三千字乱弹QQ和360大战【慎入】

本文回顾并分析了360与QQ之间的冲突事件,探讨了双方的策略及公众反应,指出了360在公关战役中的优势,并对互联网行业的未来发展进行了反思。

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我承认我对于360抱着偏见,但是这同我无关,我一向的口吻是:如果我对你有偏见,那么是你自己造成的,同我无关。

关于周鸿祎的林林总总江湖上的人都知道,不多言

 

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不是我方无能,而是敌人太狡猾”,如果TX和360大战的开始可以用这样一句话来说的话。TX最初这种强制不兼容的方案让我误以为360会完蛋,因为TX手笔太大:QQ要战斗,不战斗就死亡。TX在扛起不兼容大旗的时候大概已经抱着置死地而后生的态度了。

 

事件发生的第二天,我瞎逛了一遍各个门户(论坛)关于这件事件的报道和评论:有5X%的用户投票要勇于卸载QQ继续使用360.那些评论和回复全是骂QQ的,最可笑的是在优快云,无数人在识别谁是枪手,而且也确实可以识别出来,可笑而可悲的识别。

 

网上蔓延着各种各样的搞笑漫画,但是主题功能一个:宣扬着TX的强势,360的弱势。360就如同一个正在受欺负的乖小孩,呵呵。无数的人在看这些漫画一笑而过的时候已经不小心被洗脑了。国人自身就是弱者,当然更加同情弱者。可笑而又被鄙夷的“同情”。

 

第三天,我QQ上的很多人叫嚣着要迁移到MSN,也开始了行动,大声谩骂着TX,请注意这些人并不是水军!!!我如果没记错的话大概只有1(2?)个Q友表态支持TX,而这个Q友还是TX出来的人!!!
(我当时就坚信这些迁移们早晚会回到QQ,如果QQ坚持的话,因为这是社会化的网络,除非QQ上的整个群体迁移了,否则最后还是要老老实实的回来... ...大概这点就是TX最大的依赖和凭仗)

 

发生上面的这些的时候,TX的公关部门在做什么?不屑于我上面提到的这些,不屑于那些水军的宣扬?不屑于... ...一直到不屑于丢失用户(请容许我假设一回)?

大战开始的时候就我就妄测TX将成为最后的胜利方,但是在第二天的时候就明白了:就算是这次TX最后赢了,那么也是输了全世界。输了全世界!因为有5x%的用户想卸载QQ(就算是里面有水军)

从事件开始的时候我就在劝同事卸载掉360,但是一直到事件结束,我的两位同事都没有卸载掉360,最后和谐了;无论我怎样给他们洗脑说360的没有牙齿,他们始终是360的铁杆!!!可见360多么会洗用户的脑,当TX和360第二次开战的时候“他们”将还会坚持不卸载,坚信世界最终是会走向和谐的,要和谐,要河蟹!!!

(自从认识360第一天开始我就在不遗余力的告诉别人卸载360,因为哥从3721身上俺就不信任周鸿祎,360会发展到现在这种情况也是哥早就预见的。另外一个角度来看也不得不佩服周鸿祎的林林总总)

 

第X天后,QQ首页上的信息消失了,也能兼容360了,扣扣保镖取消了,据说是政府部门调停(求真相!)。似乎一切都结束了,仿佛TX取得了胜利。

仿佛换一个说法就是“幻觉,全TMD是幻觉”!!!

 

不是敌人太狡猾,而是我方无能”,我用这样一句话来评点这个事件的偃旗息鼓。360没赢,但是QQ却输了。不论是不是政府部门干涉,TX这次丢了许多客户,这些客户转投了MSN和其他IM,就算是这些客户后来又回到了QQ,但是这次的事件TX并没有“告诉”这些人“我”为什么要战斗,他们(这些丢失过一次的客户)用心中片面的正义肯定了360.

斩草不除根,春风吹又生!这次没有把360切地干掉,360战略撤退了,那么下次卷土重来将准备的更加充分,大概到时候就单单是一个360了,会有460,560,660. 呵呵

 

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而在这次的事件中值得反思的是:

 

Sina扮演了什么不光彩的角色?除了在推销UC那个江湖上忽视的弃儿外?哥现在看到Sina和MSN在宣传达成了战略合作,难道这两家要借这次的机会完成MSN(China)的迁移和整合?

 

搜狗扮演了什么角色?TX的官方网站发过了一篇5家联合声明,但是后来搜狗莫名其妙的缺失了,甚至张XX那个娱乐明星还在围脖中说没有参与到这个声明中来。

无论怎样,我们可以妄自推测搜狗这次扮演了一回“潜伏”,最后反了水。只是张先生有没有思考过一句老话“起初他们杀共产主义者,我没有说话──因为我不是共产主义者;接著他们杀犹太人,我没有说话──因为我不是犹太人;后来他们杀工会成员,我没有说话因为我不是工会成员;再后来他们杀天主教徒,我没有说话──因为我是新教教徒;最后他们奔我而来,却再也没有人站起来为我说话了。

 

卡巴斯基已经是一个例子了,Sohu是要去做第二?还是更勇于去破除这个迷信?呵呵,能破除吗?如果360转战输入法市场呢?把输入法和360浏览器以及安全卫士集成是不是可以迅速,无害的把Sohu和Google的拼音输入法市场给蚕食掉?不要怀疑我这种说法,一切皆有可能。

 

中国第一互联网霸主TX联合了这么多家各个互联网领域的尖子生们这次都没有把360搞定,到底难度在哪里?又要如何才能搞定360(鉴于这次没有搞定360)

360这次的“行动”是不是打草惊蛇了?他让一个从来低调不开口的狮子高吼了一嗓子:弱弱的宣威了一次领地!但是这一嗓子之后呢?这头狮子会起身战斗,把敢于挑衅的狐狸慢慢玩死(能玩死吗?)还是继续沉默到被狐狸给一次一次疲劳致死?

似乎QQ的电脑管家已经在展开宣传了,但是能有多给力呢?同一个流氓战斗的最好方式就是比流氓更加盲流,TX里面谁将成为这么一个勇敢的角色?勇于奉献的扛起这面旗帜???(如果没有这种意识的话,那么这次就是白忙活了)

 

360最懂“民意”!!!

360在这次表现得非常优秀,会借力,会借势,会伪装,会欺骗,会说话,会懂得利用小弹窗,会利用广大的群众(水军),他最多最大的输(除开打草惊蛇外),也是最可以忽视的输就是把扣扣保镖这一针对性软件给取消掉了,但是还会有下一个“闪闪保镖”、“狗狗保镖”、“狮子保镖”... ...蚕食游戏最好玩了。

“360啊,你是力量的化身,正义的使者,勇敢的代表... ...”

360还有一个失误(失败)就是胃口实在太大,勇于做蛇吞象的事情.但是千万不能低估360的布局,如果这步棋下好了,再根据病毒营销模式完成一个IM的迁移也未必是太难的事情,只要有高明的推手。蛋糕是要一口一口吃的,罗马也不是一天建立的

(突然冒出一个想法出来,微软应该聘任周鸿祎做大中国区域的营销总监,那么业绩一定会提升100%,个人坚信这点)

 

刚刚突发奇想,这次事件过后TX内部会进行怎样的洗脑,帝国内的人群还有多少人会(还在)使用360?

 

无数个疑问、猜想、八卦和谜题在等着时间为我们破解,端着一杯咖啡的我们看戏好了。只是情报和信息有限,高度有限,娱乐的深度和广度也有限,乐趣更加有限了。吼吼

 

我们需要警醒的是“云”,我说这个“云”时的感觉,就好象那部电影“虎,虎,虎”。因为这个“技术云”把每个客户端变成了一个受控端,服务器想怎么强奸就怎么强奸你,甚至说鸡奸都行~而还有很多人正在High着。因为360把通过所谓的云把客户端变成了一个又一个可以轻易执行指令的下线。

技术被滥用到这种地步,真是一种悲哀!信息产业部天天都在打麻将喝小酒

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析技术实现,还附有完整的代码示例实验数据,帮助读者更好地理解实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例链接进一步了解项目的具体实现应用场景。
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