IT产业的70:20:10规律

在IT行业中存在着一种独特的70:20:10市场分配规律,即行业领导者占据70%市场份额,第二大公司占据20%,其余10%由其他竞争者瓜分。这种现象体现了科技巨头们为避免反垄断诉讼而采取的策略。

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IT产业的发展是迅速而无法抗拒的,一家技术优秀、管理正规的互联网公司从奠基到上市往往只需要很少的时间。例如英特尔和微软从上市起用了十年的时间确立了它们在微机领域的霸主地位,并达到百亿产值,而思科上市后只用了五年左右的时间就主导了网络硬件的市场,并达到百亿产值。Google 更是在上市的第二年就超过了雅虎一跃成互联网的老大,第三个年头就进入了百亿俱乐部。

所以,虽然理论上讲,取得市场主导地位的公司可以通过恶意竞争和收购几乎百分之百地占领一个市场,但是当它占到 60-80% 的市场时,它的扩张基本上就到头了。这里面固然有作为第二名(和第三名)的公司在某个局部领域( Niche Market )做得比主导公司好的原因,比如苹果的图形界面和动画制作软件对艺术家来讲远比微软的同类产品好,更主要的是各大科技公司自觉遵守的风险控制原则和美国联邦政府对商业垄断行为的严格限制。

作为一种技术产品下家的公司,比如惠普和戴尔是英特尔的下家,为了保证自己的长期货源不会被一家公司所垄断,通常会按一定比例同时采购两个上家的产品,即使一个上家给出的条件比另一个好。因此,我们看到惠普、戴尔和联想等公司总是既卖采用英特尔 CPU 的计算机,也卖 AMD 的。有些时候,一种产品无法同时选用两个公司的器件,比如苹果的 iPhone 每一代只能有一种处理器芯片。这时,公司就会在这一代产品中选某个供货商的,下一代选它竞争对手的。大部分公司和政府部门在大宗采购的选型中,常常是这一次选择公司甲的(比如思科的),下次选择公司乙的(比如 Juniper 的)。

而当下家公司大势已成,产品价格水涨船高时,无奈的竞争对手与买家就只好求助于美国的司法部和欧盟的反托拉斯委员会出面解决问题了。因此,聪明的主导者会让出一些市场给第二、三名,以免惹上反垄断的麻烦。通常 70% 是一个魔法数字。一个主导者愿意强调自己是行业的领导者,这样可以给投资者和用户信心,但是永远会否认自己有垄断地位,以免给自己找麻烦。它们在提交到证监会和其它政府部门的官方文件中甚至会列举一些小的不能再小的竞争对手,表示自己在公平竞争。比如微软在 2008 财政年度的年报中,居然把盈利只有它二百分之一的 Earthlink 公司(估计 99% 的中国读者都没听说过这家小公司)列为它的竞争对手写入到它给证监会的文件中。

这样,在多方面扶植下,尤其是IT业界人为的帮助下,扶植出一个能稍微制约主导公司的老二(或者还有老三),它甚至可能占到 20 - 30% 的市场。再剩下的一点市场就给众多小公司去瓜分了。于是龙头老大70%~老二20%~其他竞争者总共10%的局面就形成了~挺有趣的现象。

而这,就是IT产业的70:20:10规律了。
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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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