“田忌赛马”与苹果

  与传统PC不同,移动互联网的体验来自于软件与硬件的结合,这里软件指操作系统,以及其上的应用;硬件指配置及外观设计。苹果依靠“田忌赛马现象”获得了一些优势,那么,这种情况会一直持续下去吗?

  一、田忌赛马现象

  田忌赛马的故事中,田忌用上马对中马,中马对下马,从而取得胜利,在智能手机、平板的领域,也似乎有着类似的现象。不过这就不是马了,而是版本,同时间推出的设备,苹果已经是第二代,别人才是第一代,用第二代和第一代去比,当然有很大的优势。

  比如亚马逊推出Kindle Fire的时候,别人都将其拿来与iPad2比,结果当然是无法相比,不过好歹价格在那儿放着,成为唯一的优势。

  看到这里有人要问,同时期推出的设备在硬件上都是同一级别的,为什么不能相比?

  我的看法是,产品必须要经过市场的检验才能完善,比如对系统的优化、功能的添加等,这些都需要根据市场、用户反馈来确定并实行,没有产品是第一代就很完美的,就算是iPhone第一代也是问题多多,是后来吸收了用户的反馈和越狱界的优点才变得现在这么好用。没有经过市场检验的产品在易用性上肯定是比不上已经推出第二代的产品。

  因此在看到将Kindle Fire与iPad2相比的时候,我总认为KF应该和iPad1相比,这么一比的话,其实倒也不那么差劲。

  手机的操作系统也一样,android与iOS的版本,其实只有同版本有相比较的意义,比如android 4.0与iOS4,最近的android4.1其实已经可以和iOS5比较了,作为一个佐证,两者都是在各自的该版本推出了语音助理服务。

  因此,Nexus 7可以与搭载iOS5的iPad2相比,因为华硕之前推出过自己的平板,已经有过经验的积累。这么一比的话,两者差距不大,Nexus 7性能强一点,iPad2有后置摄像头,有更多专属APP,再就看个人对尺寸和价格的选择了。

  这么一来,苹果的领先优势就可以理解了。苹果推出一个新产品时,可以秒杀同时期的其他产品,其他的生产商则在此后的一年里苦苦追赶。比如,三星的 galaxy S III,可以认为是与iPhone4s一比高下的产品,但其发布足足迟了7个月,而鸿海的董事长郭台铭在喷三星时,就说iPhone5将会秒杀GS3,但也不说4s如何如何。

  由此,苹果获得了7个月的市场领先时间,而三星只获得不到半年的与苹果正面竞争的时间。这其中的优势,当然不是一点半点。

  那么,这种情况会一直持续下去吗?

  二、苹果放慢的脚步

  iPhone4s和New iPad,或许从他们的名称就可以看出,他们并不如前辈们有一个版本号的提升,因此在革新上他们也不如以前那么大(有人说Siri,但Siri远远未成熟,也算不上真正的虚拟助理)。

  但他们在发布时间上却仍和以前一样,经过了一年,因此相对来说,苹果创新的脚步放慢了。并且,我认为还会越来越慢,苹果在短期内难以在智能手机上有突破性的革新了,甚至会开始吸收android的优点,比如NFC就是最好的例子。

  谷歌钱包折腾了几年但NFC的概念还并不普及,但以苹果的影响力和营销能力,说不定很快就可以将其传遍全球并建立新的标准——只是这一次,它再也不能说它是率先推出这样的功能了,使用相关专利来阻止竞争对手也将更有难度。

  因此,未来很有可能出现,iPhone与同期手机相比,没有优势或优势很小的情况,按照目前的发展趋势,这种情况很有可能在2014年之前就会出现。

  三、有意思的微软

  除去苹果和谷歌,其实智能手机界还有个不能忽视的对手,那就是微软和WP系统的追随者们。

  微软从windows mobile到WP7到WP8,每一代相比之前都像是全新的,之间竟然没有继承的关系,新系统不支持老应用,这对微软来说其实很奇怪,因为微软其实很重视继承性,DOS到windows 9X到windows NT,系统都是向下兼容的。

  这么做的原因其实很简单,就是微软被刺激到了。苹果单是销售iPhone的利润就已经超越微软在windows和office上辛辛苦苦20年的收入,其市值更是将其不知甩到哪里去了。微软很失落,也很警惕,最终其得出的结论是,要与苹果正面竞争,不输于苹果的UI、不输于iOS的系统、不输于 iPhone外观的手机,不让苹果独吞市场的大部分利润!Surface和Win8已经说明了微软的决心。

  但是,在这场竞争中,微软起步太晚,落后太多。微软有这个实力,也有这个底气来向苹果正面宣战,但它同样也要受到“田忌赛马现象”的影响,市场会给他这个时间吗?何况,最善于追赶并超越的,不是微软而是google,chrome浏览器已经证明了它的实力,而不断进化的android也让人对它报以期许。而WP如果不能快速的推出新版本和新特性,我看不出它有任何成功的希望。

  不过微软也是逼不得已不得不变,从PC到智能手机,时代变了,王座上也该换人了,如果微软不想彻底被时代所抛弃,大刀阔斧的改变是必须的,就看它能做到哪一步。

  结语

  移动战场上,苹果、google、微软三国争雄的格局正在形成,在之前,苹果依靠“田忌赛马现象”获得了一些优势,但这个优势正在缩小,真正的好戏现在才开始。

  来源:匿名作者投稿

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艺术台阶,属于旧金山的城市标签

每座城市都有属于它的标签和地标,如果说到旧金山,在高楼大厦之外其实还有这样一个好去处——沿着 Moraga 街一直走到 16th Ave 和 15th Ave 之间的台阶,会发现这一片台阶组成了一幅幅精美的图画,精美且奇妙的组合一定会让第一次来的同学大呼过瘾。

它其实是一个名叫“The 16th Avenue Tiled Steps Project”的项目,从 2003 年开始计划和执行,最初由艺术家 Aileen Barr 和 Colette Crutcher 领头,后来附近有 300 多位居民也加入了进来,群众们纷纷提供各种彩色瓷砖,一年半时间修建了 163 层台阶,现在还在不断扩展,真是要把这项“群众参与的艺术运动”进行到底。

补充信息:

在 Google Map 上的“Moraga street”词条下,可以看到“Moraga Steps”的位置。旧金山的城市规划非常整齐,找路还是挺容易的。

说起来,每个城市往往都有一些建筑或者公共空间会给你留下印象,你去到过的城市有什么让你印象深刻的东西呢?

责任编辑:36

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版权和许可协议的学习

互联网中充满了具有创造性和实用价值的资源。照片、文章、音乐和代码都是非常好的例子。相对于自己创造轮子,寻找现有的资源和已存在的实现方法则更快捷,廉价和实用。

无论是否免费,这些资源通常以某种许可协议发布以确保公正的使用。在本文中,我们将介绍控制着版权和许可协议的基本原则。然后带着例子,着重探讨一些比较流行的发行协议。

版权和许可协议

当我们创造一些东西时-比如说图像-我们拥有它的版权,这是我们作为此作品的作者而独享的权利。我们同时控制谁可以使用我们的作品,以何种方式使用。比如我允许别人打印我的图像,或者用在某个艺术品身上。此时,我不是通过口头形式建立协议,而是以设定了特定使用规则的许可协议发布我的作品。有版权的东西有时候又被称之为”智力财产”。

许可协议由权威授予,用来允许某些特定的用途;举个例子,如版权所有者,我来设定资源的发布和使用方式。我可能决定免费提供我的作品,或者要求付费;或者我可以使用某种许可协议来限制使用,并维护自己的版权。一些用户即使为我的作品付钱了也并不意味着他们对所购买的产品有全面的控制或者权利。许可协议可以规定指明金额或者用途,使用限制,甚至许可协议有效期。

还有,在”雇佣模式下”,老板拥有版权,而不是作者或者创造者;在许多情况下,通常是公司(比如说创造机构)或者它的客户(通过合同)拥有版权。在这些情况下,创造者拥有他们产品的”精神权利”,包括了归属权。这也就是在发布的文章中通常提到原作者,尽管”精神权利”可以包括匿名。

版权的法律可能非常复杂,但是这个可以是好的开始。

“合理使用”的含义

“合理使用”是版权所有者的特有权利的一个例外。它存在在比如说美国,英国这样的国家。在这个特定的情况下,使用未经授权的资源是可能的。如果某个人的使用被定义为合理的使用,他们就不需要遵循某个协议。实质上讲,使用具有版权的东西是一个合法的权利。下面是几个合理使用的例子:

教育性的目的,比如说教授和学生研究 作为新闻报道或者发布文章的评论和观点。

这里有一个误解,即非商业和非盈利的使用都是可以被接受的并不成立。合理使用是一个法定词,是通过具体的例子来评判的。如果你认为你使用具有版权的资源是合法的,最好要深入彻底的研究下。

公共领域的含义

落入”公共领域”的资源通常没有版权拥有者,你随心所欲可以使用,修改,重新发布.一个作者因为某些原因丧失他们作品的版权,然后,他们的作品资源就放到公共领域中(尽管这并不是非常简单,我们随后会看到的)。版权的拥有权在作者死后就过期了(在大部分国家是死后的50到70年)。

合法权利

每个国家对于版权法律都有自己的理解和解释,但是国家之间通常有许多的协定。许可协议是在版权法律之下的,不同于合同法律。然而,不同的司法局对法律的阐释又不太一样,所以版权法律和合同法律有时候看起来会没啥区别。

Berne Convention (为了保护文学和艺术品)于1886年建立,是一个管理版权的国际协定。它阐述到:每个成员国必须承认其他国家作品的版权,并且将给予本国公民的权利同等给予其他国家的公民。它同时为了版权所有者构建了最小标准化的保护。至今,已经有164个国家签署此协议。

许可协议会限制于某些司法局。所以,有时候一件东西可能在一个国家是自由的,而在另外一个国家版权所有者则会拥有所有权利。

如果你正在读这个,我猜,你正在或者将会从不同国家的版权所有者购买许可协议。这些许可协议可能会被这些国家的法律限制,而你必须要尊重他们。

现在,我们会深入政治和司法区域。记住:如果有疑问,寻求法律意见。

许可协议术语

一个许可协议可以从头开始写起,但是大部分人都选择比较知名的。接下来,我们将介绍一些关于我们网站设计和开发的常用许可证协议,特别是那些允许免费使用-是免费使用,而不是自由使用。通常来说,管理付费资源的许可证协议都被单独撰写,但是所有的许可证协议都有共同点。

在源代码和摄影作品这两个种类上通常会有明显的本质区别。所以不难理解,有各种范围的许可证协议存在着。每个都根据用途不同定做。在我们深入研究之前,先认识一些专业术语:

“Copy” 源作品的一份拷贝。 “Modify” 在使用具有版权的作品之前,以某种方式来修改。 “Derivative work” 修改有版权的作品来创造一个新的作品。 “Distribute” 将自己的作品以某种许可证协议发布的行为。 “Redistribute” 在原许可证协议下获取作品之后,再次发布作品和许可证协议的行为。 “Share alike” 以相同或者类似许可证协议发布作品的行为. “Credit” 或者 “attribution” 表明原版权所有者的行为 “Copyright notice” 一个强调短语或者用(©)符号来表明版权所有者 (根据法律规定不一定存在)。 “All rights reserved” 一个常见的版权所有的声明:保留所有权利(可以不声明)。 “Warranty” 包含许可证协议的保证(通常可以不写).

现在,我们开始认识这些许可证协议。

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Lawrence […]

数学之美:Xbox评分系统TrueSkill

在电子竞技游戏中,特别是当有多名选手参加比赛的时候需要平衡队伍间的水平,让游戏比赛更加有意思。这样的一个参赛选手能力平衡系统通常包含以下三个模块:

一个包含跟踪所有玩家比赛结果,记录玩家能力的模块。 一个对比赛成员进行配对的模块。 一个公布比赛中各成员能力的模块。

事实上目前已经有的游戏评分系统是Elo评分,但是Elo评分仅只是两名选手参加的游戏。TrueSkill系统是基于贝叶斯推断的评分系统,由微软研究院开发以代替传统Elo评分,并成功应用于Xbox Live自动匹配系统。TrueSkill评分系统是Glicko评分系统的衍伸,主要用于多人游戏中。TrueSkill评分系统考虑到了你水平的不确定性,综合考虑了玩家的胜率和可能的水平涨落。当玩家进行了更多的游戏后,即使你的胜率不变,系统也会因为对你的水平更加了解而改变对你的评分。

怎样进行能力计算

TrueSkill排名系统是针对玩家能力进行设计的,以克服现有排名系统的局限性,确保比赛双方的公平性,可以在联赛中作为排名系统使用。它为玩家排名使用的为 贝叶斯定理。 系统的特点是假设每一个玩家的能力不是固定的,其能力水平的表现为一个钟型曲线(正态分布或高斯分布)。

绿色区域15~20代表了Ranking System对的评分。可以看出系统的评分是比较保守的。σ越小则越靠近μ ,相应的玩家的能力水平就较高。总的来说玩家的水平受“平均得分”和“玩家稳定性”综合影响。

由于TrueSkill排名系统使用高斯信仰分布来描述一个玩家的能力,也就意味着玩家的能力始终落在4倍的σ内(概率为99.993666%)。从微软追踪的65万玩家数据显示,有99.99%都落在了3倍的σ内。 有趣的是,TrueSkill排名系统可以使用1作为最初的不确定性做所有的计算,将相乘μ和σ可以缩放到任何其他的范围。假设所有的计算都以初始值μ=3和σ=1,如果一个玩家有50级,几乎所有的μ的发生是在±3倍的初始σ,σ可得50/6 = 8.3。 两个玩家最大的区别在于μ值得大小。假设σ相当,那么μ高的玩家赢得机会就越大,这一原则也适用在TrueSkill排名系统。但并不表示μ高的就一定会赢。在单个的配对比赛中,玩家的个人表现与玩家的能力是相当的,游戏结果也是有个人表现决定的。因此,可以认为能力的一个玩家在TrueSkill的排名是在大量游戏中的平均表现。个人表现的变化原则是能力表现的一个参数。

怎样更新能力值

TrueSkill排名系统只会根据比赛结果更新μ和σ,它假设的情况为一个玩家的表现围绕着他的能力水品进行变化,如果一个玩家玩一个基于点数的游戏,他战胜了所有的其他10个对手和他和战胜了另外一场比赛只有一个对手的积分是一样的,但是这样两场比赛确实反映了不同选手的能力情况。通常会使σ下降。在计算一场新的比赛结果之前,TrueSkill排名系统会计算比赛的排名与选手在比赛前的排名的变化情况。排名的变化最终影响了玩家技能的不确定性σ。这个参数可以被TrueSkill用来记录玩家的技能的变化。并且σ永远不可能为0。

下面这张表格来自微软研究院,此表格给出了8个新手在参与一个8人游戏后μ和σ的变化。

这里有个很有意思的现象:注意第四名Darren和第五名Eve,他们的σ是最小的,换句话说系统认为他们能力的可能起伏是最小的。这是因为通过这场游戏我们对他们了解得最多:他们赢了3/4个人,也输给了4/3个人。而对于第一名Alice,我们只知道她赢了7个人。 如果想知道更详细的定量分析可以先考虑最简单的两人游戏情况

在上述的方程式中,唯一未知的就是选手的表现。另外还有就是游戏的模式。系数β2代表的是所有玩家的平均方差。 v(.,.) 和w(.,.) 是两个函数,比较复杂。ε是个与游戏模式有关的参数。 简而言之,你赢了 就增加,输了 减小;但不论输赢,都是在减小,所以有可能出现输了涨分的情况。

怎样进行选手匹配

势均力敌的对手能带来最精彩的比赛,所以当自动匹配对手时,系统会尽可能的为你安排可能与水平最为接近的玩家。TrueSkill评分系统采用了一个值域为(0,1)的函数来描述两个人是否势均力敌:结果越接近0代表差距越大,越接近1代表水平越接近。 假设有两个玩家A和B,他们的参数为(μA,σA) 和 (μB,σB),则函数对这两个玩家的返回值为

c的值由如下公式给出

如果两人有较大几率被匹配在一起,光是平均值接近还不行(e指数上那一项),还得方差也比较接近才行(d)。

怎样创建能力排行榜

TrueSkill假设玩家的水平可以用一个正态分布来表示,而正态分布可以用两个参数:平均值和方差来完全描述。设Rank值为R,代表玩家水平的正态分布的两个参数平均值和方差分别为μ and σ,则系统对玩家的评分即Rank值为 R=μ-k*σ k值越大则系统的评分越保守。在Xbox Live上,系统为每个玩家赋予的初值是μ = 25 以及 σ = 25 / 3,k=3。所以玩家的起始Rank值为R=25-3*25/3=0。

代码参考:

Python版:http://packages.python.org/trueskill/

C# 版:https://github.com/moserware/Skills

参考链接:

http://research.microsoft.com/en-us/projects/trueskill/default.aspx

http://research.microsoft.com/en-us/projects/trueskill/details.aspx

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如何建立一套邮件发送系统

建立一套独立的邮件发送系统真的是一件非常繁琐的事情,以下为网上收集的关于建立邮件系统需要注意的点:

一、给服务器分配一个静态的IP地址,并且确保IP地址不在邮件黑名单中。

Spamhaus是目前世界上影响最大反垃圾邮件组织,只要被它列入黑名单,你的邮件服务器就算瘫痪了,因为据说全球80%以上的服 务器会拒收从你的邮件服务器发去邮件。他们提供四种类型XBL,SBL,PBL,ROKSO。国内有很多IP被列为了spamhaus这几类RBL当中。

Spamhaus维护的列表分类

XBL(Exploits Block List):它是针对因为安全问题被劫持(比如僵尸机)或是蠕虫/病毒,带有内置式垃圾邮件引擎和其他类型的木马来发垃圾邮机器的实时黑名单IP列表。它的数据主要来源于两个合作组织:cbl.abuseat.org及www.njabl.org.因为被列入XBL的服务器大多为被第三方劫持利用,所以有可能导致误判断。 SBL(The Spamhaus Block List):它是已经经过验证的垃圾邮件源及确有垃圾邮件发送行为的实时黑名单列表。它也是spamhaus最主要的项目之一,由分布在全世界9个国家的,每周7天,每天24小时进行列入新记录和删除记录的工作。所以,这个列表可信度高使用人数也多。如果你被列入算是严重事件,被列入后,需要你的ISP(电信或是网通)的IP管理人员去和Spamhaus联系才有可能移除。 PBL(The Policy Block List):它主要是包含动态IP及哪些允许未经验证即可发送邮件的SMTP服务器的IP地址段。这一个列表最明显的特点就是提供了一个IP地址移除的自助服务,IP它列入后,可以自己申请移除。所以就算是被PBL列入,影响并不大,请要使用移除功能移除即可。 ZEN:是上面三个的合集,即包括上面XBL,SBL,PBL的数据。 DBL:(The Domain Block List):它是针对因垃圾邮件源而建立的基于域名的黑名单列表。 ROKSO(The Register of Known Spam Operations):这个最严重了。字面上就可以理解了进了这个数据库的人物都是有确切的证据证明垃圾邮件行为。属于专业的发送垃圾邮件的组织或是个人。spamhaus认为全世界80%的垃圾邮件来自于这个数据库中的成员发出。

Spamhaus的工作原理

如何向SPAMHAUS申请RBL解禁

登录http://www.spamhaus.org/pbl/index.lasso,在红框中输入企业电子邮件服务器MX记录地址; 如果不幸列入RBL黑名单,点击下方“RBLxxxx”链接,申请撤销指控; 看过一大篇英文温馨提示信息后,单击“remove an IP from RPBL”; 注意提示“turn on smtp authentication”,请应复查你的邮件服务器中继和权限是否设置严谨 输入请求释放的邮件服务器ip地址,接收确认信的电子邮件地址(注意一定要可以正常收到邮件,因为它将收到5位数的验证码)及验证码,国家信息以及验证码; 注意查收上述填入的电子邮件,大约5分钟内会收到一封来自RBL的确认信,找到其中的确认码; 正确填入电子邮件中的确认码后,即可等待解禁,spamhaus提示大约30分钟左 Spamhaus的处理速度很快,大约15分钟后,就被从黑名单中释放了。

从RBL黑名单中释放后,很多国外邮件服务器就不会拒绝你了。但这并非一劳永逸,如果你的邮件服务器因你的保护不周,被垃圾邮件发送者用来大量发送垃圾邮件,或者你的邮件服务器公网地址段充斥着垃圾邮件服务器,那么你还会被列入RBL黑名单。 以下是用来查询您的IP是否被列入黑名单以及将您的IP从黑名单移除的地址链接:

http://www.spamhaus.org/lookup.lasso (输入服务器IP查询即可,绿色字样表示正常,红色则需要相应的解封操作了。) http://cbl.abuseat.org/lookup.cgi (输入IP,如果显示not listed则正常,否则请使用页面最下方的removal链接移除。) http://rbls.org (输入您的IP,将会遍历常见的数十个列表,检查您的IP在这些列表中的状态。)

二、为域名做反向解析

在垃圾邮件泛滥的今天,垃圾邮件给我们的生活、工作、学习带来了极大的危害。由于SMTP服务器之间缺乏有效的发送认证机制,即使采用了垃圾邮件识别阻拦技术效果仍旧一般,再者垃圾邮件识别阻拦技术主要是在收到信件后根据一定条件进行识别的,需要耗费大量服务器资源,如果能在信件到达服务器之前就采取一定手段,这样就能大大提高服务器效率了。因此,目前许多邮件服务器如sina.com,hotmail.com,yahoo.com.cn等等都采用了垃圾邮件识别阻拦技术+IP反向解析验证技术以更好的阻拦垃圾邮件。

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《补玉山居》赠阅揭晓,恭喜稻汀一、兰若伽蓝、络绎、Poppy、skysxy和hefeier

相信一定有人在看到上周的新书推荐后,用自己的方式小小重温了一下严歌苓之前的作品,至少小编是这样做的。从评论区里能看出不少同学都对严歌苓的小说情有独钟,小有研究的也不在少数呐。一周之后,我们抽出六位幸运的同学,可以一睹这有“当代中国的新龙门客栈”风韵的《补玉山居》,他们分别是稻汀一、兰若伽蓝、络绎、Poppy、skysxy 和 hefeier,恭喜!

▲40 多位朋友等待抽奖啦

▲六位朋友诞生!衬底是小编最偏爱的一本严歌苓女士的小说——《扶桑》

请六位同学把包裹地址、收件人和电话发送到实验室的 support@toodaylab.com 邮箱,然后就等着收书吧,如果超过四天没有领取,名额会转移到实验室的新浪微博继续进行抽奖。收到书的朋友还请在阅读《补玉山居》后,把你的感受发布在微博上,写写微书评并 @理想生活实验室和 @新华先锋哦。

抽奖编辑:小查(抽风仙子)

感谢北京新华先锋为本周新书推荐活动提供赠书。

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各式各样的验证码

还记得以前那篇《超强验证码》?其实这个世界变态的验证码还有很多,下面是一个列表向像展示了各种稀奇古怪的验证码。不过本文并不单单只是收集这验证码,前面的比较恶搞,后面的会向你展示什么是有accessibility验证码。

完全看不清楚的

这是人类的字符吗?

图案中的字母是什么?

这也够奇葩的了。

看得清但令人抓狂的

数学公式的

如果你填对了,你是人类吗?

智力题

你的审美水平正常吗?

你懂盲文吗?

ASCII图片式

怎么验证一个人是否成年

3D验证码

通个这个脚本自动生成的:http://ocr-research.org.ua/tb/getimage.php5

reCaptcha

相信大家都知道reCAPTCHA下了一盘很大的棋,它让你在输验证码的时候还帮着还原书籍中那些很难被OCR识别的单词。其有两组验证码,一组是可以被电脑识别的,另一组是不能被电脑识别的(也就是让人来帮电脑识别的),如果你第一组答对了,就会被 认为是人工操作,于是你回答的第二组就会成为人肉OCR。

它最近又将增加一项新功能:显示Google地图上的街景地址和名称。这样从地图上的街景中提取街道地址和名称以及交通标志等数据,以完善Google地图上的信息。

Facebook的人脸识别验证码

你觉得有创意吗?

微软的ASIRRA

DISTCHA

通过像iPhone/iPad开启时滑动的样式来验证。

MotionCAPTCHA

用鼠标来画个画。

siteHelp的DragCapCha

为下面的字母排个序吧

jQuery 验证码插件 […]

世界上最快的跑鞋,由3D打印机制造

各式各样的跑鞋我们已经见得很多了,而各大厂商为了吸引眼球扩大市场,也推出过不少很有特色的定制款跑鞋。这次我们介绍的跑鞋将再次刷新我们的认识,一方面它将“定制”做到了极致,号称世界上最快的跑鞋,而且更有趣的是它竟然是完全由 3D 打印机制造的。

这款跑鞋由伦敦皇家艺术学院的法国设计师 Luc Fusaro 所设计,通过对运动员双脚进行 3D 扫描来定制。

它的主要材料是尼龙聚酰胺粉末,并由 3D 打印机一次成型制造。这种材料韧性极佳且非常轻便,制得的跑鞋重量仅 96 克。总之“定制+轻便材料”是它帮助运动员提速的主要因素。

需要注意的是,这款跑鞋是专为 400 米内的短跑而设计的,如果长跑的话则会让脚部感到僵硬。

那么它的效果到底如何呢?经过测试,在 100 米短跑的情况下可帮助运动员提速约 0.35 秒,要知道在电光火石之间,这 0.35 秒完全可以决定胜负。另外如果推广应用顺利的话,也许在 2016 年的奥运会上我们就可以看到这双跑鞋的身影了。

责任编辑:36

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让XAMPP支持Python及Django

XAMPP是一个非常好的PHP集成环境包,目前开始学习Django中,所以想借着XAMPP来安装下Django。以下为我的折腾记录。

下面就是具体的安装步骤:

1、安装python及设置环境变量。

推荐使用python2.7 ,此步骤比较简单。安装在了 D:Python27 ,完后添加系统变量PATH为:D:Python27;

2、安装XAMPP

我的安装路径如下 D:xampp,此步骤也非常的简单。

3、为Apache安装wsgi模块

模块下载地址:http://code.google.com/p/modwsgi/

a、将下载的mod_wsgi-win32-ap22py27-3.3.so文件名修改为mod_wsgi.so,放入D:xamppapachemodules

b、修改D:xamppapacheconf下的httpd.conf文件,在LoadModule的最后面添加如下内容:

LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi.so

c、添加wsgi的执行环境,在D:xamppapacheconf下的httpd.conf文件中寻找以下代码。

<Directory />     Options FollowSymLinks     AllowOverride None     Order deny,allow     Deny from all </Directory>

在代码下添加如下内容:

WSGIScriptAlias /wsgi “D:/django-app/wsgi_handler.py” AddType text/html .py

<Directory “d:/django-app”>      AllowOverride All      Options ExecCGI      Order deny,allow      Allow from […]

数学之美:StackOverflow问答排名算法

先前的文章介绍了StackOverflow的系统架构,这次继续排序话题,学习的是StackOverFlow的排序算法。

StackOverflow的排序共分为两类,1个是问题排序,1个是答案排序。这里主要介绍的是关于热门问题的排序。

在分析问题前可以先考虑下,如果是你来做这个排名算法需要考虑哪些因素?

1、问题的投票人数,StackOverflow允许用户投反对票,所以这里可以使用绝对投票数,即正面票-负面票数量。绝对数越高问题越热门。

2、问题浏览量,或是有效浏览量,有效浏览量可以建立一个停留时间的阀值去衡量。浏览的越多则越热门。

3、问题的答案数,理论上说答案越多则问题的越热门,但这也并不绝对,有些好的问答可能只有一个好的答案。

4、问题答案的认可数,即是否存在一个被大量认可的答案。这里存在两种情况,被提问者认可或被其他访问者投票。多少的投票量可以认为是问题答案被认可也是需要考虑的问题。

5、问题的提问时间和问题的最后答复时间,问题的受欢迎程度应该是随时间变长而变得不热门。

5、提问者的声望和回答问题的声望,声望越高的问题肯定质量越到,越值得去推荐。

在08年8月23日的时候,StackOverflow的创始人 Jeff Atwood曾经公布了一个热门问题的排名算法(链接):具体为

此算法目前是否还继续使用或者是否改变不得而知。下面我们详细介绍下问题排名中涉及到的变量。将其转化成Python代码为:

import time, math def hot (Qviews, Qanswers, Qscore, Ascore, date_ask, date_active): Qage = round((time.time() – date_ask) / 3600) Qupdated = round((time.time() – date_active) / 3600) return (math.log10(Qviews) * 4 + Qanswers * Qscore / 5 + Ascore )/(pow((Qage + 1) – […]

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