篇《我希望进入大学时就能知道的一些事儿》。

总结下作者商业模型的成功因素:

  • 朋友多,虽然文中写得都是作者的举手之劳,但我想朋友们后来也回报了他的帮忙
  • 价值点,发现值得改进的过程
  • 执行力,付出努力去改进
  • 学习力,为了改进需要学习新的东西,走出舒适区
  • 竞争力,既不是一流的音乐人,也不是一流的程序员,但二者结合,却有了独特的多维竞争力
  • 好运气,作者是 60 后,正当盛年时遇上了美国互联网时代发出的第一班车

作者:Derek Sivers
日期:2011-11-20
原文:The co-op business model


写点文字,画点画儿,记录成长瞬间。
微信公众号「瞬息之间」,既然遇见,不如同行。

第四章:无感FOC的平滑启动艺术:告别“咔哒”声与抖动 无感FOC启动技术面临"先有位置还是先有旋转"的核心矛盾,导致常见故障包括位置失准、负载突变等。基础方案采用开环I/F控制,但存在重载启动困难等局限性。进阶方案结合IPD位置检测技术,通过脉冲电压注入法精准定位转子初始位置。关键技术在于开环到闭环的平滑切换,采用混合观测器设计和相位对齐技术。量产优化包括自适应参数整定和故障恢复机制,确保启动可靠性和一致性。该系统工程方案可有效解决启动抖动、异响等问题,提升用户体验。 阅读详情

相关推荐

笔记——Oracle19c

Oracle阅读笔记

weixin_63819458的博客 1350

什么是分享经济?大众创业时代,最能赚钱的商业模式

什么是分享经济呢?分享经济是最新型的商业模式,简单来说就是,消费者把自己买了的东西分享给他人,从而获得奖励,鼓励分享。​ 目前,全球分享经济呈快速发展态势,是如今消费新时代拉动经济增长的新路子。通过分享协作的方式,整合社会上的闲置资源并利用,通过互联网平台分配,产生更多价值,分享经济门槛低、成本小,可以让更多的人参与进来,进入大众创业时代,实现经济与社会价值创新的新形态。那么该如何抓住分享经济时代的风口呢,微三云郭成功就给大家介绍分享购商业模式。(专业软件定制开发,商业模式设计)分享购商业模式解析分享购通过

weixin_54283414的博客 1万+

EDA工具安装第一步:Synopsys Installer的配置与图形化界面使用详解

本文详细解析了EDA工具安装的关键第一步——Synopsys Installer的配置与使用。文章阐述了其作为统一部署管理器和依赖协调者的核心作用,并分步详解了如何通过图形化界面高效安装EDA工具,同时介绍了命令行批处理等进阶技巧,旨在帮助工程师快速搭建稳定的芯片设计环境。

zeta9的博客 342

【论文日报】LLM合集:清华大学研究揭示,大模型更需显式COT,隐式COT效果逊色

此外,我们发现LLMs的隐式推理能力是脆弱且不稳定的,这再次证实了为了有效支持复杂任务,显式CoT的必要性。在实现这一目标的过程中面临诸多挑战,其中最主要的挑战是视觉历史中的多样性和噪声问题,这些图像可能与推荐任务无关、不一定反映出用户的兴趣,甚至可能与偏好无关。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。到此为止,大概2个月的时间。

m0_59235699的博客 1034

毕业论文管理系统的设计与实现

毕业论文工作是高等学校本科培养阶段的一个重要环节。目前论文管理工作存在着许多问题,例如人工管理极为不便;学生对论文所要撰写的内容并不十分了解,与指导老师的沟通非常不便;老师的指导监督也很难完全到位;手工评审的效率低等。而现有的一些毕业论文信息管理或答辩评审系统只是实现了部分网上交流和评审管理的功能,在答辩评审的自测和项目指标权重等方面都存在着一定的不足。因此,本文设计的毕业论文管理系统采用B/S模式开发。其中,Browser层使用JSP技术开发;

wqq_992250277的博客 3183

open-mmlab / mmpose安装、使用教程

mmpose安装、使用教程mmpose安装教程1. 安装mmcv-full2. 安装MMPose2. 安装mmdet使用教程1. 预测图片2. 预测视频 mmpose mmpose是商汤旗下有又一款好用的工具箱,主要是针对姿态识别任务开发的,包括人体姿态识别和动物姿态识别。里面继承很多现成的网络可以供大家使用,并且提供了训练好的权重。用户可以更具自己的需求训练自己的数据,或者直接应用他们的结果,反正就是很全面啦!!!! github连接:https://github.com/open-mmlab/mmpos

CharmsLUO的博客 1万+

LLM不会CoT隐性推理,只会显性推理!

这篇文章探讨了大型语言模型(LLMs)在隐式推理中的表现,发现尽管隐式推理理论上更为高效,但实际上并不等同于显式推理链(CoT)。研究表明,LLMs在进行隐式推理时并未真正进行逐步计算,而是依赖于经验和直觉,这使得其推理过程不稳定且不可靠。文章通过实验验证了这一点,并强调了显式CoT方法在处理复杂任务时的必要性。

m0_59235945的博客 1503

什么是plm系统?-数字化转型网

当今世界,产品研发能力是企业在激烈的市场竞争中保持战略优势的核心竞争力之一。如何有效地缩短产品研发周期、改善产品服务的设计迭代流程、有效降低产品的研发成本,也是企业面临的主要问题之一。PLM(Product Lifecycle Management,产品生命周期管理)在优化产品研发的全管理流程、增强企业产品的市场竞争力方面具有关键的作用。

cxo17757154043的博客 883

一文彻底搞懂位置编码!训练式、三角式、Rope、Alibi全解析!

Transformer模型中的位置编码方法主要包括绝对位置编码(如BERT的训练式编码和Transformer的三角式编码)和相对位置编码(如ROPE和AliBi)。绝对位置编码将位置信息转化为向量并与输入相加,而相对位置编码在注意力计算中引入位置关系。文章还介绍了相关代码实现,并强调大模型时代掌握这些技术的重要性,最后提供了AI学习资料获取方式。

2401_85375151的博客 1259

PCIe协议之 Equalization篇 之 谈谈几种模式

对于两端有能力最高支持 32 GT/s 及以上速率的设备,如果把目标速度设置为 8 GT/s 或 16 GT/s 速率,是不建议采用 Bypass-Equalization-to-Highest-Rate 模式的,即便采用了,也不会针对 8 GT/s 或 16 GT/s 的目标速率进行 EQ。对于支持 32 GT/s 及以上速率的设备,其可能根本无需工作在 8 GT/s 或 16 GT/s 速率,这时再针对 8 GT/s 或 16 GT/s 速率进行 EQ,多少有点浪费。

那么菜的博客 567

winform自定义控件(gdi+)(1)———设置透明背景色

本文详细讲解了如何在winform中设置控件的背景色为透明色

qq_34059233的博客 3687

微软新综述:大模型RAG系统的4层境界!

今天分享这篇很干的文章!通过对RAG系统的用户Query进行难度区分,进而可以将系统划分为4个等级。使用外部数据增强的大型语言模型 ( LLMs ) 在完成现实世界任务方面表现出了卓越的能力。外部数据不仅增强了模型的特定领域专业知识和时间相关性,而且还减少了幻觉的发生率,从而增强了输出的可控性和可解释性。将外部数据集成到LLMs中的技术,例如检索增强生成(RAG)和微调,正在获得越来越多的关注和广泛应用。尽管如此,在各个专业领域有效部署数据增强LLMs仍面临着巨大的挑战。

m0_59164304的博客 1194

EndNote X9 快速上手教程(毕业论文参考文献管理器)

EndNote X9 快速上手教程一、EndNote X9安装1.安装2 安装之后重要步骤二、第一次打开 EndNote三、参考文献引用1. 导入知网文献2. 参考文献引用四、常见问题1. 引用文献中出现%J的问题2 参考文献中出现et.al1 在文章中引用的编号的地方出现2 在参看文献列表里出现 一、EndNote X9安装 1.安装 打开文件夹 安装前,一定要读 #Readme.txt 文件 一定要把License.dat和ENX9Inst.msi放在同一文件夹,安装的时候会自动激活。 我的安装路

程序员,他们想的是什么?他们想的永远都是技术,他们崇尚的也永远都是技术。 2万+

AI大模型行业发展五大趋势

如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下,那么。2023年可谓“AI元年”,AI视觉“四小龙”(商汤、旷世、依图、云从)和大模型“六小虎”(智谱AI、MiniMax、百川智能、月之暗面、阶跃星辰、零一万物)并行发展,然而2024年,随着字节跳动等互联网大厂“跑步入场”,大模型行业已呈现明显分化趋势,互联网大厂强势攫取市场份额,“四小龙”逐渐掉队,“六小虎”背靠大厂和国资加速发展。基础大模型行业的烧钱属性凸显,已呈明显收敛态势,绝非中小公司能玩得起。根据财新的研究显示,

EnjoyEDU的博客 2799

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

ChatBI最佳技术路线:“大模型+数据分析”深度报告解析

数据分析能够将海量的数字信息转化为洞察力和行动力,帮助企业在日益激烈的市场竞争中做出精准决策,优化运营效率,提升客户体验,并发掘新的增长点。在过去二十年里,企业越来越多的依赖于数据驱动的决策,也一直在努力降低数据分析产品的使用门槛,使越来越广泛的用户获得以前只有数据分析师和数据科学家才具备的能力。从发展阶段上看,数据分析产品经历了从报表式分析到自助式分析的演进,并在大模型技术的推动下,正式进入智能化分析阶段。

m0_59164520的博客 2628

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

阿里巴巴开源的全模态大模型Qwen2.5-Omni;字节跳动开发的节点式工作流引擎;自动化注册Cursor Pro

在 Common Voice 等数据集上表现出色. 例如,在 Common Voice 15 的 en 和 zh 语言上,Qwen2.5-Omni-7B 取得了优于 Qwen2-Audio 和 Whisper-large-v3 的结果.该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。

xx_nm98的博客 1608

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

仅需一万块钱!清华团队靠强化学习让 7B模型数学打败GPT-4o

长久以来,开源社区严重依赖数据驱动的模仿学习来增强模型推理能力,但这种方法的局限也显而易见——更强的推理能力需要更高质量的数据,但高质量数据总是稀缺,使得模仿和蒸馏难以持续。虽然OpenAI o1和o3的成功证明了强化学习有着更高的上限,但强化学习有着两个关键挑战:(1)如何获得精准且可扩展的密集奖励;(2)如何设计可以充分利用这些奖励的强化学习算法。PRIME算法从隐式过程奖励(implicit process reward)的思想出发解决这两个问题。

m0_59235245的博客 1124

沙丘智库《2024年“大模型+数据分析”最佳实践报告》发布:ChatBI应用指南与22个典型案例

数据分析能够将海量的数字信息转化为洞察力和行动力,帮助企业在日益激烈的市场竞争中做出精准决策,优化运营效率,提升客户体验,并发掘新的增长点。在过去二十年里,企业越来越多的依赖于数据驱动的决策,也一直在努力降低数据分析产品的使用门槛,使越来越广泛的用户获得以前只有数据分析师和数据科学家才具备的能力。从发展阶段上看,数据分析产品经历了从报表式分析到自助式分析的演进,并在大模型技术的推动下,正式进入智能化分析阶段。

m0_59163425的博客 2780

老雷的“结果式陪跑”:在AI与IP的浪潮中,为增长注入确定性

正是基于这一判断,他与团队打造出行业独有的【高势能设计×十倍成交】体系,并借助AI智能体、IP定位系统等工具,将传统陪跑从依赖经验的“艺术”,升级为可复制、可验证的“商业工程”。真正的赋能,是共担。在即将到来的万人峰会上,老雷将以其“结果式付费陪跑领军人”的实战身份,深入分享“如何用IP建立信任、用共创实现增长、用结果穿越周期”的方法体系。”11月,厦门海峡大剧院,他与所有追求确定性的创始人相约,在IP与AI的交汇点上,共同定义结果,兑现价值。在老雷看来,未来的商业竞争,将是“为结果负责”能力的竞争。

xiaoerduo778的博客 373

BERT 模型详解

科学突破很少发生在真空中。相反,它们往往是建立在积累的人类知识之上的阶梯的倒数第二步。要了解 ChatGPT 和 Google Bart 等大型语言模型 (LLM) 的成功,我们需要回到过去并谈论 BERT。BERT 由 Google 研究人员于 2018 年开发,是首批 LLM 之一。凭借其惊人的结果,它迅速成为NLP任务中无处不在的基线,包括一般语言理解,问答和命名实体识别。可以说,BERT为我们如今目睹的生成式AI革命铺平了道路。

m0_71745484的博客 1170

Meta新突破:大型概念模型如何重塑语言推理?

大规模语言模型(LLM)已彻底改变了人工智能领域,并成为许多任务的事实标准工具。目前,LLM的主流技术是基于标记级别处理输入并生成输出。这与人类的处理方式截然不同,人类在多个抽象层次上操作,远远超出了单词层级,以分析信息并生成创造性内容。本文提出了一种尝试,设计了一种在显式更高层次语义表示上操作的架构,我们将其命名为“概念”。概念是语言和模态无关的,表示流中的一个更高层次的思想或动作。因此,我们构建了一个“大型概念模型”(Large Concept Model)。

m0_71745484的博客 503

互联网运营高手都在用的6大商业模型分享

分享6种互联网运营常用的商业分析模型,进行报告可视化展示

m0_73766314的博客 1085

解锁BongoCat模型宝库:从个人分享到商业应用的全场景指南

你是否曾想过让呆萌可爱的Bongo Cat出现在你的直播画面、教学视频甚至商业产品中?每一次键盘敲击都伴随着猫咪的互动,每一次鼠标移动都触发灵动的表情——这一切都可以通过BongoCat的模型系统实现。但在使用这些模型前,了解其授权协议和使用规范至关重要。本文将详细解读BongoCat模型的知识共享条款,帮助你在合规前提下充分发挥创意,无论是个人爱好者还是商业开发者都能找到清晰指引。 ## 模型...

gitblog_00742的博客 741

模型 商业画布

商业画布,也称为商业模式画布(Business Model Canvas),是一种用于描述、可视化、评估和改变商业模式的通用工具。它由9个基本构建模块组成,这些模块帮助创业者和管理者清晰地理解、讨论和创新商业模式。商业画布以一种简洁、可视化的方式,将商业模式的关键要素展示在一张纸上,使团队成员能够达成共识,并用统一的语言进行讨论。商业画布的起源可以追溯到瑞士商业学家亚历山大·奥斯特瓦尔德(Alexander Osterwalder)的工作。

wangdsh的博客 3703

农业RWA商业模型探索

但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

m0_59235945的博客 1238

商业模型

趋势的本质,是需求的变迁, 流量的本质,是有需求的人在哪儿, 重复消费的本质,是需求的频次, 包装的本质,是解决交易过程的信任,加速交易的差势; 产品的本质,是需求满足方案; 成本最有趣,成本是站在所有这些动作的反面,所谓一阴一阳谓之道,所以那些都是阳,如何做,成本控制则是阴,如何做得低成本。 一切商业活动的本质都是对于        目标客户消费决策的理解和引导,

望浮云 1344
上一篇: 老板的两分钱
下一篇: 2017:驻足、回首与跨越
mindwind-_-
mindwind-_- 领域专家: 网络协议与安全技术领域 领域专家: 网络协议与安全技术领域
博客等级 码龄22年 4326粉丝 120原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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