由凡客而想到的

本文分享了作者在凡客网上购物的经历,包括订单确认的问题及客服反馈情况。对比PPG的发展,凡客网在短时间内实现了订单量的显著增长。

凡客网成立于去年11月,刚上线不久我就在上面购买了一件衬衣。记得当时凡客网长时间不给我确认订单(由此可见,确认订单的重要性),于是直 接打电话过去询问。客服小姐很客气,说现在订单量太多,人手不够还请原谅云云。凡客的订单号是顺序排列的(不知道他们现在改了没有),所以可以很容易就估算出当时每天的订单量是60左右。到现在,凡客网已经宣称达到每天6千多单。姑且先不论这个数据的真实性,一年不到的时间就能做到这样的订单量,实属不易。而去年 风风光光、砸了2亿宣传费的PPG已经江河日下,沦落到快递费都要拖欠快递公司的地步,此一时彼一时也。


凡客网的评论系统号称很牛很牛,我居然在网站上找了半天没看到任何评价的内容。致电凡客网客服的中途,突然恍然大悟,是不是和自己用的 FireFox浏览器有关系?立即打开IE,试一下果然是这样的,凡客的评价内容在FF下是不能显示的。此时,记起来去年凡客确认订单时,我也向他们的客 服提到过这个bug,客服小姐信誓旦旦的承诺说要将此问题反馈给相关部门。但直到今天,这个问题依然存在,这次这个客服连FF都不知道是何物,于是放弃了 和他解释的欲望。


比较起来,我们能提供给用户的,就是更好的服务,别无他途。

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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