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”。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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 个个体作为父方和母方。 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。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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