淘宝2013年双 11,光棍节电商节-背后思考

淘宝2013年双 11,光棍节变成电商节背后思考

       一些商家就是抓住,人喜贪小便宜的习惯,大赚钱,改一下面貌,换新一下,又是一种新的促销方式,,这些年到处可见的,先涨价,再降价,跳楼价,最后二天,促销活动,买一送一,大量宣传,广告效益,等等,一些促销假的,一些人根本看不出真相。

350亿是什么概念,到底在这背后有多少为人不知的故事呢 ? 有谁愿意为之思考呢?

       看下面这张,350亿的来历,从00.01秒开始,就疯抢的购物狂人,不到一分钟达到 1个亿的销售量,加之前几天突然新闻报道出来李XX也对电商的支持态势。加之无处不在的媒体宣传,网络的发展,等等,也给电商创造良好的环境。

     凡事都有优点和缺点,

    缺点:之一,这样电商网购,缩小了人们的交流,之二,给实店产生一定的影响,之三,大商家占去大部分销售额后,小商家,将面临着巨大的压力,之四,对于电商方面,相关的政策,出台少,无法保障消费者合法权益。

   优点:之一,给一些忙碌的人们,提供良好的服务,足不出门,能买到大部分的所需产品,之二,一些厂家的旗舰官方店,在价格方面,比实店便宜不少,之三,确实,带动了全国相关行业发展,提供给不少人包,就业机会,等等。。。


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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