夜猫:从夜店应用上找到生活中隐藏的刚性需求

夜店应用解读
本文重新定义了夜店的概念,指出其并非仅为负面场所,并通过一款名为“夜猫”的应用介绍了夜店类应用的功能特点,强调这类应用同样具备正当的社会价值。

一提到夜店,很多人第一反应就是性、乱、堕落,自然夜店类的应用就和“月抛”划上了等号。小编从来没有进过酒吧,所以觉得自己和前面的那些贬义词的距离很远,曾几何时我还会略带鄙夷地指着App Store上的夜店应用给朋友:“看,连这种应用都有,真的没节操了。”

直到前些天,意外在浏览器打出“夜店”二字,看到词条的解释,小编才发现自己这么多年真的错了,随即下载了以前从来没用过的夜店应用细细研究了一番。如果有读者和小编一样有相同的认识,不妨看完全文。

首先引用百度词条的解释:

夜店是指那种营业到第二天凌晨的服务性场所,如夜间娱乐、休闲、放松的娱乐场所,包括KTV、酒吧、迪吧、量贩式KTV、演艺厅、歌舞厅、DISCO、夜总会等,夜店的共同特点是为客人提供酒水、食品、空间、设施设备、让人们尽情吃、喝、玩、乐、放松为一体的精神消费。

是的,包括和朋友晚上唱K,看午夜场电影,这些都算是夜店的范围。解清了对夜店的误解,让我们来看看与夜店相关的应用,小编选择的是App Store上架的“夜猫”进行体验。

夜猫在App Store社交免费榜中排名第40位,点开图标后,能看到有近500份评论,这也从侧面上说明了人们对夜店生活的刚性需求。从的人们年龄结构来看,基本上为20-35岁的社会主力人群,当然这不是说这个年龄段的人都要对夜店有需求,这点首先要区分清楚。夜幕降临后,结束一天辛苦工作的人很多都会进行自己的社交活动。本来就是社交的一部分,所以夜店应用自然天生就有着社交的属性,而智能机让这一属性得到了极大的发挥。

进行简单的注册并提交真实头像后,登录夜猫就可以直观的看到它的主要功能分类:

1、动态:通过基于位置的“身边动态”和熟人间的“好友动态”来发现各种社交信息。小编粗略看了下“身边动态”,多是周围的人在夜店的活动实拍,因为场所人比较多,所以照片多是合照,并没有发现秀下限的照片,用户可以自由在照片下进行评论留言。

2、发现朋友:现在社交应用中最基本的功能,所有的夜猫用户会根据距离排列起来。将菜单选项隐藏到最上端(需要下拉才能显示)和悬浮标示距离给用户头像的照片墙效果加分不少。

3、会话:添加对话时将用户的关注对象和粉丝进行了分类显示,但并不支持名称搜索。

4、夜店:展示用户所在城市的夜店信息,用户可以选择夜店按距离或者人气进行排列。用户可以在夜店的信息界面进行收藏、分享、预定、参与讨论,最下方可以看到同样喜欢这家夜店的其它用户。

5、活动:多数夜店都会有自己的主题和活动安排,用户在这里可以按时间查看感兴趣的活动,七夕快来了,单身的小编也非常想参加下集体活动。

6、用户自己:最后的分类是用户自己的管理界面,将所有与自己有关的功能进行了整合,可以查看和管理自己的活动安排和自我展示。

这就是一个普通的夜店应用所具有的功能,并没有一再强调“月抛”,也没有太多的浮夸展示,更没有不堪的糜烂情景,夜猫只是提供夜店信息和方便的人交流的一个平台,它其实和活在太阳下的大众点评一样。其实也可以是单纯的,堕落只是自己找的借口。

不知道还有多少市场需求是像夜店这样,被大家误解、忽略的呢?小编和大家一样都不是典型用户,不可能所有的应用和服务都是适合自己的,就算自己不需要,可还是会有他的市场价值所在。与其所有的人都扎堆在类月抛、类社交开发上,还不如集思广益,深入挖掘那些被常识所掩盖的,看似不起眼,但却有着自己的市场的“隐性刚需”。

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内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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