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。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
评论 102
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