国外劳务市场的威客模式

转载:http://www.weikebao.com/a/weikejiaocheng/weikezixun/2011/1005/70027.html

随着一批创业公司如TaskRabbitMyGuidieSkillsharePal Locale 等的兴起,互联网行业又呈现出了一个十分明显的趋势,那就是形成一个个C2C在线私人劳务市场 (或者你可以更为直白的称之为跑腿或提供其他劳务)。首先我们一起梳理一下这几家典型的创业公司。

TaskRabbit ——一般性临时工在线交易市场

立意很简单:用户在上面提交任务(主要是一些比较平常的日常工作如搬家,清扫等),其他用户认领并完成这些任务获得报酬。另外该网站还有专门的工具允许用户来很好的管理自己创建的任务和执行这些任务的人。

不久前TaskRabbit发布了新版iOS客户端 , 你可以随时随地把自己无法处理的任务交给别人去做。你需要在应用中尽可能详细地描述任务细节,可以添加语音、招聘、标签、位置信息等。此外你还可以查看完 成类似任务所需的费用。发布完任务之后,该任务就会出现在TaskRabbit的网络上。任务兔子,也即认领任务的人,除了获得报酬之外还可以获得胡萝 卜,每完成一项任务可获得一根,完成3项最高可获得20美元报酬,每月不超过两次。

MyGuidie ——在线导游交易市场

该市场主要为外地旅客提供专业的或者不专业的导游。游客在使用导游服务时需在该网站上预付15%的服务费,剩下的费用则以现金的形式直接付给导游。此外游客还可以在线为导游评分。

另外该网站获得融资的方式也颇为新颖:他们在一个拍卖网站上出售公司1%的股权外加一个iPad,结果一位美国人以6806美元的价格买下了这个标的。

Skillshare——人人都是老师(已获得310万美元投资

Skillshare 实际上是一个允许任何有一技之长的人提供真实世界里的培训课程的在线交易市场。

简 单地说,只要你有一技之长,比如会做西红柿炒蛋,你就可以在 SkillShare 上发起一个课程,其他用户则可以加入到你的课堂中来。目前 SkillShare 上已经有 600 名注册教师,最近他们还添加了基于评分的系统,可以对教师和课程评论,让用户更容易找到最好的课程。

CEO 兼创始人 Mike Karnjanaprakorn 说,「我们希望能够通过网络使学习更加大众化,让所有人都支付得起。」基本上,SkillShare 平均每堂课的价格是 20 美元,SkillShare 拿 15% 的提成,即便这样,一个教师一堂课最多可以获得 1000 美元的收入。

Pal Locale ——在线租人市场

事实上,淘宝网站上以前就有人发起过类似的服务,愿意将自己每天的时间分成不同的时间段租让出去。

对 于创办这个网站的原因,创始人Mike Podhorzer表示:人们为什么有租人的需求呢?很多人可能独自在外出差期间不想一个人吃饭,在这种情况下,他们就可以在Pal Locale上租一个能与自己一起用餐的人,并且按小时支付给对方一定的酬报。还有一种情况是,对于那些刚搬去一个人生地不熟的环境的人来说,他们可以在 Pal Locale上租一个当地人来帮助自己熟悉当地的环境等。用户不仅可以在Pal Locale租人,同时也可以在Pal Locale上将自己租出去。

那么这类创业公司到底有没有较大的前途呢?考虑到类似模式的Airbnb(C2C的民居短租交易市场) 大获成功,C2C直接提供劳务的模式也还是非常有想象空间的。

尤其是未来技术的不断发展,越来越多的工作岗位的消失,使得人们直接对人们提供服务会有越来越大的需求。比如富 士 康将大规模的雇佣机器人上岗就将使得许多工作岗位消失。

C2C直接劳务模式显然是非常有发展前途的,不过其最要注意的问题就是安全问题了。如果不很好的解决其中的安全和诚信问题,这一模式也难成气候。

 

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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