移动应用开发者的末世之舞

由于工作的原因,平时会接触到各种各样的新app,不过大多数时候我都是在试用过或者报道完之后随手就删了。如果你手里正在做一个尚未完工的移动应用,那么看完这篇文章可能会让你觉得不舒服。在经历了几年爆发式的增长过后,我现在有一个越来越强烈的疑问就是:在app已经泛滥的情况下,现在还是一个做app的好时机么?

2008 2014 iOS

2008-2014年App Store应用数量的增长趋势

什么叫做爆发式的增长呢?我们先来看看数据。根据维基百科上的资料,截至到2014年8月,Google Play上的应用数量在130万以上;过了一个月后,App Store的应用数量同样超过了130万款。由于Google Play和App Store分别是在2013年7月和2013年10月累积到100万款应用的,所以你可以看到这一年左右的时间里,两者的应用增长数量都在30万款以上,这也就意味着平均每天都有800多款新app出现。

在国内,豌豆荚的数据显示,在2014年1月时,其收录的app数量超过100万,而2014年最新的数据显示这个数字已经涨到了150万。由于国内有些开发者没有把Android应用没有提交到Google Play的习惯,所以中国的Android应用数量高于Google Play的统计数字也不必奇怪。

对于正在做app的创业公司来说,这肯定不是一个好消息,毕竟你的竞争对手越来越多了。不过除了应用数量暴涨之外,我这里还有两个坏消息。

首先我们还是来看数据,根据移动数据分析公司Flurry的数据,2014年的移动应用使用量同比增长76%,而2013年这个数字是115%。(Flurry对“使用”定义是,用户打开app,并且记录一次“会话”。)

Flurry123

左图为2014年数据右图为2013年数据

从上面的图中可以看到,除了生活方式和购物、健康这两个类别的应用使用量有比较好的增长之外,其余的像工具、效率、社交、通讯、音乐、娱乐、游戏这些分类应用的增幅都有着不同程度的下滑。

生活方式和购物类的应用使用量为什么会有很大的增长,这个在之前的文章中PingWest品玩已经做过解释;至于健康类的应用,大家应该都想的到,随着iOS、Android在2014年都把身体数据追踪做到系统级别,再加上可穿戴智能硬件的兴起,这直接引起了这个分类应用使用量的爆发。

所以,这第一个坏消息就是几乎所有分类的移动应用使用量增幅都在放缓。而除此之外,智能手机的增长红利也正在消失。

按照IDC的预测,2015年中国智能手机出货量相比2014年将增长7.8%左右,这是自2009年以来增长率首次降至个位数。如果从全球范围来看,2013年全球智能手机出货量是10.042亿部,较2012年的7.253亿部增长38.4%;2014年全球智能手机出货量12.7亿部左右,同比增长26.3%;2015年,全球智能手机出货量预计是14亿部,但是同比增长率仅剩下10%多一点。按照IDC的测算,从2014年到2018年,全球智能手机的复合年均增长率是9.8%。所以智能手机的增长红利也在慢慢消失。

对于移动应用的开发者来说,应用数量暴涨、多个类别的应用使用量增幅放缓、智能手机人口红利慢慢消失,这三个信号可以说都不是好消息,它们分别意味着:

1.你的竞争对手越来越多;

2.用户已经在智能手机上花费了很多的时间,但一天还是只有24小时,这个时间难以再继续大幅提升;

3.新智能手机用户增速在大幅放缓。

我相信你已经感受到了这些因素互相之间的冲突。不过由于各种自动化工具的出现,开发者事实上可以越来越快的制作出新的移动应用。无论你想做的是Web应用还是原生应用,无论是在国内还是国外,都有一些对应的开发工具让你可以用更简单的方法做出一个可用的移动应用,而这毫无疑问将会继续催生app的数量。

当新app越来越多时,推广也就成了一件麻烦事。在国内,负责渠道推广的人们会觉得同样的推广方式,现在的新增下载量却没法和以前相比;在国外,连马克·扎克伯格也感叹Facebook的“应用下载推广广告”真的很赚钱。对于那些有幸被用户安装到手机中的app来说,由于使用频率比较低,以至于“通知栏”这种地方都已经有了新的称谓——“入口”。

对于像工具、效率这些分类的新应用来说,除了面临推广难题,还有质量困境。因为这类应用,无论是在iOS还是在Android平台都不乏80分的产品,但新出的同类新产品往往只是个及格水准。用60分的产品去抢同类80分产品的市场,何其困难。在微博上,连前网易知名产品经理、旅游类应用“蝉游记”创始人纯银也感叹

在移动互联网上,能够存活壮大的只剩下这么一种情况:“用户忽然产生了一个强烈的需求,而且他很清楚,打开某个app能充分满足这个需求。”其他所有弱需求,模糊需求与小众需求,都会生存得相当艰难。

所以你还会觉得现在是一个做app的好时机么?

说了这么多,其实我并不是在彻底否定做app这件事。在我看来,像社交应用、游戏应用这些你只要做的好玩有趣,一直都是有人愿意去玩的;但如果你正在做一个对用户来说可有可无的app,那么或许该考虑一下这件事是否还值得做,因为靠吃行业红利、顺势而为、做风口上的猪这些都已经行不通了。简单来说就是风向变了。

【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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