是时候让所有人能一起聊个痛快了!

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也许大家已经习惯了随拍随分享——但一般不会用到系统默认的 "消息" 应用,而是更可能使用第三方的消息应用。

因为您的分享对象可能和您不在同一个移动平台上: 也许您在使用 Android,好友在使用 iOS;或者刚好相反。而很遗憾的是,当您试图发送消息时,有一道鸿沟横亘在两个平台之间,割裂着用户们的体验。

也正是这道鸿沟,让系统默认的 "消息" 应用一直无法让分属两个平台的用户们聊个痛快。

还记得短信和彩信么?

短信 (SMS, Short Message Service) 和彩信 (MMS, Multimedia Messaging Service) 分别诞生于上世纪 90 年代和本世纪初。SMS 支持发送 140 个 8 比特字符,中文这样的双字节字符则只能发送 70 个。MMS 虽然支持发送 "多媒体" 文件,但运营商一般只允许发送很小的文件,比如 1 MB (甚至更小) 的视频文件。

从各种意义上来说,SMS 和 MMS 都已经过时了——然而它们依然存在着,其中一个主要原因,便是上面提到的鸿沟。

体验之墙: iOS 的选择

Android 和 iOS 的用户,如果只和相同平台的用户发送消息,体验是远超 SMS 和 MMS 的,因为这两个平台都有各自的现代消息服务方案: Android 使用 RCS (本文后面会讲),iOS 使用 iMessage。使用现代消息服务的好处显而易见:

  • 更大的消息容量,包括多媒体文件容量,足以传送高清视频
  • 支持 Wi-Fi 和蜂窝数据发送消息
  • 阅读回执
  • 输入提示
  • 更好的群聊体验
  • 端到端加密
  • ……

但请注意: 只有当您和相同平台上的用户之间发送消息时,才能感受到上面这些现代化的体验。

如果您是向另一个平台上的用户发送消息 (比如从 iOS 发送至 Android,反之亦然),那体验会直接回到二十多年前:

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△ 高清图片直接压缩成马赛克

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△ 群聊变成群发消息,而且您还退不了群

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△ 基本无法使用 Wi-Fi 发送消息。

如果正好赶上没手机信号,那消息就真发不出去了

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△ 不支持端到端加密

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△ (如果您使用的是 iOS) 您的消息会是这样:

绿色消息气泡配上白色文字,难以阅读

解决方案很简单: RCS。作为现代化消息服务的工业标准,RCS 并不是一个具体的应用 (如 Messages 或者 WhatsApp),和其他大家熟悉的工业标准 (如 USB、5G、电子邮件) 一样,是由有志于在该领域确立统一规范的公司、团体组成的行业协会制定及推广。确立 RCS 的 GSM 协会是推行 GSM 移动电话标准的行业组织,由全球数百家电信运营商、硬件芯片制造商以及其他行业参与者组成。截至目前为止,大多数运营商和 500 多家 Android 设备制造商都已支持 RCS。

——除了 iOS,该平台使用独有的 iMessage。

认识 RCS

RCS (Rich Communication Services) 的第一个版本发布于 2008 年 12 月 15 日。您可以将 RCS 理解为全新版本的 SMS。正如其名字所代表的那样,它旨在为用户提供富通信服务: 包括高分辨率照片和视频共享、阅读回执、emoji 反应、更好的安全性和隐私保护,以及端到端加密等功能。大多数主要运营商都支持 RCS,Android 用户也已经使用多年。

作为下一代通讯服务协议,RCS 的功能包括但不限于:

  • 支持更丰富的媒体文件: 图片、文字、语音、视频,甚至支持文件传输
  • 支持更丰富的状态: 在线状态、输入提示、阅读回执等
  • 支持更多样的沟通: 比如视频通话或者屏幕共享
  • 更安全的传输: 端到端加密

GSM 协会的数据表明,12 亿台设备已经支持 RCS,并且 RCS 的全球月活用户超过 4.2 亿:

https://www.gsma.com/futurenetworks/rcs/

用户理应得到更好的体验

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我们认为,人为降低用户的使用体验并不可取。iOS 只需要增加对 RCS 的支持,便可以让两个平台的用户共同受益: 毕竟,我们的沟通对象可能使用任一个操作系统。

不妨畅想一下跨平台沟通的未来: 消息不会被人为地降级为 SMS 和 MMS,而是会最大限度地满足用户的需求: 高清的视频、丰富的状态、自由的群聊、安全加密的沟通……

是时候迈出这一步了,iOS。

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60个“特征工程”计算函数(Python代码)

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转自:coggle数据科学 近期一些朋友询问我关于如何做特征工程的问题,有没有什么适合初学者的有效操作。 特征工程的问题往往需要具体问题具体分析,当然也有一些暴力的策略,可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升,而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果,剩余的则需要结合业务逻辑以及很多其他的技巧,此处我们将平时用得最多的聚合操作罗列在下方。 最近刚好看到一篇文章汇总了非常多的聚合函数,就摘录在下方,供许多初入竞赛的朋友参考。 聚合特征汇总 pandas自带的聚合函数 * 其它重要聚合函数 其它重要聚合函数&分类分别如下。 def median(x):     return np.median(x) def variation_coefficient(x):     mean = np.mean(x)     if mean != 0:         return np.std(x) / mean     else:         return np.nan def variance(x):     return

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