Vista兵败成事实,不成功的十大原因(转)

本文列举了Windows Vista失利的十大原因,包括版本过多、反垄断影响、与Office2007发布时间不同步等问题。
【IT168分析评论】

12月份是回望和总结2007年的时候,让我们来看一下Windows Vista失利的十大原因。是的,Vista远没有达到微软的期望,即使抛却专家和用户个人的观点,它失利的信号还是处处可见:

1.    Windows Vista广告瞬间消失的速度就像它们当初出现的一样;

2.   微软对Vista的发行量言过其实;

3.   Windows Vista Ultimate Extras(可以理解成微软的增值服务包)最终成为空话

微软已经公布了Vista接班人——Windows 7的计划

十大原因:

1,版本过多。从盈利角度来说,六个Vista SKU (包括Starter Edition)没错,但从市场来看却是个灾难——顶多两个就可以了:普通用户的Vista Home Premium和商业用户的Vista Enterprise。

2,美国和欧盟的反垄断。这影响了微软的Vista,许多原本该捆绑到Vista的功能只能单独发行。

3,Office 2007断弦。从1995年到2006年12月30日微软再也没有一起发布过Office和Windows。上次微软将Office和Windows95一起发布大获全胜,Offcie 2007和Vista也这么干就好了。

4,广告策略。虽然微软对Windows Vista做了大量的广告,却时机不当,原因是整个2005和2006年微软都在宣传Windows XP有多棒,那会离Vista发布只有18个月。人们会疑惑:既然XP这么好,为什么这么快出Vista呢?

5,生态链不完善。Vista发布的时候准备工作还没有做好。2003年的时候比尔盖茨展望了2006年的PC,Vista开始研发。等到Vista发布的时候, PC却没有达到当初预想的程度,现在也可以看出:许多电脑配置和动力不够。另外,Vista还缺乏足够的应用支持。

6,由委员会设计。微软花费数年时间收集分析公司、用户、合作伙伴、测试等的意见来设计Vista,然而这实在是个不怎么样的方式,因为众口难调,微软收集的建议实在太多了。

7,错误的发布时间。为什么不在2006年假期时(美国的假期)发布?利用假期Vista的发行量将极大提升,因为许多零售商40%的营收都来自感恩节和圣诞节时段。

8,复杂性。微软在Vista上做了结构性的改变,尤其是安全性、用户接口设计等让Vista太过复杂,复杂性同时成为一把双刃剑。

9,撞上了“足够好”的墙。微软最大的竞争对手就是他自己,所以在市场上新产品的最大竞争者是上一代的产品,不巧的是Vista的上一代Windows XP已经达到了“足够好”的程度。

10,Windows XP的生态网络。微 软多次谈论到Windows的生态网络:开发者、合作伙伴、硬件商等为用户创造价值的同时也的确促进了Windows操作系统的成功。然而这张网也同时遏 止了Vista:由于Windows XP生存了太长时间,导致Windows这张生态网最适合的是Windows XP而不是Vista。

先展示下效果 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, ...
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