未来的书商

未来的书商会是什么样子?
我顺着《长尾理论》的启示来往下大胆预测。

经营字节的书商和经营原子的书商相比,节约了三方面的成本:
1 机会成本(卖不出去的风险)。
2 传输成本,或者说配送成本。
3 库存管理成本(库存空间费用和检索费用)。

然而,如果用户最终需要的不仅仅是电子版,而是要拿到手上的一本实物,那么,经营字节的书商的印刷成本要高于经营原子的书商。

不同的各个成本项,各有增减。增的多还是减的多,要看这是什么书了。
一本畅销书,需求大,流通快,机会成本低,所以,更适合以原子的方式经营;而一本偏门书籍就恰恰相反了。
这个差别决定了未来这两种类型的书商将长期并存。

经营字节的书商需要有生产商合作,这个生产商最好在各个城市有生产车间。这样,就可以在客户的当地进行生产,减少跨地区的物流成本。

再进一步的生产模式是客户家庭式自主生产,比如书籍的制作机器家用化了。客户在家里,凭借一台小机器,就可以将电子文档制作成一本精致的书。

类别: 闲扯数码印刷  查看评论
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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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