免费杀毒软件如何生存?

为什么360和金山杀毒软件实行免费?他们凭什么运作公司,保障杀毒软件服务和技术升级?互联网上那么优秀的免费产品凭什么能生存到现在,并且如此强大?恐怕很多人都想弄明白这个问题,其实假如您看过“长尾理论”之父克里斯·安德森最新著作《免费》一书,您就会意识到,“免费”已成为互联网最常见的商业模式。 说起长尾理论,也许很难理解,下面来举个简单的例子来说明。

       先不说还未完全成功的360和金山杀毒软件,我们先看看如今的腾讯QQ帝国,每天收益超过一亿的摇钱企鹅。众所周知,早期的QQ完全免费,没有现在的什么QQ会员和QQ绿钻、黄钻等数百种变相收费的项目,腾讯QQ早期发展完全免费,并且探索用户需求,不断升级和满足用户,短短的几年间发展了近7亿用户,就凭这海量的免费用户,为腾讯的企鹅帝国打下了夯实的基础。凭借这粘度非常高的免费用户,腾讯不管做什么,想不成功都很难。例如,针对这几亿的免费用户中喜爱听音乐的,腾讯开发了QQ音乐,提供了每月10元的QQ绿钻服务。再针对数亿中喜爱QQ空间的用户,提供了分别每月10元的红钻、蓝钻、黄钻、紫钻等等服务。假如这几亿海量免费用户中,分别有万分之一的免费用户选择了增值服务,那么你可以空了算算腾讯每月收入这个天文数字。

       当你清楚了腾讯QQ的发展历程,你就不难理解如今的360和金山杀毒软件为什么举起完全免费的大旗。目前360和金山正在走着QQ早些年的路,当拥有了海量的用户,就是他们腾飞之日,何谈企业不成功。这种模式就是长尾理论的典型应用。

       长尾理论在国外非常常见的。世界著名的500强企业Google adwords、Amazon、Itune都是长尾理论的优秀案例。

       Google是一个最典型的“长尾”公司,其成长历程就是把广告商和出版商的“长尾”商业化的过 程。以占据了Google半壁江山的AdSense为例,它面向的客户是数以百万计的中小型网站和个人—对于普通的媒体和广告商而言,这个群体的价值微小得简直不值一提,但是Google通过为其提供个性化定制的广告服务,将这些数量众多的群体汇集起来,形成了非常可观的经济利润。目前,Google的市值已超过800亿美元,被认为是“最有价值的媒体公司”,远远超过了那些传统的老牌传媒。

       如果互联网企业销售的是虚拟产品,则支付和配送成本几乎为0,可以把长尾理论发挥到极致。Google adwords、Itune音乐下载都属于这种情况。可以说,虚拟产品销售天生就适合长尾理论。其次,要使长尾理论更有效,应该尽量增大尾巴。也就是降低门槛,制造小额消费者。不同于传统商业的拿大单、传统互联网企业的会员费,互联网营销应该把注意力放在把蛋糕做大。通过鼓励用户尝试,将众多可以忽略不计的零散流量,汇集成巨大的商业价值。

       也许很多人认为“长尾理论”是对传统的“二八定律”的彻底叛逆,其实不然,关于这一点是另外的话题,有兴趣的朋友可以仔细研究。最后让我们引用亚马逊畅销书榜经管类第一名,GOOGLE首席执行官斯米特、雅虎创办人杨致远隆重推荐的《长尾理论》这本书中一段话作为结束: 虽然免费这个词的名声不太好,总让人想起盗版或诸如此类的价值蒸发现象。但数字市场最不容忽视的特征之一就是免费的可能性:由于成本几乎为零,价格也可以是零。实际上,有一种免费策略已经成了最常用的网络商业模式之一:首先用免费服务吸引大批用户,然后说服其中的某些人升级为付费的“高级”用户,换来更高的质量和更好的性能。Skype和雅虎邮件就是两个例子。由于数字服务的成本寥寥无几,免费的代价也寥寥无几,只要有一小部分用户转变成付费用户,商家就可以弥补全部成本。本文涉及书籍《长尾理论》已经成为不少企业的不二法门,Google就有相当比例的利润来自小公司的广告,其首席执行官斯米特也坦陈公司的战略受到了长尾理论的影响,并建议所有的商务人士都应该仔细研读这本“杰出而又及时的著作”。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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