海店湾:劲爆!这款APP的横空出世,是美女们的福利还是潮流?

随着共享经济的兴起,租衣平台在国内逐渐增多,但用户体验参差不齐,投诉频发。业内人士认为,租衣是否成为大众趋势尚不确定,可能是资本的又一次豪赌。

最近,电梯内的广告几乎被租衣平台霸占,魔性的"买衣服?租衣服",听多了还真让人想试试。租衣很火吗?

7 月 24 日,现代快报记者调查发现,自称超 1500 万注册用户的"衣二三",知道的人其实并不多。租衣平台投诉也是五花八门,用户体验不理想。

随着阿里巴巴等大玩家的加入,租衣平台类"新租赁经济"越来越受到资本关注。多位业内人士认为,这到底是小部分人需求还是大众趋势并不好说,或许又是一场资本豪赌。

在这里插入图片描述
租衣服?买衣服?

魔性租衣广告霸屏电梯

“买衣服?租衣服!买衣服?租衣服!”“有钱女人买衣服,聪明女人租衣服”“买一件不如租十件”。最近,小区电梯和写字楼电梯内的广告屏,几乎都被"衣二三"租衣平台的魔性广告霸占。

现代快报记者了解到,随着共享经济的兴起,从 2015 年开始,国内陆续涌现出一批租衣平台,包括租衣日记、衣二三、多啦衣梦、魔法衣橱、衣库等。所谓租衣平台,就是将传统的租赁演出服、礼服的服务,转成租赁日常服装。

以电梯广告里做的女性时装月租 App "衣二三"为例,主打会员制包月租衣服务,每个月花 299 元至 499 元不等的会员费 , 即可在会员期内享受时装包月换穿服务。平台会根据会员等级不同,每次租赁可提供 3 至 5 件衣服,每个月可租 4 至 7 箱衣服。也就是说,一个月最多可以在平台上租到 35 件衣服或首饰。

穿完的衣服,只要联系快递寄回即可。不少租衣平台还支持购买衣服,遇到喜欢的衣服不想退回,可以直接在线上付费购买。

为了完善服务,不少租衣平台联合洗护企业,解决衣服清洁问题。另外还有打造博主社群等衍生活动,线上线下同步"火爆"。

你会用租衣平台吗?

10 位受访者只有一位听过用过

划划手机,足不出户就能拥有不重样的漂亮衣服,对于爱美女孩来说诱惑不小。然而,自称超 1500 万注册用户的"衣二三"、超千万用户的"女神派",真有这么多拥趸吗?

7 月 24 日,现代快报记者在新街口进行了随机街采。一位暑期回国的留学生表示,不了解国内的租衣平台,在国外,租衣平台很常见且用户使用率很高。"毕业季学生都需要穿礼服,一般就是在租衣平台上租的。但如果是日常服装的话,我肯定直接买。"另一位年轻女士表示,没听过租衣平台,也不会去用。“自己买衣服穿就可以了,何必穿别人穿过的衣服呢?”

10 位受访者中,只有一位听过且用过租衣平台。"我用的是‘女神派’ App,只体验了一个月,选了三件衣服一样首饰。"做糕点生意的 90 后王女士说,之所以不再续租,主要原因是很多大品牌的衣服等级低的用户租不到,只有年卡用户才能租到,而年卡要 6000 多元,对于想尝试一下的用户来说花费太高。

租衣平台真的靠谱吗?

规则和衣服质量成投诉焦点

当你终于决定花几百块钱租一个月试试,能收到期待的美衣吗?

从业三年的时尚美妆编辑李女士告诉现代快报记者,租衣平台的使用感受没有宣传的那么好。“因为工作原因,经常需要租一些当季时装来搭配,而我现在用的这个租衣平台,想要的大牌经常租不到,租到的衣服有些质量一言难尽。”

在小红书和微博上,现代快报记者也发现很多关于租衣平台的差评。用户投诉"衣服不干净,寄来时竟然有血渍"“一箱衣服来,满眼都是几十块的淘宝货,太伤心了” ……

微博上,甚至有人成立了"衣二三托特箱强改规则"声讨小组,粉丝有 291 人。大部分问题集中在"游戏规则更改频繁不合理"和"衣服质量差强人意"。一位网友评论:“一开始无缝对接更换衣箱,后来商家单方改规,隔一天才能衔接上衣箱,服务时间砍了三分之一。”

在"衣二三"会员规则中,记者还发现一些漏洞。比如关于续费,连续包月的新用户是到期自动续费,非连续包月的会员则是手动续费。不过找遍平台,都没找到在哪里能单月租赁,只有"连续包月"“季卡”"年卡"三种。

值得一提的是,曾经获得 1200 万美元 A+ 轮融资的"多啦衣梦"租衣平台,后来因为衣服质量差、频繁更改规则导致形象大跌,最终"以衣抵债"退出了市场。

租衣平台现状如何?

"小而美"项目可能更受青睐

对于很多投资人来说,共享租衣项目并不新鲜。到底是表面繁华还是真有内容?

现代快报记者采访了租衣平台"衣库"的执行董事李彦墨。1994 年出生的李彦墨在创立"衣库"之前,在一家互联网公司做产品运营,他在和女性朋友探讨大学女生穿衣风格时,碰撞出有关服装穿搭相关项目创业的想法。经过调研,把"衣库"的客户定位为在校学生。2017 年 11 月创业至今,"衣库"已经进入 A 轮融资阶段。李彦墨认为,保证产品干净卫生是客户的基础需求,为此,"衣库"拥有自己的回收消毒体系,即便这个环节要付出较高成本。“目前衣库注册用户 300 万,单个用户每月平均使用租赁服务 5 次。”

一位资深投资人告诉记者,现在共享衣橱赛道的项目越来越少,想盈利十分困难。"衣二三成立两年多时间获得多轮融资,投资方包括阿里巴巴、软银中国资本等顶级投资机构,累计融资金额数亿美金。但真实客户群增长数据并不好,而且 75% 以上收入都来自会员会费。就像共享单车,至今也没有一个财务健康的冠军,都是金主供养。"他认为,相比"大而全"的租衣项目,"小而美"的项目可能更受消费者青睐。

"新租赁经济"风潮真的来了吗?

互联网租衣或许又是一场资本豪赌

随着阿里巴巴等大玩家的加入,租衣平台类"新租赁经济"确实越来越受到资本关注。多位业内人士认为,这到底是小部分人需求还是大众趋势并不好说,或许又是一场资本豪赌。

东南大学经管院副教授浦正宁认为,严格来说类似于"衣二三"为客户提供服装租赁服务的平台并不能算是共享经济,这只是一个互联网租赁平台。在海外,很早就有二手服装循环利用的交易行为。

近年来,随着人们消费能力的提高,确实有部分消费者在购买服装后却穿不了几次,有互联网项目创业者认为这或许是一个商机,希望通过互联网租赁的方式来改变消费者的消费心态。

在浦正宁看来,只有婚纱、道具服这类特定服装能够获得稳定盈利,如果只是提供基础服装的租赁服务,相对来说是一个不太稳定的商业模式,这可能又是一场资本的豪赌。

就目前大部分人的消费理念看,服装还是一种私人用品,基础类服装的租赁服务不能形成有效的客户资源链,这种风潮可能不会持续太久。

标题基于Spring Boot的音乐播放网站设计与实现研究AI更换标题第1章引言介绍音乐播放网站的研究背景、意义、国内外现状及论文方法与创新点。1.1研究背景与意义阐述音乐播放网站在当今数字化时代的重要性与市场需求。1.2国内外研究现状分析国内外音乐播放网站的发展现状及技术特点。1.3研究方法以及创新点概述论文采用的研究方法及在设计与实现上的创新点。第2章相关理论与技术基础总结音乐播放网站设计与实现所需的相关理论和技术。2.1Spring Boot框架介绍介绍Spring Boot框架的基本原理、特点及其在Web开发中的应用。2.2音乐播放技术概述概述音乐播放的基本原理、流媒体技术及音频处理技术。2.3数据库技术选型分析适合音乐播放网站的数据库技术,如MySQL、MongoDB等。第3章系统设计详细介绍音乐播放网站的整体设计方案。3.1系统架构设计阐述系统的层次结构、模块划分及各模块的功能。3.2数据库设计介绍数据库表结构、关系及数据存储方式。3.3界面设计用户界面的设计原则、布局及交互方式。第4章系统实现详细介绍音乐播放网站的具体实现过程。4.1开发环境与工具介绍开发所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2核心功能实现阐述音乐播放、搜索、推荐等核心功能的实现细节。4.3系统测试与优化介绍系统测试的方法、过程及性能优化策略。第5章研究结果与分析呈现音乐播放网站设计与实现的研究结果。5.1系统功能测试结果展示系统各项功能的测试结果,包括功能完整性、稳定性等。5.2用户反馈与评价收集并分析用户对音乐播放网站的使用反馈与评价。5.3对比方法分析将本设计与实现与其他类似系统进行对比分析,突出优势与不足。第6章结论与展望总结音乐播放网站设计与实现的研究成果,并展望未来发展方向。6.1研究结论概括音乐播放网站设计与实现的主要成果及创新点。6.2展望指出当前研究的不足,提出未来改进方向及可
<think>好的,用户想了解如何通过技术手段自动判断歌曲的风格,比如柔情、劲爆或流行。我需要先理清音频分析和机器学习在这方面的应用流程。首先,可能需要从音频文件中提取特征,比如节奏、频谱等,然后选择合适的模型进行训练。 用户提到的引用中有关于分类算法的内容,比如决策树、KNN、SVM,这些可以应用在风格分类上。另外,引用2提到的文本向量化模型虽然主要是处理文本,但或许特征提取的方法有共通之处,比如使用嵌入技术来表示音频特征。不过音频处理通常需要不同的特征,比如MFCCs。 接下来要考虑步骤:数据预处理、特征提取、模型选择、训练和评估。数据预处理可能包括标准化、分帧等。特征提取方面,MFCCs、频谱质心、过零率这些是常用的。然后,模型方面,传统机器学习方法如SVM,或者深度学习模型如CNN、RNN都可能适用。引用3提到数组形状转换,可能在特征处理时需要注意维度问题。 用户可能还关心实际应用,比如实时分类或批量处理,但问题中没有明确说明。需要确保回答覆盖主要技术步骤,并给出相关例子,比如使用librosa库提取特征,用scikit-learn训练模型。同时,生成的问题要引导用户深入,比如特征选择的重要性或数据不足时的处理方法。</think>### 音乐风格自动分类技术实现步骤 #### 1. **数据预处理与特征提取** 音频信号需转换为机器可理解的数值特征: - **时域特征**:节拍强度($beat\_strength = \frac{\sum_{t=1}^N |x(t)|}{N}$)、过零率 - **频域特征**:梅尔频率倒谱系数(MFCCs)、频谱质心($spectral\_centroid = \frac{\sum_{k=1}^K f(k) \cdot |X(k)|}{\sum_{k=1}^K |X(k)|}$) - **高阶特征**:色度向量、动态范围 使用`librosa`库实现示例: ```python import librosa y, sr = librosa.load("song.mp3") mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13) spectral_centroid = librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr) ``` #### 2. **特征工程优化** - 特征标准化:$$X_{std} = \frac{X - \mu}{\sigma}$$ - 时序特征聚合:对MFCCs等时序特征取均值/方差 - 维度压缩:PCA降维($$X_{pca} = X \cdot W$$,$W$为特征向量矩阵) #### 3. **模型构建与训练** **传统机器学习方法**(适合小数据集): ```python from sklearn.svm import SVC model = SVC(kernel='rbf', class_weight='balanced') model.fit(X_train, y_train) ``` **深度学习方法**(需GPU加速): ```python from tensorflow.keras import Sequential model = Sequential([ layers.Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(100, 13)), layers.GlobalMaxPooling1D(), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(3, activation='softmax') # 对应3种风格 ]) ``` #### 4. **模型评估与部署** - 评估指标:$$F1 = 2 \cdot \frac{precision \cdot recall}{precision + recall}$$ - 部署优化:使用ONNX格式转换加速推理 - 实时分类方案:结合滑动窗口技术处理流式音频 ###
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