很遗憾,这个网站还是走到了尽头

2020年上线的自毁网站因独特设计引发关注,24小时内无新帖即销毁数据。尽管没有商业目标,却因网友自发参与而走红,成为疫情期间的共情空间。随着网站关闭,它成为互联网记忆中的一段佳话。

如果说一个网站需要网友自发续命,你觉得它能坚持多久?

当然,这里说的续命,不是说需要网友打赏给服务器和域名续费,而是字面意思上的「没人用,就自毁」。

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你可以说它自恋,可以说它傲娇,但相信我,这个网站的背后是一个独属于互联网的浪漫故事。

2020 年 4 月,在新冠疫情正值高峰的日子,一个名叫「This website will self destruct」的网站悄然上线。

名字怪,功能也怪,网站仿佛是在威胁用户一样:只要24小时内没收到网友发来的帖子,网站便会自动关闭,并销毁一切数据。

与这个功能对应的,是括号里那个不断跳动的倒计时,24×60×60=86400 秒,有人发帖时,这个倒计时才会被重置。

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除了这个显眼的倒计时,要说网站还有什么吸引人的点,可能就是它对于用户来说完全匿名。

像是一个论坛,既可以为了让网站续命而发帖,也能够表达自己的任何观点。

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也像是一个漂流瓶,可以随机查看来自全球网友的帖子。

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或许你会觉得这样的设计算得上一次有噱头的营销,通过「自毁」来吸引网友的目光,利用「发帖续命」+「匿名」来稳住用户的留存。

拿捏住了网友们的无聊,获得了自来水的曝光,蹭上了互联网的红利,如果顺顺利利,还能挂上个谷歌广告,或许再加个小弹窗——

为了能让网站活得更长久,请大家把网站加入广告拦截工具里的白名单。

当然,上面只是来自过于熟悉「互联网套路」者的想象,如此粗糙又怎么称得上浪漫。

这个自毁网站,从头到尾都没有添加过注册登录的功能,更没有让人可以展示信息的主页,查看也好,发帖也罢,统统都是单向的,并不支持回复。

至于前面那些像威胁一样的话语,其实还有下半句:

不过没关系。

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这个网站的初衷,可能没有那么伟大,作者当时参加了一个主题为「让它活着」的比赛,倒计时的设计是为了完成这个命题作文。

前后花了 4 个小时提交的参赛作品,自然不存在什么营销、盈利、商业价值,甚至作者都没想过自毁网站能够真的续命。

可能是哪位网友觉得无聊顺手敲了几下键盘,可能是哪位网友只想发帖吐槽作者,谁也没想到,真的有人愿意玩上一场「为网站续命」的游戏。

在这个自毁网站上,能看到不幸者的迷茫:

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能看到个人的焦虑:

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能看到新年祝福:

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也能看自我鼓励:

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是的,自毁网站上的帖子可能不全都是「正能量」,但它真真切切提供了一个,哪怕再艰难,也可以不把话憋肚子里的安全屋。

在网友的自发努力下,这个网站很快就火了:两天时间,自毁网站就收到了 1.5 万条留言,超过100万次查看,1 年后,自毁网站收录了近 20 万条留言。

1 年、2 年、3 年,为了能够守护这个安全屋,能够每一年都看到那句「网站在网友的接力下又活了一年」的喜讯,这 8 万多秒的倒计时,一直没有走向终点。

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甚至每年,你都有机会在新的平台看到自毁网站的身影,这个诞生于疫情的网站,陪着网友度过了漫长的疫情。

但,有相逢,自然就会有离别。

自毁网站没能迎来自己的第四个生日,再次访问时,你只能看到 520 的报错页面。

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这意味着,已经超过24小时没有人给自毁网站发送信息,12 月 3 日,作者发帖确认了网站的自毁。

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很遗憾,这个网站还是走到了尽头。

来自世界各地,包含了喜悦、祝福、鼓励,也包含着焦虑、困惑、迷茫的数十万帖子,也随之删除。

你可以说,这是疫情结束,人们拿起了遥控器选择了换台;也可以说,互联网自始至终就没有永恒的记忆。

但我是觉得,它已经完成了自己的使命,不是吗?

就像一个虚构出来带着浪漫色彩的故事,到了落幕的时刻,是 happy ending,还是 bad ending 显得已经不那么重要了。

遗忘才是最终的死亡,在一个又一个 8 万秒里,它一直在说——

嘿,朋友,是时候开启新的旅途了。

文章来源:网罗灯下黑

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
使用Selenium实现拖动滑块到尽头进行验证,可按以下步骤操作: 1. **导入必要的库**:需要导入`selenium`库以及`ActionChains`类,`ActionChains`用于模拟鼠标操作。 2. **初始化浏览器**:使用`webdriver`初始化一个浏览器实例,如Chrome浏览器。 3. **打开网页**:使用`get`方法打开包含滑块验证的网页。 4. **定位滑块元素**:使用`find_element`方法定位到滑块元素。 5. **计算滑块需要移动的距离**:通常可通过获取滑块所在的滑动区域的宽度来确定。 6. **模拟拖动操作**:使用`ActionChains`类的`click_and_hold`方法按住滑块,`move_by_offset`方法将滑块移动到指定位置,最后使用`release`方法释放滑块。 以下是示例代码: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains from selenium.webdriver.common.by import By # 初始化浏览器 driver = webdriver.Chrome() # 打开网页 driver.get('https://example.com') # 替换为实际的网页URL # 定位滑块元素 slider = driver.find_element(By.ID, 'slider') # 替换为实际的滑块元素的ID # 计算滑块需要移动的距离,这里假设滑动区域的宽度就是需要移动的距离 slider_width = slider.size['width'] # 模拟拖动操作 action = ActionChains(driver) action.click_and_hold(slider).move_by_offset(slider_width, 0).release().perform() # 关闭浏览器 driver.quit() ``` 上述代码中,`find_element`方法的定位方式使用了`By.ID`,实际应用中可能需要根据网页的具体情况选择合适的定位方式,如`By.CSS_SELECTOR`、`By.XPATH`等。
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