阅读更多

1顶
0踩

互联网

转载新闻 传AOL收购Twitter第三方客户端Brizzly

2010-09-14 16:49 by 见习编辑 theone 评论(0) 有2670人浏览
据国外媒体报道,消息人士透露,AOL收购Twitter第三方应用开发商Thing Labs的谈判已经进入最终阶段。尽管目前并未确定最终数字,但消息称收购的金额可能为“较低的8位数区间”,并且全部以现金形式交易。

Thing Labs首席执行官詹森·谢伦(Jason Shellen)拒绝对此发表评论。

Brizzly 是Thing Labs最为著名的一款应用软件。这是一款Facebook和Twitter管理应用软件,在Twitter客户端的基础上整合了Facebook的功能,提供一系列范围广泛的特色功能。鉴于AOL此前推出的社交网络Bebo的失败经历,收购此类型的应用对AOL来说会是非常有用。

如果传言是真实的话,这将是最近多个月以来AOL进行的第二笔收购。在8月底,AOL收购了小型移动应用开发商Rally Up,并将该公司并入其移动应用部门。Rally Up开发的应用包括一个名为Rally Up的应用程序,主要是为现实中的好友提供了一个基于地理位置的社交网络。因此,收购Rally Up以及Brizzly引发外界猜测:AOL是否将在移动社交媒体方面表现得更加具有侵略性?

Thing Labs在2009年11月获得来自风险投资公司Polaris Ventures,、SoftTech VC以及数位天使投资者总共略高于200万美元的投资,从而使该公司总共所获得的融资金额达到220万美元。Thing Labs的团队成员共有7人,多数都曾经在谷歌任职。
来自: 腾讯
1
0
评论 共 0 条 请登录后发表评论

发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

  • 【历史上的今天】8 月 30 日:首台通用电子计算机的发明者诞生;谷歌推出第一个涂鸦

    在那之后,Shellen 在 2008 年的时候成立 Thing Labs,创建了社交工具 Plinky、Brizzly、Brizzly Guide 和 Let’s Be Trends。 随后,积累了大量经验的他启动 Google Reader 项目并成为其创始产品经理。Google ...

  • 大浪淘沙:不是所有的IT公司都以成功收场

    本文列举了50家创业公司没有什么先后顺序,最后显示,其中21家是独立公司,19家被收购了,4家正在走下坡路,6家已倒闭。但是我希望有更多的公司彻底倒闭,留下实力最强大的公司。公司倒闭也许是重新开始的标志。 ...

  • 火狐查看网页3d模型_使用Firefox创建简单的模型

    当用户开始关注页面的重要元素时,我们将开始更好地了解客户端真正需要和软件需要什么。 创建线框可以使您和您的用户有效地协作,并尽早发现潜在的设计问题。 铅笔入门 (Getting Started with Pencil) Download ...

  • 各种免费程序

    Ketarin:让你的第三方应用程序保持最新版 Portable Ubuntu Remix:在 Windows操作系统中运行Linux应用程序 Teracopy:Windows 复制╱移动功能的增强版 Ultimate Windows Tweaker:优化 Windows 7 或 Vista 系统的...

  • 全球免费软件推荐(国外篇)

    :让你的第三方应用程序保持最新版 Portable Ubuntu Remix :在 Windows操作系统中运行Linux应用程序 Teracopy :Windows 复制╱移动功能的增强版 Ultimate Windows Tweaker :优化 Windows 7 或 Vista 系统的...

  • 2018年最聪明的科技创意

    以前,Brizzly是个社交媒体应用程序,它为Facebook和Twitter提要添加了更丰富的功能。它在2010年被美国在线收购,并遭受了与其他炫酷产品类似的命运。今年,Google Reader创始人杰森·谢伦(Jason Shellen)买下了...

  • 未必都能改变世界 但它们却是2018年最聪明的科技创意

    以前,Brizzly是个社交媒体应用程序,它为Facebook和Twitter提要添加了更丰富的功能。它在2010年被美国在线收购,并遭受了与其他炫酷产品类似的命运。今年,Google Reader创始人杰森·谢伦(Jason Shellen)买下了...

  • Tornado推出2.0版

     达奈尔曾经在谷歌和FriendFeed任职,在FriendFeed时他就负责Tornado项目,后来因为FriendFeed被收购达奈尔进入Facebook,但很快他离开Facebook加盟了初创公司Brizzly,去年Brizzly被美国在线收购。目前达奈尔在...

  • spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip

    # 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含: 中文文档:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1

  • 房地产 -可视化管理课件.ppt

    房地产 -可视化管理课件.ppt

  • tokenizers-0.18.0.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

  • 基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。

  • tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

    # 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

  • 基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析

    内容概要:本文探讨了电动汽车(EV)对IEEE 33节点电网的影响,特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性,研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括:负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析,揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制,为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群:从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标:①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力;②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略;③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明:文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析,实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。

  • 房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt

    房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt

  • 稳压器件.SchLib

    稳压器件.SchLib

  • 1.jpg

    1

  • 模拟符号.SCHLIB

    模拟符号.SCHLIB

  • 基于Simulink的三相电压型逆变器SPWM与电压单闭环控制仿真

    内容概要:本文详细介绍了如何在Simulink中构建并仿真三相电压型逆变器的SPWM调制和电压单闭环控制系统。首先,搭建了由六个IGBT组成的三相全桥逆变电路,并设置了LC滤波器和1000V直流电源。接着,利用PWM Generator模块生成SPWM波形,设置载波频率为2kHz,调制波为50Hz工频正弦波。为了实现精确的电压控制,采用了abc/dq变换将三相电压信号转换到旋转坐标系,并通过锁相环(PLL)进行同步角度跟踪。电压闭环控制使用了带有抗饱和处理的PI调节器,确保输出电压稳定。此外,文中还讨论了标幺值处理方法及其优势,以及如何通过FFT分析验证输出波形的质量。 适用人群:电力电子工程师、自动化控制专业学生、从事逆变器研究的技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相电压型逆变器控制原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握SPWM调制技术和电压单闭环控制的设计与调试方法,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和参数设置指南,帮助读者快速上手并在实践中不断优化模型性能。同时,强调了一些常见的调试技巧和注意事项,如载波频率的选择、积分器防饱和处理等。

  • 【蓝桥杯EDA】客观题解析:第十三届立创EDA出品省赛模拟题一.pdf

    【蓝桥杯EDA】客观题解析

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics