美国YouTube网站经营模式分析

xxxtube android神器 xxxtube android神器,首个用Mono For Android编写的商业App 立即下载

    网络视频化将成为互联网的第二次革命,而播客则成为这一革命的代表,是目前最热门的网络媒体之一。国内PSP(播客服务提供商,全称是Podcasting Service Provider)网站的发展,由于带宽窄、模式单一等主客观条件的限制,还处在探索阶段,目前尚未赢利。本文拟以全球PSP网站领头羊——美国YouTube网站为个案,分析PSP网站的发展和经营模式,为国内播客网站的发展提供参考借鉴。

  于2005年2月创建的YouTube网站,是典型的PSP网站。2006年6月,YouTube网站市场价值已超过10亿美元,居全球PSP网站第一,其市场份额远超过四大门户网站(Yahoo!、微软MSN、Google和AOL)视频份额的总和。截至8月28日,YouTube网站在全球网络媒体访问量总排名第9位,超越了搜狐、网易两大门户网站,逼近新浪网。2006年7月18日《纽约时报》载,从7月12日开始, YouTube网站每天的浏览量突破了一亿大关,标志着互联网视频时代或称播客时代的来临。2006年10月10日,播客网站YouTube被网络搜索巨头Google以16.5亿美元收购,迈入了新的发展时期。

  从YouTube网站发展的理念来看,“分享”视频的概念取代“发布”视频的传统概念,迎合了Web2.0时代多对多的交流模式,为网民进一步参与提供了广阔的发展空间。由于播客正在成为媒介的新宠,网络视频化代表着网络发展的重大趋势,加之经营得当,YouTube网站在较短的时间内取得了过亿元的日访问量,让它蜚声全球。

  一、YouTube网站的发展和现状

  查德·赫利和史蒂夫·陈于2005年2月创办YouTube网站,最初只是为了解决私人问题:两个人身在加州,想与旧金山的6个朋友分享一次晚餐聚会的录像,发送电子邮件,由于文件过于庞大,邮件总被退回。尝试在线传递视频同样遭遇困难。两人开始在赫利的车库中一起研究,决心设计出更简单的解决方案——结果是创办了YouTube网站。该网站从2005年7月正式投入商业运营。根据网络监测服务提供商Nielsen/NetRatings的数据,2006年2月,YouTube每天播放3000万条视频,吸引了910万人访问网站。自2006年4月以来,每天被上传到YouTube的新视频内容达3.5万条,每日观看量更高达3500万条,高居全球网络视频业榜首。(1)

  艾瑞市场咨询公司(iResearch)整理了eMarketer资料,2006年5月的数据显示出,美国在线视频网站中,YouTube占有最大的市场份额(42.9%),超过四大门户网站视频份额的总和(Yahoo!+微软MSN+Google+AOL的总和为29.6%),也领先于其居第二位的新闻集团旗下社交网站MySpace的视频份额(24.2%)。YouTube在线用户平均访问时长13分20秒,位居第二。不仅是同类网站的老大,YouTube在整个网站行业的地位也不可小觑。据2006年8月28日的Alexa网站公布的访问量排名,YouTube排在第9位,已经超过搜狐、网易两大门户网站。

  二、YouTube网站的经营模式分析

  1、融资方式:风险资金为主,并入Google上市

  互联网是风险投资关注的热点领域。具有高成长性的网站,往往受到风险投资的青睐。YouTube网站发展资金约1/3来自自有资金,约2/3来自风险资金。为其注资的是美洲杉资本(Sequoia Capital)。美洲杉资本是硅谷乃至美国最强的风险资金公司,曾成功投资过Yahoo!、Google、苹果公司、思科公司等业界巨头,以及数以百计的中小型新兴科技公司。通过美洲杉资本培养起来的公司,约占整个纳斯达克股票市场总市值约10%。YouTube能被美洲杉资本看重,可以看出其发展潜力不可估量。2005年11月,美洲杉资本(Sequoia Capital)给YouTube网站第一期注资350万美元;2006年4月,第二期注资800万美元。从YouTube网站的迅猛发展来看,效果相当明显。获得风险投资是解决YouTube网站发展初期融资困难的重要办法,随着YouTube网站实力不断增强,获得风险投资只是网站发展初期的融资渠道而已,等到网站发展成熟,上市将是一种必然趋势。YouTube 2006年9月并入GOOGLE上市,为网站的后续发展注入更大的资本动力。

  2、营销方式:建立SNS系统,以病毒营销拓展市场

  YouTube网站目前有30多名员工,日点播量超过1亿次。创造这样一个奇迹和采取病毒营销方式密切相关。

  SNS 系统(社会网络服务,全称Social Network Service)是依据“六度分隔”理论建立的,是YouTube创立的网络运营模式。“六度分隔”理论是20世纪60年代由美国的心理学家米格兰姆(Stanley Milgram)提出,这个理论可以通俗地阐述为:最多通过六个人,就能够认识任何一个陌生人。“六度分隔”理论有充分的社会学依据,社会学研究证明它不是特例,而存在于普遍的情形中。如哥伦比亚大学社会学教授瓦茨组织了EMAIL试验,证明了“六度分隔”原理在人际关系中普遍存在。

  YouTube网站正是依据这一心理学社会学原理,通过网络,把全球六十亿人相互关联在一起。SNS系统的建立,YouTube网站成为以视频分享为纽带的用户社区关系网站。如搞笑视频内容只起到吸引和娱乐观众的作用,而粘住用户的是与志同道合朋友之间的人际关系圈子。各种SNS的功能,视频的Tag(标签)、分享、评论、订阅、组群等功能的组合应用提升YouTube网站的社会服务功能,它还建立了会员拉会员的机制。 YouTube用户希望能有人来观看他们的视频,于是会向朋友推荐该网站,新的用户也有一部分会成为视频提供和上传者,他们又会去拉更多的人前来观看,形成一个滚雪球效应——所谓“病毒营销”。

  病毒营销是比喻营销内容的渗透力大、感染力强,并不是传播真的病毒。它描述的是一种基于人际关系的播客信息传递战略:像病毒一样深入网络,通过网络上下的人际网络无限复制,快速传播,覆盖尽可能多的网民。互联网WEB2.0其实是做少数人的生意,只要抓住这20%的核心用户,巩固忠诚度,发展新用户,雪球效应带来更大范围的网民参与,就能创造100%的内容和互动,这就是营销学中的2:8定律。

  3、定位策略:开创视频服务社区

  同样具有视频搜索功能,为什么YouTube的视频市场份额高达42.9%,而Google 视频仅为6.5%?这与两个网站的定位有极大关系。Google解决了每个人针对不同关键词的搜索需求,但YouTube似乎并不重视搜索,而是更多着眼于呈现方式,着眼于分类信息和视频社区的服务。该网站的创始人史蒂夫·陈说,“从创立第一天起,我们就致力于构建视频服务的社区。在这一点上,我们和iTunes或Google有很大不同。”

  网站商业模式成功的6C要素:即连接性(connect)、 导航(context)、内容性(content)、商务(commerce)、通信(communication)、社区性(community)。虚拟社区培养成为培养网络用户忠诚度的重要方式。YouTube视频社区服务具体表现在:第一,组群功能,建立、寻找、加入以特定兴趣为中心的群。 第二,参与对网站上视频的浏览、评论、评分。 第三,视频的上传、Tag(标签)化、管理、聚类、关联、分享。 第四,视频播放列表及视频订阅功能。 第五,提供将视频嵌入用户Web页的接口。我们可以发现,YouTube的许多服务功能都发挥出构建网络社区的作用。比如Tag,它是一种更为灵活、有趣的日志分类方式,可以为每个播客日志添加一个或多个Tag(标签),然后可以看到相关链接上所有使用了相同Tag的日志,并且由此和其他用户产生更多的联系和沟通。Tag体现了群体的力量,使得播客日志之间的相关性和用户之间的交互性大大增强,可以呈现一个更加多样化的网络世界,一个关联度更高的播客空间。上传者可以同时为一个播客日志贴上好几个Tag(标签),方便查找;当积累了一定数量的Tag之后,自己可以看出经常上传的是哪些主题;还可以看到有哪些人和自己使用了一样的Tag(标签),进而找到志趣相投的网友。如果把YouTube的每个特定兴趣的群比做社区,那么这些群内的相互交流和互动则赋予整个网站以生命和活力,使整个网站像一个社区那样具有凝聚力、影响力和扩散力,使得网站保持稳步上升的流量,支撑其整个网络视频的点击率和上传率。由此,网站的活力不断增强。


  4、内容提供:个体、机构双渠道并重

  在创建初期,YouTube主要是一个共享家庭录像的网站。它创建的初衷是方便网民们共享各自录制的视频内容。任何人只需点击网站首页的“上传”键,即可将自拍短片上传,文件是不超过100M、长度不超过10分钟的视频,供其他人分享及评分。其网站的内容主要由家庭制作的视讯和记录视讯资料组成。版权是困扰YouTube内容生产的一个重要问题。围绕版权保护,网站正准备推出旨在保护正版作品的软件工具。 最近,YouTube还设立了一个制片人的栏目,用户可以在那里上传十分钟以上的视频,网站会查证版权。

  随着网站浏览面的扩大,内容提供的多渠道和多元化成为一个迫切需要。YouTube开始逐步由共享家庭录像的网站向主流娱乐提供商转型。YouTube着手拓宽内容供应渠道,展开和机构合作的道路。现已与美国华纳等多家唱片公司达成合作关系,其网站为网民每日免费提供数千部音乐电视节目。这一合作,不仅使YouTube摇身从草根变成了精英,更是对苹果公司的付费音乐下载市场形成威胁。华纳高层更称:“华纳与YouTube合作能拓展音乐销售管道,同时保护艺人的权益,带来实际利益。”(2)华纳唱片和百代唱片表示,它们各自都在与YouTube合作制订商业模式。这标志着YouTube的内容渠道由个人服务为主向个人、机构并重转变。

  5、广告模式:在线视频广告牌的运用

  网络视频由于其短小精练,其广告本身就很适合充当节目内容,即所谓视频广告。YouTube就推出了在线视频广告牌。华纳兄弟唱片公司是首家使用此广告形式的公司,它利用YouTube推广Paris Hilton的首张专辑《Paris》。随后,耐克公司在网站上发布了足球明星罗纳尔迪尼奥穿着新耐克鞋踢球的片断。卫星电视服务商BSkyB在YouTube上发布了动画片《辛普森一家》的在线介绍,以促进其在英国的宣传。Matador 唱片公司通过视频和传记片断在YouTube上为几家乐队做广告……网络视频广告拥有巨大的商业空间和赢利前景。

  网络视频广告将有可能独立于网络广告,成为新媒体广告形式,但它不是播客产业的惟一利润形态。曾经在传统媒体上存在商业模式也都可以被穿插进来:视频贴片广告、视频互动游戏、视频直销、真正意义上的口口相传等,YouTube网站等新兴播客网站还会有更广阔的赢利空间。

 


xxxx.rar_tube24XXXX_数码管动态显示 数码管显示一般分静态显示及动态显示两种驱动方式,静态显示占用口线比较多,本文介绍的是如何实现数码管动态显示,应该说数码管动态显示是单片机外部指令输出的重要途径,因此如何设计数码管以及数码管的工作原理、数码管显示的方法、数码管显示的抗干扰设计等在单片机系统设计中占有重要地位。这个例子在系统硬件的基础上设计了软件查询程序、软件延时程序(防止干扰),大致讲述了一种数码管动态显示的工作原理与读取方式。 立即下载

相关推荐

Trending YouTube Video Statistics YouTube视频统计趋势-数据集

该数据集包含有关YouTube每日热门视频的数月(且在不断增加)的数据。包含美国,GB,DE,CA和FR地区(分别为美国,英国,德国,加拿大和法国)的数据,每天最多列出200个趋势视频。 CA_category_id.json DE_category_id.json CAvideos.csv DEvideos.csv FR_category_id.json FRvideos.csv GB_category_id.json GBvideos.csv IN_category_id.json INvideos.csv JP_category_id.json JPvideos.csv KR_category_id.json KRvideos.csv MX_category_id.json MXvideos.csv RU_category_id.json RUvideos.csv US_category_id.json USvideos.csv

Downloading YouTube Videos with a Groovy one-liner, and convert it to mpeg4

Today I used LiveHTTPHeaders to take a closer look at how the youtube video streams are directed to the browser. And I found that my previous attempt actually has some redundency in it. To get the flv...

ev0 27万+

zabbix6.0.4拓扑图链路显示流量

1. 背景介绍 网络流量监控是网络管理员必备功课,以前研究cacti的weathermap插件,网络流量大小和拥塞情况一清二楚,随着cacti的没落,weathermap插件也不能再继续使用,此时就需要学习了解新的替代方案。 经过研究和实际测试,发现zabbix的拓扑图有这个功能。 以下验证了zabbix的拓扑图显示线路流量的功能。 2. Zabbix 6显示拓扑图流量过程 选择监测-拓扑图 点进Local ne...

u013930899的博客 8481

C++(4)

1 静态成员     实现数据共享,是属于类的一部分,而不属于一个对象。这个类的所有对象均可以访问,修改静态成员的值,而状态的改变可以被这个类的其他所有对象感知。     其初始化必须是显式,而不能由constructor完成,要在类体外进行。E.G.   int Class::data = 3; 2 静态成员函数    没有this指针,不属于一个对象。只要类定义完成则存在。

yuan_zhang的专栏 1万+

手把手教你调试RTL8201F:从芯片手册解读到LWIP驱动移植

本文详细解析了RTL8201F PHY芯片的开发流程,从寄存器配置到LWIP驱动移植,重点介绍了RMII模式下的特殊配置要点和调试技巧。通过实战案例和高级调试方法,帮助工程师解决网络性能问题,实现与FreeRTOS+LWIP协议栈的稳定集成。

ik678901234的博客 972

SAP CKMLCP 月结7大常见报错:从“未找到成本核算运行”到“物料占用”的完整解决方案

本文深入解析SAP CKMLCP月结过程中的7大常见报错,从权限问题到数据一致性错误,提供系统化的解决方案。重点解决'未找到成本核算运行'和'物料占用'等典型问题,帮助财务人员高效完成成本核算月结,确保数据准确性。

weixin_30299709的博客 415

Pytube keeps return 404 not found/Pytube 持续报错(404).

这个问题是由PyTube自身库中的一个小问题导致的(当然,你得确保已经开了梯子),目前已经修复了。 用 'pip install pytube --upgrade'更新一下你的库,再试试看。 This issue was inducedby a problem with the PyTube library. There is an issue about it here:https://github.com/pytube/pytube/issues/495 It is already fixed..

qq_34387395的博客 1万+

指纹对抗指南:如何绕过Cloudflare与Akamai的5s盾与浏览器指纹检测

现在的CDN反爬技术虽然越来越强,但是道高一尺魔高一丈,只要掌握了指纹伪造、流量伪装、行为模拟这些核心技术,就可以绕过绝大多数的防护措施。对抗过程中要注意效率和成本的平衡,小规模爬取用Playwright+stealth最方便,大规模爬取用curl_cffi+代理池性价比最高,遇到验证码用打码平台或者自动识别服务,不需要死磕破解。本文介绍的方案已经在实战中验证过,可以绕过95%以上的Cloudflare/Akamai防护,成功率非常高。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 297

快讯|2023 年第四季度 Tubi 收益增长 47%

在每月一期的 Tubi 快讯中,你将全面及时地获取 Tubi 最新发展动态,欢迎 **星标关注**【比图科技】微信公众号,一起成长变强!

weixin_49193714的博客 1万+

RAGFlow 系列教程 第三课:后端服务入口与请求生命周期

本文深入解析RAGFlow v0.25.0后端核心机制,重点介绍了Quart框架选型原因和服务启动流程。RAGFlow选择Quart作为Web框架,主要基于其异步能力对LLM调用的支持、Flask生态兼容性以及长响应超时处理优势。文章详细拆解了服务启动的8个关键步骤,从日志初始化到HTTP服务启动,并分析了配置加载、数据库初始化等核心环节。通过源码分析揭示了RAGFlow如何实现动态API注册、双重认证体系等关键技术点,为深入理解该系统的请求处理生命周期提供了基础。

weixin_43674738的博客 188

玩转大语言模型——使用华为官方MindIE-Server镜像方式部署DeepSeek模型

本文将详细介绍在国产Linux系统欧拉中使用华为官方MindIE-Server镜像方式部署DeepSeek模型。一般情况下华为昇腾800I服务器可以推理DeepSeek-R1-70B,4张300I-Duo服务器可以推理DeepSeek-R1-32B。在配置中尽量贴合官方文档,包含用到的一些其他的技术细节,便于零基础入门使用。

艾醒的博客 1289

Hello again, 3270: Accessing z/OS applications with an iPhone

New technologies and the proliferation of smart wireless devices doesn't change the reality that applications running on z/OS® remain the backbone of many organizations. But just because an application might be older doesn't mean it has to look that way or

伟杰专栏 5666

软解调详解

在这个示例中,生成了一个随机的比特序列,将其调制为QPSK信号,添加了高斯白噪声,然后计算了每个比特的LLR,并根据LLR的符号进行了解调判决。软解调是一种基于接收信号的概率估计进行解调的方法。与传统的硬解调相比,软解调不仅考虑了接收信号的幅度和相位信息,还利用统计特性计算每个比特为0或1的概率,从而提高了解调性能。软解调过程中涉及的主要公式包括对数似然比(LLR)的计算公式、信号的概率分布函数以及解调判决公式等。软解调的计算处理流程包括信号接收、预处理、相位估计、LLR计算、解调判决和输出等步骤。

ahah12345678的博客 1226

jsp页面加载的时候,从后台获取数据,页面加载完成之后,下拉列表中已经有值

在jsp页面加载时,从后台获取数据,动态生成下拉列表,加载完成之后,下拉列表中已经有值;

王毅的专栏 8万+

31.XAPP1052乱序分析及处理

目录 1.XAPP1052乱序分析 2.XAPP1052乱序处理 2.1乱序处理方法选择 2.2 XAPP1052乱序处理代码详解 3.XAPP1052乱序处理后的波形分析 3.1发送引擎 3.2接收引擎 4.XAPP1052乱序处理后的带宽测试 5.下期内容 1.XAPP1052乱序分析 首先先给大家讲解下什么是PCIe的乱序。在PCIe系统中,乱序就是主机发送的TLP序列ID为1、2、3、4到从机,从机接收到的可能不是1、2、3、4。主机和从机如果都不解决乱序的问题,就会导致从机接

一个早起的程序员 1707

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

4.BPMN/DMN/CMMN规范简单梳理

DMN为BPMN/CMMN提供了决策出口,BPMN主要解决企业内部有序/高频/面向人驱动的业务事项,而CMMN则是基于企业信息化过程中的数据信息,以时间为驱动方案,在满足特定条件下触发相应的警报或事项.......

Thubier 1万+

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

ubi & ubifs学习笔记

drivers/mtd/ubi/ubi-media.h  EC: Erase Count,记录块的擦除次数 struct ubi_ec_hdr {  __be32 magic; __u8 version; __u8 padding1[3]; __be64 ec; /* Warning: the current limit is 31-bit anyway! */ __be32 vid_hdr...

whuzm08的专栏 2万+

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

你好,你好。

Xgl的出现,X桌面的特效被大家广泛关注,招牌动作——桌面立方体、飘动的窗口给人留下了深刻的印象。beryl、compiz的出现,以及渐进改良式的AIGLX让桌面特效迅速普及到了每一个普通linux用户的电脑上。KDE4更是致力于将桌面特效融入到桌面环境中,使特效不再只是eye-

子扉居 3284

Tubi 快讯|原创剧一部接一部

在每月一期的 Tubi 快讯中,你将全面及时地获取 Tubi 最新发展动态。欢迎关注“比图科技“,一同成长变强!

weixin_49193714的博客 2万+

快讯|Tubi 入围 Streaming Platform of the Year

​ 在每月一期的 Tubi 快讯中,你将全面及时地获取 Tubi 最新发展动态,欢迎关注【比图科技】,一起成长变强!

weixin_49193714的博客 1万+

Android开发教程英文视频(YouTube)

Let's play with Android development... If you are new to Android and are looking around for a smooth introduction by example to this wond

雪梦科技 5050

常用数据类型使用转换详解

刚接触VC编程的朋友往往对许多数据类型的转换感到迷惑不解,本文将介绍一些常用数据类型的使用。我们先定义一些常见类型变量借以说明int i = 100;long l = 2001;float f=300.2;double d=12345.119;char username[]="程佩君";char temp[200];char *buf;CString str;_variant_t v1;_bs

nana_tubi的专栏 3万+

Linux-Ubuntu-4-软件安装

4.1通过apt在终端安装/卸载/更新软件 sudo:Linux sudo命令以系统管理者的身份执行指令,也就是说,经由 sudo 所执行的指令就好像是 root 亲自执行。当然在执行sudo命令之后需要输入密码之后回车。 #1.安装软件 $sudo apt install 安装包 #卸载软件 $sudo apt remove 安装包 #更新/升级软件 $sudo apt upgrade 安装包 当它回到终端的提示命令之后软件就安装/携载/升级好了。 当安装好之后直接在终端输入软件的名字就可运行软件。 4

weixin_43825058的博客 5496

Tubi 实验之道

在 Tubi,从功能、基础架构变更,到 ML 模型,每个团队都非常依赖实验来帮助制定决策。在过去 3 年中,Tubi 的实验速度增长了 18 倍。在上个季度,有高达三分之一的 ML 实验显示出对公司 KPI 的正向影响。可以毫不夸张地说,Tubi 的实验文化对公司过去 3 年的成功起到了重要作用。

weixin_49193714的博客 1万+
上一篇: Web2.0面临自我救赎
下一篇: 网站联盟-大才有大的智慧
techcrunch
博客等级 码龄19年 34粉丝 3441原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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