个性化阅读的过去和未来【二】

 

编写者

日期

关键词

郑昀

2007-6-21

个性化阅读

 

你是否每天经常访问许多站点,来跟踪你感兴趣的新闻或博客?

你订阅的Feed是否每天都有太多太多的文章,根本读不过来?

你需要保持敏锐的触觉,但它是不是花费了你太多时间?

 

为什么谈到两种阅读方式呢?

一种阅读是以文章为中心,持此观点的有的XerdocTogetherblog这个层面做推荐,个人觉得是比较困难的,这个范畴太大了,而且每个人写的文章不一定就始终保持那一个主题。文章应该是更准确的推荐资源。所以,个人觉得内容阅读的推荐系统或者说协同过滤应该建立在文章的基础上,而不是blog的基础上

另一种则认为很多人以为阅读中心,比如方军许多人的blog阅读体验和阅读闲谈专栏是相似的,他们选择读什么不读什么的判断依据不是话题,而是作者,因为只有这样才能保证阅读到的内容的质量

其实还有一种,就是BlastFeed锁定的这种,只要是一篇文章谈及了某一个主题或者关键词,你也许就有阅读的欲望,比如最近你关心俄罗斯Vista中国巡演会的主题,那么要么你可以通过OneJoo锁定这个热点主题,要么你可以通过BlastfeedZapTxt来锁定Vista+演唱会关键词来推送内容。

还有一种就是sayonly说的SNS阅读方式建立一个Social Network,每一个用户都推荐出自己喜欢的内容,那么被推荐得最多的,就一定是大多数人最受欢迎的内容。如果把这些推荐内容的用户区分成不同的群体, 就会得到特定群体欢迎的内容。Digg的想法就源于此。不过,这需要用户有足够的动力去推荐自己喜欢的内容,否则,Network也无法形成”。

这四种阅读方式在一个用户身上肯定是共存的。

但说实话,现有的任何一种工具都很难同时满足这四种阅读方式,豆瓣9点是最有希望的。

那么如何尽可能把握这些个性化阅读的需求呢?

郑昀

 

相关阅读:

1个性化阅读的过去和未来【一】

2玩聚热点新发现–中国的techmeme 郑昀

3: 写在Google Reader推出Trends之后 Xerdoc Together

 



Trackback: http://tb.blog.youkuaiyun.com/TrackBack.aspx?PostId=1662251


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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
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