关于借势生存的讨论

江天皓月(34854615)  14:23:03
感觉国内没有好的技术社区,微软在中国的技术社区也做不好。所以,如果身边认识一些有资历的长辈要多去请教,另外,读书要勤快些。

 

江天皓月(34854615)  14:25:24
国内的技术界比较浮,上社区就想COPY一点什么,然后拍拍屁股走了,没多少人在上面发表一些有见的技术文章。

 

江天皓月(34854615)  14:27:12
有时搜索一个问题,都是同一篇内容在不停地被复制

 

燕双龙(85709616)  14:27:18
被你这么一说,中国没什么特点了。

 

江天皓月(34854615)  14:30:06
浮的特点,另说美国,你说有没有人写一种脚本为职业从20岁写到三十几岁还在写?这种人真的是有的,写Perl的人。 

 

燕双龙(85709616)  14:31:17
其实我感觉不是中国的技术不好,是没有一个真正赚钱的软件公司。没有经济的基础,哪个公司也不能真正投入技术。

 

燕双龙(85709616)  14:32:59
微软 IBM SUN 他们如果没有强大的金钱基础,技术怎么可能高的起来?所以说现在中国欠缺的不是高精尖技术,而是具有世界先进的赚钱方式,真正有钱了才能组建强大的技术团队。就算是美国的开源社区,其实也是有一些基金支持的,不然也是没法长期运营的。

 

江天皓月(34854615)  14:36:33
那到是,其实没有见过美国的软件公司它的组织方式,运营方式,做产品的思路,我们一般也只能看看微软他们怎么做的,但是也只是在门外看看

 

燕双龙(85709616)  14:37:17
一个好的运营方式、组织方式比技术难学的多。

 

江天皓月(34854615)  14:38:26
身有同感

 

燕双龙(85709616)  14:41:35
这方面最费脑子,说实在的现在出现的技术努力一点研究几个月也就能运用起来。再加上长时间的使用,就没什么难度了。可是这些东西根本不能赚钱,他们却能让我们花钱买书,上网点击他们的网站。对于我们来说,以前的技术也都能完成我们大部分的需求。

 

江天皓月(34854615)  14:44:38
搞来搞去我们只掌握了生产工艺,却不能自己设计赚钱的产品,所以只能生产一些入门级的软件产品甚至是半成品,比如OA,MIS,ERP,财务软件,收银软件。好一点,国内有金山和永中,这些算是能做高级的产品。

 

江天皓月(34854615)  14:46:30
你可能会说MIS和ERP怎么不算高级产品这里面这些东西很多都是拿国外的东西,自己翻新的,比如ERP的核心架构买一套,自己把功能架上去,换上皮肤就说是有知识产权的

 

燕双龙(85709616)  14:46:30
金山也已经缴枪了,大部分的研发都投入了游戏开发。WPS、金山毒霸、金山词霸都只有几个人的维护团队,再有几年他就完全交代了。

 

燕双龙(85709616)  14:47:46
十年前的WPS远比现在的名气大,现在有几个人还会去用WPS?这就代表金山已经完全败给了微软。

 

江天皓月(34854615)  14:47:49
其实要佩服金山,它能活到现在很不容易。

 

燕双龙(85709616)  14:49:29
但是丢掉了办公软件的市场,也就等于丢掉了抗衡的基础。
 
江天皓月(34854615)  14:50:56
政府不支持,没办法,看看永中,后起之秀,它在一些比较穷的国家还能有市场,这是它的立根之本

 

燕双龙(85709616)  14:51:10
其实这个就像是赌博,谁钱多谁就可以最后亮出底牌,其他人就算牌再好,也会被钱压死。过早的被逼亮出底牌,就会过早出局。

 

燕双龙(85709616)  14:51:40
那些官员不知道得了多少微软的好处

 

燕双龙(85709616)  14:53:01
搞得中国现在就只能去搞外包。娘的外包根本不需要大学生,高中毕业培训一两年就可以做了。就像你发在论坛上郎咸平的那篇文章所说,这样的产业结构,早晚会被别人控制。

 

江天皓月(34854615)  14:53:18
所以说我们这些人都是处于弱势的,更多的时候不是要跟微软这种企业公开对抗,而是要借它的势,为自己生存。

 

燕双龙(85709616)  14:53:29
呵呵,谈来谈去又谈到这里了。

 

江天皓月(34854615)  14:54:01
你忙吧,下次再聊,我这边也一堆活

 

燕双龙(85709616)  14:54:18
借力生存,能做好也不错了。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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