打价格战了说明产业开始成熟了-电子阅读器产业

随着Borders Group Inc推出低价电子阅读器及配套经典图书服务,表明电子阅读器市场正逐步走向成熟。相较于Amazon Kindle的高价定位,Borders的竞争策略预示着这一市场或将迎来价格战,未来有望成为成人标配的休闲娱乐工具。

     打价格战了说明产业开始成熟了,这个是不言自明的,房地产还没有开始价格战,所以还有暴力。

     在欧美电子阅读器产业已经相当成熟了,而这块市场在国内目前还尚不明朗,只有汉王在天天打电纸书的广告。

     这篇美联社(AP)的新闻提到了一个Borders Group Inc公司,开始通过价格杠杆来撬动市场的报道, $149.99 外加100本经典图书,和Amazon的kindle阅读器259的零售价相比,几乎腰斩,可见市场成熟。

     这一块市场也许很快就会和电子词典一样,成为成人必备的休闲娱乐工具,不远的将来,国内这块市场会逐渐与国际看齐。

 

     推荐阅读:http://news.yahoo.com/s/ap/20100507/ap_on_bi_ge/us_borders_reader

 

     amazon的kindle

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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