人人公司公布2013年二季度财报 糯米网营收创新高

人人公司公布2013年Q2财报,旗下糯米网营收620万美元,同比增长69.4%。活跃付费用户达380万,总流水1.2亿美元,移动端销售占比近30%。坚持精品路线的糯米网展现出强大的品牌忠诚度。

8月15日,人人公司公布了2013年第二季度财报。数据显示,人人公司第二季度净营收为4960万美元,同比增长10.7%。其中人人网业务贡献净营收4340万美元,同比增长5.5%,在线游戏和在线广告业务均同比增长。人人公司董事长兼首席执行官陈一舟先生表示,收入增长放缓的主要原因是我们推迟了新游戏的发布计划。在竞争异常激烈的无线互联网行业,人人的战略目标是建立自己的核心竞争力。虽然我们在短期内面临着移动端变现的挑战,但在努力执行该战略目标的过程中,已经取得了一定的进展。

财报数据显示,人人公司旗下的社交化团购网站糯米网净营收620万美元,同比增长69.4%。同时,财报还披露了糯米网二季度的活跃付费用户为380万,较去年同期的260万增长46.1%。在财报发布后的电话会议上,人人公司COO刘健表示,第二季度糯米网的总流水达1.2亿美元,创历史新高,年增长率达58%。而糯米网的重复购买率也连续六个季度持续增长,再创新高达55%,显现了糯米网极强的品牌忠诚度。同时,在人人公司推进移动化战略的大背景下,糯米网已有近30%的销售额来自移动端,未来预计将达到50%。

业内人士表示,糯米网在激烈的市场竞争中,始终坚持精品团购路线,将服务质量和用户体验放在第一位,打造了糯米网良好的品牌认知度和忠诚度。目前团购行业进入寡头之争,团购巨头将进一步整合,处在良性发展轨道上的糯米网未来发展潜力巨大。移动电子商务的浪潮也为糯米网带来了新的发展机会。糯米网在移动端的布局或将成为糯米网下一个业绩增长的爆发点,帮助其在团购行业激烈竞争中脱颖而出。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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