玩转百度身边

百度身边是以美食、购物、休闲娱乐、酒店、健身等为主的本地生活信息搜索和分享平台,通过用户贡献的方式汇集更多更好的本地商户信息,为用户的消费决策提供支持。17日已经隆重上线,开通了包括北京、上海、广州、深圳、重庆的5大城市,全面覆盖全国范围300多个市级城市,但预计接下来会迅速向其他一线城市扩张。

使用方法

1、用户激活,进入百度身边用户中心后,默认城市为北京。目前,点评达人堂仅开通北京、上海、广州、深圳、重庆五大城市。个人中心显示用户最近的点评记录,以及相关优惠信息等。

2、百度身边导航栏显示围绕美食、购物、休闲娱乐、酒店、健身、旅游、便民等领域。集合百度地图,显示相关信息的位置。允许用户添加相关信息。

3、百度身边首页最大的亮点是提供两个搜索框任意切换,即用户可选择商户信息搜索,或地理信息搜索。两个搜索框代表着目前通行的两种生活信息搜索模式,前者是先找服务,再看位置;后者则是先锁定区域,再筛选服务。

如何发表点评

一篇点评分为两部分,评分和文字评论。你可以对店铺的总体印象和服务、环境等进行评分,具体的评分模版根据不同的店铺分类略有不同。文字评论要求至少50字,最多不超过3000字,针对每个商户只能发布一篇点评。
一篇好点评应该是内容丰富,客观独立的评述。
我们不欢迎抄袭、灌水、广告和恶意诋毁的点评,一旦发现将及时予以删除并扣减发布者的大量经验和财富。

如何找商户

除了普通的搜索之外,我们还提供了“周边”搜索模式。如果您对想要查找的商户有强烈的区域要求时,使用“周边”模式可以获得更准确的结果。例如搜索“商场”在“王府井”。
当您搜索到感兴趣的商户时,可以将之添加至收藏(想去/去过),以后就可以在个人中心很方面的找到了。如果是您即将前往的商户,也可以选择将信息发送至您的手机,方便及时的查询。

如何找优惠

百度身边的商户提供了三种形式的优惠。
优惠券
大众消费心理都是讲求物美价廉,优惠券就是不二选择啦~您可以通过下载打印或者发送至手机两种方式来使用我们的优惠券。
折扣信息
换季!抢鲜!抄底!折扣信息只需浏览搜索到,便可直接前往,不需要出示任何证明。
体验活动
优惠无处不在,免费不可替代!这里是商家发起的各种试吃/试用活动。体验活动需要您报名参加,详细流程可查看“免费体验活动的报名与审核说明”


你可以在优惠活动页通过搜索获得您想要的优惠券和折扣信息。你也可以通过该页热门体验活动模块的“更多活动”,进入活动列表页,查找您感兴趣的体验活动。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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