如果我恨一个人,我就领他到中关村买相机。

作者上周前往中关村购买Canon50mm f/1.8 II镜头,遭遇多家店铺高价欺诈。最终在五棵松以680元的价格购得行货。


上个星期我去北航找朋友玩,然后顺便去了一趟中关村,想买个Canon 50mm f/1.8II 的标头,因为那个标头便宜,锐意的报价也就是760左右的样子,所以就顺路去村里看看。
我去的第一家是太平洋一楼的一个佳能的柜台,两个姑娘给我报了850。我觉得很晕。把姑娘数落了一顿。
然后我就跑到海龙。海龙一楼有好多卖佳能的,一个哥们拉着我,我就问:
“1.8的标头有吗?”
“有”
“多少钱?”
“1.8是吧,现在是1890”
听完我就有点晕了。然后我装着不懂的样子说:
“这个好像还挺便宜的,那50 f/1.4的呢?”
“那个啊,那个3900”
“怎么差那么多啊?”
“那个光圈大啊,其实也差不多了多少,我说啊,1.8这个划的来...."
我一听乐了,“光圈是什么啊?”
"......"
“哥们,700块的东西你给我报1800, 别当我外行好骗。。。。”
当时旁边还围了个想买东西的人。估计这单是黄定了。
最乐的是旁边一个柜台的哥们。
"哥们,来这里,来这里,我们的额价格厚道".
"那你给我多少?"
"七..七..八百"
"...."这会轮到我晕死了。

后来我去了对面的科贸。上了4楼一个哥们告诉我卖1300。我又开始乐了
“是行货吗?”
“是”
“怎么那么便宜啊。比我刚才那个报的便宜多了(1800)”
“是啊,我们价格厚道啊”
“你看我像外行吗”
"......."
"700多的东西你给我报1300。你还说厚道,还真当我是外行了"
"....."

俺站起来走了。

走出科贸,俺发誓,如果我恨一个人,我就领他到中关村买相机。

总结:
那天一共问了6家:
太平洋一家给我报 850
海龙一家报1800,一家报800,一家叫勤佳大都的给我报750(这个是我打电话问的,在9楼)
科贸一楼的佳能金牌店给我报800,4楼一家报800,不开票600(估计是骗我的)。另外一个给我报了1300。
前天去五棵松买了标头50 f/1.4的水货2600, 50 f/1.8II的标头行货680。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合群:具备一定机器学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研员及工程技术员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关域研发员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研员及电力市场从业员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研员及工程技术员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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