谁动了“支付”的奶酪?移动支付蓝海剖析

淘宝网对通过外部链接二维码发布的广告进行整改,微信封杀部分淘宝商家公众账号,引发互联网金融领域竞争加剧。第三方支付市场三足鼎立,支付宝、财付通与银联各占市场份额。移动支付被视为未来创新和增长关键领域,预计市场规模将持续扩大,应用场景更加丰富。

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       昨天,淘宝网向淘宝商家发出公告,对通过外部链接二维码发布的广告进行为期一个月的整改,整改期结束后商家再发布该类广告,将按照滥发信息的规定进行扣。微信此前也封杀了一部分发布营销信息的淘宝商家公众账号。

  微信5.0加入支付功能之后,意味着商家和用户可以在微信内完成从商品选购到交易付款的全部流程,这显然是动了淘宝的“奶酪”,如果用户都到微信公众账号去买东西了,淘宝相当于成了商品的展示平台,而淘宝必然要将用户圈在自己的平台内。

  “互联网金融”的序幕刚刚拉开,第三方支付的战争就已经迫不及待地上演。

  2012年我国第三方在线支付的规模大约有3.66万亿,过去7年的年均增速达到111%,目前使用互联网支付的网民数量达到2.2亿。随着线上支付应用的深入,2012年行业增速已经下滑至66%;此外行业格局也相对固化,支付宝凭借电商平台的优势占据49%的市场份额;财付通经营模式与支付宝类似,市场占有率约20%;银联主要依靠体系内优势市场份额9%;其他第三方支付机构则相对边缘化,主要走细分市场专业化的道路。

  线上第三方支付规模

  目前线上支付成三足鼎立态势。支付宝、财付通都是同时具有电商平台和虚拟账户着两大法宝,总体上支付宝、财付通和银联的市场占有率超过80%。

  线上第三方支付市场份额

  有研究机构认为移动支付可能是未来第三方支付创新和爆发性增长的重要领域,主要基于以下几点:移动支付相对于线上支付来讲应用场景更多,市场潜力更大,而且没有被寡头或行政垄断,未来不但有可能冲击和替代传统线下支付,而且还可以衍生出新的应用模式。

  2012年我国移动支付市场交易规模1511.4亿元,同比增89.2%,尽管总量还比较小,但增速明显加快,发展潜力巨大。

  移动支付发展趋势

  根据工信部统计,截止到2012年底,我国移动用户已经超过11亿,较年初增加1.2亿;而随着智能手机的普及和3G网络的铺设,我国3G用户也达到2.20亿,较年初增加9200万。移动网络和手机终端的革新和发展直接推动了移动互联网的应用。截止到2012年6月,我国手机网民的数量已经达到3.88亿,同比增长72.2%。智能手机的普及、3G/4G网络的铺设以及广大的移动通讯用户已经构建了一个移动支付庞大的潜在客户基矗

  手机网民规模及增速

  移动支付三大猜想:

  海通证券研报认为,传统的线下支付和互联网支付已经被行政和网络寡头垄断,移动支付可以实现线下支付场景和线上支付应用的联通,也就是说可以将互联网支付的手段和优势应用在线下支付中,从而颠覆线下支付的格局;并且移动支付本身也可能具有许多创新模式,比如基于微信平台的移动支付、二维码支付等,从而创新出更多的应用场景。

  该研报指出,财付通具有着深厚的平台积累:QQ通讯的用户接近8亿,而财付通在线上第三方支付中的市场占有率超过20%,仅此于支付宝。更重要的是微信是目前移动终端上最具价值的平台,其用户数已经突破4亿,可以直接和移动支付对应。相比支付宝,微信支付的优势在于:①移动用户积累多,应用潜力更大,而且由于微信的社交性,其用户的活跃度也高于支付宝。②基于社交网络的平台结构,更能与线下需求融合,且有更好的信用基矗③腾讯的微信终端是一个复合价值的移动平台,能给人们提供及时沟通、分享包括支付等众多功能,而支付宝的移动终端是一个单一功能平台,缺乏线下社交网络的粘性。④对移动技术有更好理解。包括移动定位、身份识别等移动技术的理解可能优于支付宝。

  腾讯平台

  支付宝是互联网支付的霸主,在互联网金融领域拥有最丰富的积累;并且拥有强大的线上电子商务平台和庞大的客户资源。但目前为止,其在移动支付领域的尝试还没有结出硕果。究其原因,其目前在移动支付领域还没有推出极具价值的产品或应用,而能否将线上平台资源投射到移动领域,从而在移动领域建立起一个更大平台也需观察。如果支付宝试图在移动支付领域继续领先,仍需在移动应用产品和移动平台上再下功夫。

  阿里巴巴平台

  对于新浪微银行,该报告称还需观察。新浪微博目前拥有5亿用户,活跃用户达到7000万,是目前仅次于微信的移动平台。并且新浪也与近期拿到了第三方支付牌照,高调进入移动支付领域。但与竞争者相比可能存在两方面劣势:1、网络金融领域经验和技术不及对手。支付宝和财付通已经有了较为丰富的经验、完善的产品和较长时期的数据积累,但新浪从零做起,能否后来居上还需观察;2、平台的潜在价值。与微博相比,微信可能更具排他性和用户粘性。首先,微信是独一无二的,而微博有竞争者腾讯微博等;其次,微信以现实生活中的真实关系为基础,支付宝以真实交易未基础,能够较为有效的解决金融领域信息不对称的问题。而微博并不完全以真实关系为基础,面临如何解决信用风险的问题。

CH341A编程器是一款广泛应用的通用编程设备,尤其在电子工程和嵌入式系统开发领域中,它被用来烧录各种类型的微控制器、存储器和其他IC芯片。这款编程器的最新版本为1.3,它的一个显著特是增加了对25Q256等32M芯片的支持。 25Q256是一种串行EEPROM(电可擦可编程只读存储器)芯片,通常用于存储程序代码、配置数据或其他非易失性信息。32M在这里指的是存储容量,即该芯片可以存储32兆位(Mbit)的数据,换算成字节数就是4MB。这种大容量的存储器在许多嵌入式系统中都有应用,例如汽车电子、工业控制、消费电子设备等。 CH341A编程器的1.3版更新,意味着它可以与更多的芯片型号兼容,特别是针对32M容量的芯片进行了优化,提高了编程效率和稳定性。26系列芯片通常指的是Microchip公司的25系列SPI(串行外围接口)EEPROM产品线,这些芯片广泛应用于各种需要小体积、低功耗和非易失性存储的应用场景。 全功能版的CH341A编程器不仅支持25Q256,还支持其他大容量芯片,这意味着它具有广泛的兼容性,能够满足不同项目的需求。这包括但不限于微控制器、EPROM、EEPROM、闪存、逻辑门电路等多种类型芯片的编程。 使用CH341A编程器进行编程操作时,首先需要将设备通过USB连接到计算机,然后安装相应的驱程序和编程软件。在本例中,压缩包中的"CH341A_1.30"很可能是编程软件的安装程序。安装后,用户可以通过软件界面选择需要编程的芯片类型,加载待烧录的固件或数据,然后执行编程操作。编程过程中需要注意的是,确保正确设置芯片的电压、时钟频率等参数,以防止损坏芯片。 CH341A编程器1.3版是面向电子爱好者和专业工程师的一款实用工具,其强大的兼容性和易用性使其在众多编程器中脱颖而出。对于需要处理25Q256等32M芯片的项目,或者26系列芯片的编程工作,CH341A编程器是理想的选择。通过持续的软件更新和升级,它保持了与现代电子技术同步,确保用户能方便地对各种芯片进行编程和调试。
内存分区情况的分析是嵌入式系统开发中的一个重要环节,特别是在资源有限的MCU(微控制器)环境中。标题提到的工具是一款专为分析Linux环境下的`gcc-map`文件设计的工具,这类文件在编译过程结束后生成,包含了程序在目标设备内存中的布局信息。这个工具可以帮助开发者理解程序在RAM、ROM以及FLASH等存储区域的占用情况,从而进行优化。 `gcc-map`文件通常包含以下关键信息: 1. **符号表**:列出所有定义的全局和静态变量、函数以及其他符号,包括它们的地址和大小。 2. **节区分配**:显示每个代码和数据节区在内存中的位置,比如.text(代码)、.data(已初始化数据)、.bss(未初始化数据)等。 3. **内存汇总**:总览所有节区的大小,有助于评估程序的整体内存需求。 4. **重定位信息**:显示了代码和数据如何在目标地址空间中定位。 该分析工具可能提供以下功能: 1. **可视化展示**:将内存分配以图形化方式呈现,便于直观理解。 2. **详细报告**:生成详细的分析报告,列出每个符号的大小和位置。 3. **比较功能**:对比不同编译版本或配置的`map`文件,查看内存使用的变化。 4. **统计分析**:计算各种内存区域的使用率,帮助识别潜在的优化。 5. **自定义过滤**:允许用户根据需要筛选和关注特定的符号或节区。 虽然在MCU环境中,Keil IDE自带的工具可能更方便,因为它们通常针对特定的MCU型号进行了优化,提供更加细致的硬件相关分析。然而,对于通用的Linux系统或跨平台项目,这款基于`gcc-map`的分析工具提供了更广泛的适用性。 在实际使用过程中,开发者可以利用这款工具来: - **优化内存使用**:通过分析哪些函数或数据占用过多的内存,进行代码重构或调整链接器脚本以减小体积。 - **排查内存泄漏**:结合其他工具,比如态内存检测工具,查找可能导致内存泄漏的部分。 - **性能调优**:了解代码执行时的内存分布,有助于提高运行效率。 - **满足资源限制**:在嵌入式系统中,确保程序能在有限的内存空间内运行。 总结来说,`gcc-amap`这样的工具对于深入理解程序的内存布局和资源消耗至关重要,它能帮助开发者做出更明智的决策,优化代码以适应不同的硬件环境。在处理`map`文件时,开发者不仅能获取到程序的内存占用情况,还能进一步挖掘出可能的优化空间,从而提升系统的整体性能和效率。
### 关于“谁了我的奶酪”的Python相关内容 在探讨与“谁了我的奶酪”这一主题相关的Python内容或资源时,可以从以下几个方面入手: #### 1. **编辑距离算法** 如果目标是通过编程手段分析字符串相似度,“谁了我的奶酪”可以被看作是一个字符串匹配问题。利用编辑距离(Edit Distance),可以通过计算两个字符串之间的最小操作次数来衡量它们的相似程度。 以下是基于递归方法实现的编辑距离函数[^2]: ```python def recursive_edit_distance(str_a, str_b): if len(str_a) == 0: return len(str_b) elif len(str_b) == 0: return len(str_a) elif str_a[len(str_a)-1] == str_b[len(str_b)-1]: return recursive_edit_distance(str_a[0:-1], str_b[0:-1]) else: return min([ recursive_edit_distance(str_a[:-1], str_b), recursive_edit_distance(str_a, str_b[:-1]), recursive_edit_distance(str_a[:-1], str_b[:-1]) ]) + 1 ``` 对于更高效的解决方案,`difflib`库提供了一个内置的方法用于计算序列间的差异[^3]。例如: ```python import difflib str_a = "谁了我的奶酪" str_b = "我的奶酪去哪儿了" seq_matcher = difflib.SequenceMatcher(None, str_a, str_b) distance = round(seq_matcher.ratio() * 100, 2) print(f"字符串相似度为 {distance}%") # 输出结果表示两者的相似百分比 ``` #### 2. **自然语言处理 (NLP)** 为了进一步挖掘“谁了我的奶酪”中的语义信息,可以借助Python中的自然语言处理工具包如NLTK、spaCy等。这些工具可以帮助提取关键词、分词以及情感分析等功能。 以 spaCy 的基本用法为例: ```python import spacy nlp = spacy.load('zh_core_web_sm') # 加载中文模型 doc = nlp("谁了我的奶酪") for token in doc: print(token.text, token.pos_, token.dep_) ``` 上述代码会解析输入句子并返回每个单词对应的词性和依存关系。 #### 3. **Web 应用开发** 假设希望构建一个围绕该书籍的主题讨论平台,则可考虑使用 Django 框架快速搭建网站[^1]。Django 提供了许多现成的功能模块,使得开发者能够专注于业务逻辑而非底层细节。 创建项目结构如下所示: ```bash django-admin startproject cheese_project cd cheese_project python manage.py startapp book_discussion ``` 配置数据库连接后定义数据表模型类存储用户评论等内容即可完成初步功能设计。 --- ###
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