任务中国:学习阿里巴巴 打造企业省钱新利器

本文探讨了电子商务领域中一种新兴的模式——威客模式,以其代表网站任务中国为例,介绍了这种模式如何改变了传统的电子商务形式,通过出售知识和服务的方式为企业和个人提供了一种新的交易途径。

任务中国:电子商务新宠

提到电子商务,就不得不提到阿里巴巴国内最强势的B2B电子商务公司。它建立了中国最大的网上贸易市场,让数千万中小企业打破时空限制,在一个简单实用的平台上找到产业链的上下家。可以说,阿里巴巴模式已成为电子商务的标准模式,而其本身也成为电子商务的代名词。

不过,在其他商业模式日趋成熟的今天,有没有谁可以打破这种常规呢?答案是肯定的,那就是以任务中国为代表的威客模式。

一直以来,电子商务以买卖有形商品为主要内容,而威客模式则以交易为导向,知识为基础,以买卖无形商品为核心,开创了一个无形知识商品的买卖平台,所以威客是一种高于Web 2.0的电子商务。

同阿里巴巴一样,任务中国本质上也是为用户搭建起一个不受时空限制的交易平台,并通过这个平台为交易双方提供诚信、快捷的服务,使他们可以自主选择、以最小的投入获得最大的回报。正是与阿里巴巴模式的诸多共同点,再加上一些先天优势,其已成为电子商务的新宠。

 说白了就是任务中国以出售自已的知识来获得收益,对于大多数人来说可以看成是一个相对来说比较有保障的兼职交易平台,在这里发布任务得先交钱再发布,所以参与者不用担心中标而没钱的情况发生,同时对于一些有中、小任务(如:制作网站LOGO标志,取名,网站制作等)的个人或企业提供一个寻找劳务人员的场地。

任务中国的网址:http://www.taskcn.com/index.php?r=527426

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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