对爱乐活的几点思考

前言:2011年12月1日百度有啊从百度分拆后独立运营,2011年12月27日推出爱乐活(leho.com)内测版,主打人、话题、地点以及时间轴(宣称国内第一个成功发布Timeline(时光轴)产品 )。而截至2012年5月,百度有啊已经关闭,自动跳转到爱乐活。

图0

1、关于爱乐活

将人+话题+地点 三个概念拿去玩,而产品形式上又突出表现的过于SNS。乐活CEO蔡虎老大说,爱乐活走的是O2O,不注重交易,帮助用户做消费决策。

通过认证商家、乐活达人去帮助用户做决策?

OK  如果按照蔡虎老大的爱乐活终极故事版,那在这个场景里面:找商家,看达人点评,商家资格,佐证决策。或者是关注达人分享,查看商家,佐证决策。其核心点在大众点评的模式上加入了会员SNS关系。但最终落脚点是商家还是人?按照蔡虎老大的说法,那落脚点应该是商家吧!这个需要确定。

三个概念在一起,没有主次分明,产品看不出核心点。同样也解决不了核心诉求。

图1-我的乐活

爱乐活

图2-我的时光轴

2、关于百度身边

爱乐活和百度身边,都是本地生活分享。不管核心区别在哪里,二者终究会砍掉一个。而被砍掉的可能是百度身边。

爱乐活

图3-爱乐活 逛商街

图4-百度身边首页

从图3 图4可以看到,爱乐活的逛商铺,就是商铺导航,黄页。而且商户分类全面包含十大类。

百度身边的目前是七大类,发力点是美食。

可以预见,如果主推爱乐活,那百度身边即将可能被整合到爱乐活。


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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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