12、eBay交易:负责任的反馈与个人页面搭建

eBay交易:负责任的反馈与个人页面搭建

1. 留下负责任的反馈

在eBay交易中,留下反馈是一个重要环节,但很多新手买家在遇到问题时容易冲动地给出中立或负面反馈。以下是一些关于留下负责任反馈的要点:

1.1 包裹缺失或损坏的情况

当包裹离开卖家手中后,很多情况就不受卖家控制了。以下是应对包裹问题的建议:
- 了解发货时间 :确保知道卖家计划发货的时间,若拍卖描述中未提及,可在购买前使用“向卖家提问”链接询问,以确认发货时间是否符合自己的需求。
- 保险问题 :如果在物品发货前没有额外支付保险费用,就不应让卖家对损坏或丢失的货物负责。
- 及时检查包裹 :收到包裹后应立即打开检查。大多数运输公司要求在收到货物五天内报告所有损坏情况,且要保留所有包装材料以供运输公司检查,否则运输公司可能不接受索赔。
- 包裹丢失处理 :卖家对丢失的包裹能做的有限,对于邮政包裹,卖家在邮寄30天后才能提出索赔。如果物品一直未收到,只有发货人可以向运输公司提出索赔,并需提供所有运输收据。收到损坏的货物后,应立即通过电子邮件或电话通知卖家,在联系卖家之前就留下负面反馈是不公平的。

1.2 物品不符合期望

如果收到的物品与描述不符,应给卖家发电子邮件,多数卖家都希望维护自己的声誉,会愿意与你解决问题。以下几种情况需注意:
- 物品出厂损坏 :如果密封包装的新物品到货时损坏,可能是制造商的问题,卖家可能并不知情。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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