圣诞,也来凑个热闹!

本文对比了中美两国庆祝圣诞节的不同方式,从目标人群、筹备时间和商业化程度等方面进行了详细阐述。在美国,圣诞节更像中国的春节,注重家庭团聚;而在中国,则多为朋友间的聚会。此外,还介绍了美国圣诞期间的商品价格变动规律及背后的社会意义。
中午休息的时候看了篇文章文章《Ben's Christmas day》,激发了一点Gossip情绪。也说说中美圣诞的差异。
虽不是土鳖节,但也同样搞得有声有色,大有超英赶美的趋势,而且听说去年重庆的热闹程度都超过人家洛杉矶了(根据我的现场观察,很有可能)。都是图热闹,但中美圣诞的差距是相当之大,首先是目标人群的差异,在美国,凑一起的是家人,中国则多是一些死党。准确来讲,美国的圣诞更像是中国的春节(lunar new year)。
中国过圣诞相对来说是比较仓促的,计划时间大概在两三周左右,而美国一般的家庭都是用半年时间来准备,而且相对于中国,美国有一套很完善的圣诞节加热系统(Completed Promotion System),这套系统将在大家吃完Thanksgiving的火鸡后全面启动。由于在Thanksgiving后,美国人民会有他们的新年假期,所以他们将有充足的时间来执行计划了大半年的Christmas Happy方案。另一方面,由于历史传统以及经济发达程度的不同,美国的圣诞节期间要卖到价廉物美的东西还是很容易的,尽管平均商品价格在节日计划执行期会有一定的上调,但商品自身的价值也在提高,而且只要圣诞节一过,商品价格立马回调到普通水平。整个Christmas Commercial System实际上更多的是在回馈社会,皆大欢喜!而中国则混杂了大量的商业臭味在里面,商品价格同期会整体上涨,但价位将从圣诞前期一直持续到春节后期,喜气洋洋的看着爽,聞起来才知道夹了点一氧化碳。
不知道什么时候开始凑圣诞节热闹的,可能是是耶稣势力扩张时期,也可能是网络腾飞年代?至于原因,可能是和谐社会经济的迅猛发展,也可能是扩散在网络上的病毒导致了孤独的极速蔓延。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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