开发商为什么仍然忽视Android系统?

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看到TC上有人在吐槽:Twitter Music正式上线,可同它们一月份推出的视频应用Vine一样,它再次选择了优先推出iOS平台的产品,而Android用户得到的,只有一个“稍后推出”。

嗯,相信和我一样,大部分Android用户都被这一幕伤过心,我想产生这种状况不外乎以下几个原因:

1.开发商认为 iOS平台具备更强的盈利能力;

2. 开发团队没有足够的资源去同时面向两个平台开发产品,况且Android平台还有错综复杂的版本和适配问题;

3. 开发者认为只有在iOS平台才能设计出“优美”的产品;

4. 开发者希望先在iOS这个更成熟的生态系统和用户环境中试水产品,再依次铺开;

5. Android平台混乱的渠道状况(主要是中国市场)令开发者望而生畏。

6.开发商是一个不需要理由的iOS粉,Android黑。

如果是一个小型开发团队,我完全赞同从资源的分配和营收角度考虑“iOS First”的策略。但对于Twitter这样的大平台而言,我认为这种做法并不妥当。

首 先,Twitter在全球已经突破5亿用户了,而根据现今的数据,Android在全球的市场份额已经高达70%以上,即使是在iOS强势的美国 市场,Android现今也达到了51.7%的市场份额,而iOS只有38.9%。作为一个平台级的服务商,Twitter有什么理由将自己众多的 Android用户抛在脑后?

其次,Android上层主要用Java语言开发,底层用C语言开发,掌握这两种语言的开发人员数量众多,对于像Twitter这种体量的大公司而言,应该不会存在“开发资源”不足的状况。

再 次,现在的Android系统已经已经大有改观,Android 4.0及其以上版本已经迅速超过了35%的整个市场份额,这个数据还会快速增长。而我们知道,在4.0以后,Android系统已经十分完善,无论是流畅 性还说产品设计标准都有很大的提升,在Android平台完全能开发出高质量的应用。

综上所述,Android系统已经成熟,在产品层面具有和iOS一争高下的水准。任何一个平台级的产品,其思路都应该是为更多的用户服务,所以我认为目前已经到了将Android和iOS放在同等重要地位的时候了。

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开发商为什么仍然忽视Android系统?

转载于:https://my.oschina.net/edenw/blog/124207

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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