一站式电子商务

我是关注电子商务。但我偏电子。要时时提醒自己擅长的是IT,自己是IT人,而不是服装行业或化妆品行业。

百度、腾讯、阿里,都是电子商务中的IT派。他们本身并不进货,也不建立仓库。他们就像温州人在各地建立的批发市场一样,只不过是在互联网用IT技术搭建了一个无边无界的24X7的虚拟批发市场。不管有啊、拍拍、淘宝,他们赚的大多是营销推广费用和市场管理费。

至于卖影音的当当、卖数码的京东、卖母婴的红孩子、卖化妆品的莎莎、卖居家的麦网,他们都是进货卖货,在互联网这个世界充当国美苏宁之类的角色。他们挟巨大的投资来打巨大的广告吸引巨大的流量,然后和供货商进行谈判拿到最低价,和国美苏宁的运作模式没什么两样。他们建立自己巨大的仓储,建立自己巨大的物流队伍。他们是重型的商业。互联网上有这么多消费者,那么互联网就是个渠道。

还有VANCL或PPG之类,在实践着所说的6+1。品牌打造、销售渠道管理、订单管理、原材料采购、生产质量控制、物流控制。他们也是重型商务。

还有一类,他们不打算搭建淘宝这样无所不包的平台。他们只为一家家的企业搭建专业的电子商务网站。6688和五洲在线就是如此。但是他们俩做的更多,把企业扶上马再送一程,给企业建站、推广、吸引顾客。

还有最后一类,他们是社区,他们为电商转来流量,分成。各种分类网站、黄页、点评站、晒东西站、试用站都是如此。

还有些小蚂蚁,为这些大平台做着辅助工具和辅助服务。淘宝客、代销客、Open API等等等等。

这就是中国电子商务江湖格局。

我不打算做商务。我没有做过买卖,我没有进过货,也不知道在哪里进货,我也没有卖过货,看着搞电子商务个人创业的跑工商跑税务跑卫生许可,找供应商谈判价格进货搬货结算,找开发申请域名做主机托管,拍照片修照片传照片写产品介绍,搞推广写软件互换链接,搞网上销售推广,分析流量优化SEO,参加网上促销活动,回访顾客满意度,关注留言和评价,熬死熬干。

他们不挣钱,只是熬干。挣钱的很少。从他们身上赚钱是很困难的,他们自己本身都是瘦羊连一根毛也没有,怎么可能拔他们的毛。

哎,可别说,打这块主意的人也不少。建站的、网店的、虚拟呼叫中心的、短信通道的、托管的、域名的、网店装修的、黄页的、友链的、口碑营销的、群发的、流量统计的、SEO的、图片空间的,返现的,BBS、BLOG、SNS、CMS,都扎着。串,串,串吧。这就是整合解决方案。

现在有威客,有开源,有免费,有站长,有联盟,串起来,这也是一个生意。大家都在串,但串的角度、层次、目的、重心都不同,那么大家都在和谐的活着。

但我在深深追思,传统线下零售和线上零售,到底线上的差异特点是什么?如果线下零售,也上了ERP,并且是基于互联网的ERP,那线上零售的亮点在哪里?

1 网上会自动的、悄悄的、留下每一位消费者的进入口、跳出口、每个停留点的停留时间、停留路径、行为动作。这是现实中不可能办到的。即使线下零售上线ERP、摄像头、扫描仪、RFID,也不可能办到。这会细分、精准、持续追踪。既可以优化商家自己,又可以给消费者自动展示出消费者最感兴趣的。

2线下一对一变成了线上一对多,甚至多对多。线下零售,你来的顾客越多,你匹配的销售接待人员就需要越多,而且成比例增加,否则生意多的就接待不过来了。但网上,你可以同时和多个消费者交互。甚至烘托消费者,让消费者自成圈子群组、口碑传播。

这是直接面对消费者一探到底,内外结合成一体双向流通相辅相成互相促进互相改进,打通了最后一公里链条。

你准备用什么来串呢?

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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