豪恩创新:抢票软件引发的APP博弈

随着春运的到来,抢票软件成为了人们热议的话题。这类软件帮助许多人成功购票,但也引发了公平性的争议。从浏览器插件到移动应用,抢票工具种类繁多,效果各异。尽管初衷是为了缓解购票难题,但其带来的副作用不容忽视。
 如果不是今年春运,我们永远不知道“抢票软件”会引起如此大规模的轰动。记忆里,很少有一件事物能与亿万人的利益都挂上关系,很少有一件事物能如此引起几乎所有人的关注。而这个已经在网上引起轩然大波的“神器”随着春运的正式开始,随着火车票购买高潮的落幕已经逐渐尘埃落定。
  然而就是在这短短不到两周的时间内,“抢票软件”引起了无数人的关注。无数人因它受益,也有无数人因它破口大骂。此外,各种“抢票软件”概念的衍生品——浏览器抢票版、抢票APP等都在这段时间大行其道。而由此引起的竞争甚至谩骂都不绝于耳。在一切都逐渐尘埃落定的现在,不妨让我们来一番盘点。
  抢票软件:魔王还是佛祖?
  春节是中国最传统也最被人所重视的节日,是幸福、团圆的代名词。而仅有一字之差的“春运”却纯粹是噩梦的代名词。火车自然是人们春运最常使用的交通手段,但每年火车票之难买足以让任何汉子都潸然泪下。自从12306订票网站出来后,购买火车票的渠道是多了一种,但其网站构建的落后让所有用户都愤慨不已。
  而今年似乎有点不一样,12306的点击量依然恐怖,1月15日1天内点击量高达15.1亿次让所有人都胆战心惊。但不一样的是“抢票软件能够迅速抢票”的消息不胫而走,瞬间就风靡了整个互联网。
  于是乎,一场抢票的大战就由此开始了。无数网友因为使用抢票软件顺利抢到了回家的车票,但更多的是无数人依然没有抢到车票。抢票软件在帮助无数人的时候也熄灭了无数人回家的希望——其实买票这件事本来就充满了不确定性。没有抢票软件,用户站在统一的起跑线上。有了它,买到票的认为它是佛祖,没买到票的认为它是魔王。
  抢票软件:处在利益漩涡中的浮萍
  自抢票软件开始,它就成了各大浏览器、 APP应用的香饽饽。起初,它以插件的形式被猎豹、360等浏览器使用,引起了众多网友的追捧。猎豹浏览器甚至还专门为它打造了一个视频推广广告,尺度之大让人咋舌不已。而经过众多浏览器王婆卖瓜——自卖自夸的病毒性传播之后,这些浏览器的下载量、安装量都有了大幅度的提升。
  1 月14日至1月20日,360浏览器的覆盖人数比例较上月增长了10个百分点左右,人数达到2.2亿;搜狗浏览器覆盖人数比例增长了4.5%;。猎豹浏览器覆盖人数增长了2.1%……凭借“抢票插件”的东风,几乎所有浏览器都增加了自己的曝光量。但也正因为如此,被铁道部约去喝茶也就是意料中的事了。
  但事情没这么简单,像人民网这样的中央媒体网站随后都加入了浏览器的“抢票大战”。在人民网的“即刻搜索”页面中,首页醒目的位置发布了“春运回家,即刻抢票”的链接。至此,这场浏览器之间的抢票大战才逐渐尘埃落定——当然,买票的高潮业已过去。
  与浏览器抢票插件集中在几个“大佬”上不同,手机客户端的查票软件可谓百花齐放。一种是类似UC浏览器加入抢票功能,一种是独立的抢票APP,截至2013年1 月17日仅与12306网站相关的手机客户端就多达20余款。但与浏览器的抢票插件的规模和影响相比,用户显然对移动终端的这些APP信任不足。而且确实有的APP卖几十块钱,但做的粗糙无比,漏洞百出,体验极差,只能是抱着“骗一个算一个”的态度捞钱。过了这段买票高潮时期,也就自然死亡了。
  如果说这样的APP应用只能影响用户买票,还不算恶劣的,那有的APP只能用无耻来形容了。据了解,有部分APP内置了恶意广告,用户在不知情的情况下,就会被通知栏中弹出的广告骚扰。甚至有些APP还内置病毒,暗中窃取用户的账号密码,造成无法挽回的损失。这也使得不管是PC端还是移动端,木马、病毒都成了抢票软件挥之不去的阴影。
  总结:抢票软件何时休
  抢票软件的流行说明了什么?说明了现阶段在春运期间火车票仍然是一票难求。而抢票软件的初衷就是想帮助人们更方便更快速的购买到回家的车票,而且也确实行之有效,这也是它快速风靡的原因。但围绕抢票软件上演了形形色色的闹剧,这就不是我们所想看到的了。希望在下一年春运的时候,即使不使用抢票软件,人们也能买到回家的车票,这才是最重要的。
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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