丁海森:域名比CEO更重要,关系到网站和生意排名

本文探讨了域名在企业战略中的重要性,从历史案例到行业趋势,揭示了域名如何成为品牌的核心资产和网络标识。从腾讯的法律纠纷到阿里巴巴的域名争夺,展示了域名在企业发展中的关键作用。

今年3月, Google豪掷2500万美元,打败了以亚马逊为首的12家竞争对手,从ICANN手中拍得了顶级域名.app,一举创下今年域名的最高交易记录。此前, 在.buy顶级域名争夺战中,亚马逊砸460万美元抢赢了Google。“域名已不是技术问题,也不仅是知识产权问题,而是上升到了企业的战略问题。”世界经理人集团CEO丁海森提醒企业,要把域名纳入战略高度来考虑。

关于业界的域名大战,除了外国巨头之间的激烈竞争, 本土公司也一直没有闲着。在腾讯还是一只“小企鹅”的1999年,他们因oicq.com域名的问题被美国在线(AOL)一纸诉状告上了法庭。 2000年,美国法庭判腾讯归还oicq.com域名,马化腾不得不暂时启用新域名tencent.com,并最终买下了qq.com域名,腾讯头上的达摩克利斯之剑终于安全落地。

然而,吃到了苦头的腾讯后没有吸取教训,在数年后的“微博大战”中再次痛失先机。2010年起,五大门户网站都看上了新兴的微博市场,纷纷画圈占地。其中,以资历最老的新浪和拥有数亿QQ用户为后盾的腾讯之间的争夺最为激烈。当时双方对于炙手可热的名人资源,频频互挖墙脚,腾讯一度有赶超之势。不过新浪手里有张王牌,他们早已经暗地里购买了weibo.com域名。还没等双方“最终对决”,新浪就甩出了这张王牌,并正式更名“微博”,输赢当场就定下了。

2013年,阿里巴巴和购龙科技之间一场关于haitao.com(海淘)的域名官司引人瞩目。为了实现对海外市场的野心,阿里通过打造天猫国际、淘宝全球购等,试图打造出一个集海外购物、跨境支付的综合平台,唯独缺的就是haitao.com这个域名。最后法院驳回了阿里巴巴的诉讼请求,海淘网避免了一场灭顶之灾。如今,域名之争愈来愈热闹,也愈来愈惨烈,因为它关系到企业特别是互联网公司最为核心的利益。

丁海森说,域名是数字时代最重要的互联网资产,与有形资产使用时间越长折旧越多相反,域名使用时间越长,认知度越高,也就越值钱。用简单易记而与企业品牌相关联的词或词组作域名,不但使企业的品牌传播事半功倍,而且有助于实现企业的营销目标。从跨国企业看,微软、苹果、Google和亚马逊等科技巨头,其管理者从一开始就十分重视域名管理和保护,将其置于企业长远发展的战略中加以考虑。

“域名有时比CEO更重要!”数字时代,CEO的个人品牌越来越剥离于企业品牌,而域名作为企业网络上的“标识”,与品牌营销却越来越密不可分。域名已经成为品牌的标识,而非仅仅是网站的入口。丁海森认为,品牌正以数字化生存的方式,在互联网上积累自己的品牌资产,而域名是品牌数字资产的核心组成部分。域名称就像是虚拟世界中的门牌号码,愈是珍稀、热门的域名,其价值往往也愈高。此外,从搜索引擎的抓取习惯来看,域名是否精品,关系到网站的排名。

丁海森说,“实体世界里,大家喜欢炒楼炒地皮;在虚拟世界里,域名被誉为虚拟地产,吸引愈来愈多的投资人和投机客”。据悉丁海森还担任万维资本的创始人,该公司是中国第一家知识产权风险投资机构,拥有2000多个精品域名,除数字域名114.com之外,还拥有top.com、city.com、line.com、brand.com等英文单词域名,xinhua.com(新华)、renmin.com(人民)、dajia.com(大家)、huaren.com(华人)等双拼域名,以及chinamoney.com(中国理财)、chinamedia.com(中国传媒)、chinaguide.com(中国指南)、chinafood.com(中国食品)等中国概念域名。

一个命名恰当、简捷易记的域名,是企业网站迈向成功的第一步。近些年来,随着移动互联浪潮的兴起,不少人认为域名的重要性正在下降。可现实的情况可以说是完全相反,域名的争夺是愈发激烈。二维码是流行的营销工具之一,但它不通过人脑识别和记忆,完全依赖手机,对创建品牌是没有帮助的;APP不需要域名,但客户端下载多了,必然会给手机或电脑造成资源浪费。域名,可以正确地辨别网站的真实性,是唯一的商业标识。

顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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