瑞星将面临历史上最艰苦的一场战役(二)

在360与瑞星的竞争中,360采取了后发制人的策略,并运用详细的技述文章进行回应,取得了阶段性的优势。瑞星则在逻辑、资源整合及领导层面上出现失误。

人们常说,先发制人, 但是这次的奇瑞之争,却让360占尽了后发制人的先机。

就象下象棋,如果两家实力相当,则先手的优势是非常明显的,后手一方如果想要取得胜利,就要在中场采用对子的方法,牺牲一两个子换来先手的权力。如果先手一方的实力不如后手一方,则先手的优势也发挥不出来。

从以往的市场运作实力来看,瑞星要远大于奇虎360,因此,拿到先手后,360肯定是打不过的,但是从目前的情况看,360每一次都用了后发制人的招势,而且效果很好。我们分析一下上一阶段,在双方互曝漏洞之后,360选择了感谢第三方的漏洞组织,而瑞星选了再曝360的后门。棋差一招。

而在这一阶段,在瑞星曝出360更大后门又加上技术分析的文章后,360选择使用更详细的技术文章进行澄清,而且先破后立,对瑞星的分析文章逐条进行驳斥,不管文章本身是否有缺陷,效果是完全达到了。而且在这一阶段,瑞星采用了360上一阶段使用的,拉民间第三方博客来为自已助阵,但是360找的至少貌似独立第三方技术研究机构,而瑞星找的博客基本上属于事件评论层次的,没有找到真正的独立技术研究机制。所以,在市场战役中讲究出奇制胜,最怕模仿对方,拾人牙慧。

而且,这一回合,明显360在助阵方面又上了一个台阶,就是找出微点和360的技术底层开发团队核心人员进行助阵,这一招明显具有伤杀力,接下来瑞星很难进行应对。如果360将瑞星告上法庭,封死了瑞星最后一次出招的机会,那么接下来的情势对瑞星来说就会更加严峻。

这一次的奇瑞之争的事件中,瑞星犯了三处错误,一是忽略了逻辑,在进行激烈的文战中,一定要逻辑清晰,因此理工科出身的就要比文科生占优势从当年鲁迅骂战到后来的王朔骂战,其实都是武夫战胜了文人,这是逻辑的优势。

第二个错误就是瑞星是一个人的战斗。360这次大战,动用了全部的资源,人民日报、CCT V这样的重头媒体都进行了支持,而瑞星似乎是一个人的战斗,试图利用传统的媒体控制力度来控制这场战役,明显有点力不从心。

三是瑞星无帅。360由周鸿祎带队御驾亲征,而且汇集所有大将,士气旺盛,而瑞星至今还没有一个明确的新闻发言人出面摆平,感觉有兵无将,力量过于分散。

不过,巨人不可能在一瞬间倒下,这次即使瑞星受到重创,想要倒下也是很难的,而360目前也很清醒, 这次的目的旨在重创对手,而不会做梦将瑞星置于死地。总之心态很稳,不象去年的免费之争,360过于急燥,想毕其功于一役,反而让自已落于被动。

经过这一场战役,可以看出360的市场操作手法已经非常娴熟了,瑞星在今后的过程中,还要思考很多。

【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大间隔的决策边,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,并参考个体历史优解和群体全局优解的信息,逐步逼近问题的优解。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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