IM3.0时代 移动互联网会发生什么变化

在移动互联网的大潮中,你不是一个人在战斗!

    12月17日,非常荣幸参加了《移动互联网改变世界 ——中国开发者服务联盟成立暨2014冬季论坛》。这个会议是在神圣的清华大学举办的,大家应该都知道我是毕业于和清华大学一点都没关系的学校,但我一直希望能在这里当个学生。

IM3.0时代 移动互联网 融云

    这场会议的主题顾名思义,就是成立APP开发者服务联盟(CDSA),会议很高大上,活动吸引了海内外近400名的开发者和创业者参与,包括我在内。

     论坛上,来自畅捷通、Testin、融云、青云、金山等多个知名云服务商的高层,就移动互联网时代下开发趋势及应用的发展前景等话题进行了深度交流。

IM3.0时代 移动互联网 融云

(这是成立仪式)

   这场会议融云CEO韩迎提出一个新概念,IM3.0时代,也就是人人皆可构建社交应用。

    融云是做飞信的团队出身的,所以做IM这块还是很有心得,因为感觉和微信有些类似。

    韩总说:融云和微信不是竞争关系,是给开发者不同的选择。

    微信公众号,更多的是营销渠道,

     融云倾向于独立app开发的第三方服务。让开发者在自己的app形成与微信一样的服务。

IM3.0时代 移动互联网 融云

     在IM3.0时代,消费者不仅可以通过短信、微信等社交,他们还可以通过新闻、医疗、教育、O2O、电商、旅游等应用来进行社交。

    在 IM1.0时代,QQ、MSN等个人聊天工具占据主导地位,网民应用场景很单一。在IM2.0时代,网民社交需求增加,应用场景出现细分领域,在个人IM 外,还出现了电商IM、企业IM等。而在IM3.0时代,网民的社交需求越来越碎片化、场景化,IM以云服务而非单一产品的形态出现,场景化社交将成为主 流。

     在IM3.0时代,IM不再是技术壁垒,所有的开发者甚至用户,都可以基于IM构建他们想要的任何沟通场景,并DIY属于自己的业务模 式。超级App连接一切的时代终将过去,人们不再为了社交而社交,而是更多转向基于应用场景的社交。随着时间的推移,智能手机用户无需用微信等来聊天,而 可以通过即时通讯云提供的强大通信能力,在成千上万的O2O、电商、教育、医疗、旅游等应用中进行交流。

     比如,在消费应用领域,太平洋汽车旗下的车主社交App中国车友会借助融云实现了车友之间的沟通;在企业级应用领域,外勤宝借助融云轻松实现了企业外勤人员之间的交流。这些都是IM3.0时代非常典型的场景化社交的应用案例,类似这样的应用将来会越来越多。

     韩总在现场说有开发者利用融云制作了一款名叫“校恋”的APP,专注大学生交友的,顿时我就来了灵感,后面我说我打算做一款名叫“校房”的APP,配合“校恋”专注校园周边宾馆空房查询。这个提议我发到QQ空间、微博、朋友圈之后,得到了许多人的支持和响应。

写在最后:

     IM 3.0时代到来,微信的冬天是不是也来了,还有得观察。

     来源:卢松松博客(微信/QQ号:13340454),欢迎分享本文,转载请保留出处!


本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 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!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 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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