逛街助手:发现并购买身边团购

亮点:信息比较全

不足:定位不太准确

主要功能:

1、基于场景:结合LBS,根据用户所在场景,有针对性推荐团购产品。身边优惠里同步的是一些优质网站的数据,直接展示给店家就可以使用。当然它也有附近地点的显示,不同的是这些地点上除了显示团购,优惠,还会显示朋友是否有过分享(你更喜欢陌生人的推荐还是朋友的?当然是朋友)。

2、身边频道:九宫格里对八个大类的常见消费需求进行了预设,可以说基本上各类日常消费需求都涵盖在内。随便点了下“全部团购”,会发现附近有这么多团购活动,而且标明了距离远近,省的走冤枉路。

3、移动支付:进入一个团购项目,团购的说明信息、价格、电话、地图等都会被展示出来。点击“购买”,跳转到微博登录,嗯,对于懒得注册账号的人来说,是件好事。填写订单后,下一步就直接进入支付宝支付界面,如果你之前没有安装支付宝插件,那么还是要装一个的。

4、街拍:同样不用登录就可以看到附近拍摄的照片,不仅有顾客拍摄的菜肴,如果将来商家也把自己的优惠活动、特色产品拍照发布出来吸引顾客,不失为一种新的促销手段,而且还很环保。

杀手指数:6/10

山寨指数:6/10

下载地址

by 张梦雨

原文链接:http://leiphone.com/gjzs.html

内容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)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
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