2013,互联网十大关键词

本文回顾了2013年IT互联网领域的十大热词,包括O2O、OTT、自媒体、大数据、可穿戴设备、互联网金融等,并分析了它们的发展趋势和行业影响。

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  岁末年初,2014马上到了眼皮底下,转眼间混迹互联网10年。每到这时候都会想做一系列盘点,去年没心情做,今年好像又没空做,所谓时间就是牙膏,都是挤出来的,所以诞生了此文。谨以此文献给奋斗在IT互联网壕沟中的兄弟姐妹们。

  O2O

  O2O在2013年初的时候还似乎很神秘,很新潮。那时候还有人认为二维码是O2O的载体,但是马化腾在一次演讲中说,二维码只是工具,单独二维码公司无法生存,再接着微信扫一扫几乎成为二维码御用扫描工具。

  没多久,我们看到灵动快拍等二维码公司相继偃旗息鼓。二维码公司挂了,O2O却开始大行其道。手机地图、移动IM、手机支付都成为O2O的重要平台,百度地图的“附近”,微信的微生活,支付宝也开始玩起来O2O。

  其实,从O2O的外形上看,就是一副眼镜,帮我们通过线上找到线下的生活服务,这个层面上解读可能更为简单。

  OTT

  2013年最火的应用是什么?估计所有人都会回答微信,到2013年1月微信用户数是3亿,到第三季度微信月活跃用户数是2.75亿。而就在2013年,多家企业都对类微信产品跃跃欲试,这被行业成为OTT焦虑症。

  周鸿祎每次演讲必提微信颠覆运营商,这种高级黑的演讲方式,让运营商开始很紧张,后来发现原来周鸿祎这是在挑拨离间,想坐收渔翁之利。所以运营商搞了一阵子各种“信”之后,干脆不玩,于是联通与微信合作推出了微信沃卡,其实至今我也没搞懂“沃”的意思,但186号段确实已经替代138成为我的主手机。

  电信运营商可能认识到没有互联网基因玩不转OTT,于是互联网公司又按捺不住了。网易联合电信推出易信,阿里巴巴马云说不用来往就别和我来往,OTT再次出现胶着战,有愈演愈烈之势。

  自媒体

  这年头你说你还是个博主,有人会笑话你土的掉渣,因为纸媒、网媒的记者们都集体跳槽去玩自媒体了,你博主还是2009年的老古董,还敢出来走两步?虎嗅、钛媒体、雷锋网、创业家等所谓的新媒体横空出世,原来这是“博客中国”僵尸复活了。而且还传染了四大门户,他们也纷纷成为了自媒体代言人。

  其实,哥至今没搞懂什么是自媒体,媒体就应该是权威、公开并具有强有力的传播渠道,为何加了个“自”就变得如此小家子气?当然“处女”总有人喜欢尝鲜,于是一些自媒体也卖身好价钱,比博客软文的稿费高多了。至于自媒体能不能比博客更加“败火”,可能只有尝鲜的人才知道。

  大数据

  “谁拥有了大数据,谁就占据制高点”这似乎成为IT互联网演讲人士的口头禅。你要是演讲的时候不谈大数据,你真的很没水平。大数据,已经被神化。物流要玩大数据,银行要玩大数据,保险业要玩大数据,智能交通要玩大数据......

  其实,你发现所有这些行业一直都在与数据打交道,自互联网诞生那天起就在玩大数据。就如同李彦宏当时对云计算的定义那样,云计算并不是新东西,只是起了个新名字加以炒作。是的,大数据也成为A股市场熊市里的一缕清风,神经敏感的股民只要听到谁在玩大数据必须要把这只股票搞到一字板,当然放宽二胎政策也能让避孕套企业跌停也是A股股民们干出来的,你就可想而知他们是多么的靠谱了。

  可穿戴设备

  大数据、云计算催生出可穿戴设备,智能手环、智能手表、智能眼镜,各种东西只要架上“智能”的发射架都能飞。其实,可穿戴设备也不是新东西,很多医疗设备,感应设备都是可穿戴设备,只是简化之后更加容易获得普及,加之移动互联网的发展,数据传输更为简单。

  可穿戴设备会成为市场主流么?对此,似乎很多大佬对短期,中长期发展都不看好。但是A股股民则听风就是雨,听说苹果要出iwatch,结果可穿戴设备相关的企业股价都会飙升。可穿戴设备,目前只是一种设备智能化的尝试,其普及仍然面临诸多难题。

  互联网金融

  走在马路上都能听到有物业的90后服务员在谈“余额宝”,你就知道这互联网+金融的厉害之处。互联网通过渠道优势,降低了普通民众理财的门槛,取消了理财经理的中间环节,让理财变得更加透明化。同时,利用互联网的优势,用更低的成本将小额闲散资金聚集起来,这是银行现有渠道想都不敢想的事情,因为这会让银行赔的眼镜都发绿。

  所以互联网金融自然是2013年的巨大创举,这也带动了金融企业的彻底变革。百度、腾讯等企业纷纷加入到互联网金融热潮中,马化腾更是宣布投入100亿资金做大互联网金融,这会让我们每个人的理财都变得简单。我从不爱理财的老婆,竟然告诉我“余额宝”比银行理财经理让她更放心!微信的基金出来更要买!

  互联网精神

  产业融合已经势不可挡,互联网是产业融合的催化剂。但这并不意味着,所有企业都要被互联网颠覆。因为传统产业变革的精髓是学习互联网精神,而不是完全的成为互联网企业。小米手机,已经是互联网精神下的典型产物;此外,还有互联网电视、互联网汽车,甚至连卖煎饼果子和牛腩饭的都说要学互联网精神。

  显然,互联网精神的开放、共享、互动、创新和组织的扁平化是传统产业必须学习的东西。然而互联网精神绝不能成为企业炒作的手段,因为你互联网精神学的再牛逼,煎饼果子却做的十分难吃,也没人会光顾第二次。所以互联网精神给我们的另一层面的启发是,在这个互联网的时代,更加注重产品为王,好酒绝不会埋没在深巷中,金子总会发光。

  垄断

  自从360被腾讯起诉不正当竞争判赔500万之后,360就在戳弄起诉腾讯垄断,甚至还被业内一些媒体认为是标杆性垄断案。哥虽说不是清华大学毕业,但也是青岛大学经济学院毕业的一般生,也学过《微观经济学》和《宏观经济学》,这两本教科书对垄断的定义似乎都必须有一条,那就是利用垄断的市场地位阻碍对手进入,打击对手。

  北大的张维迎说,经济学对垄断的定义是过时和错误的,这会让企业不再有创新的动力,因为完全竞争的市场模型下要求企业份额平均,而垄断的一个必备条件就是份额占据60%以上。这是让企业不思进取,特别对于互联网企业来说,是靠创新来获得市场,并无价格杠杆,更不适用反垄断法。

  4G

  3G还没用上就开始上4G了,4G还没开始架基站,这5G标准就要发布了......看着手中的诺基亚板砖,只好口中骂道“Gun滚”。

  4G的速度肯定比3G快,5G的速度肯定比4G快。只可惜还是那句老话,我们要的是资费、流量包是否合理,你就是一辆法拉利配上美国内达华的公路,我也买不起,办不了移民也是白搭。还是别扯这么多,运营商什么时候能够放弃现有的利润率指标,和全球其他运营商那样别“土豪”的活着,这就是中国通信业繁荣的开始,也是中国信息化、互联网、大数据、云计算、可穿戴、O2O、移动电商一切相关产业繁荣的必备条件。

  土豪

  最后一个关键词想说的是“土豪”。本来打算入手苹果土豪金,感受下当土豪的感觉,但苦于这4寸的屏幕实在难以忍受,我还是决然毅然必然的放弃了当土豪,继续手持安卓当屌丝,偶尔用下iPhone4感受下iOS的最新版本。

  自从土豪金iPhone5s上市,各类土豪产品都以屎黄的颜色问世,亮瞎一片啊。不过土豪梦仍未破灭,翘首以待2014年6月或者9月发布的土豪iPhone6,iOS7的扁平化设计,其实就是为大屏iPhone推出做铺垫,4.7寸、5寸还是多大?这都没有什么悬念。

  2014年即将到来,预祝兄弟姐妹大爷大哥大婶们,2014年都成“土豪”,最差也做个“土豪梦”。

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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