游戏类APP应用周末下载量达最高

随着宅文化兴起,游戏类APP成为宅男腐女度过周末的重要方式。据统计,周末尤其是下午时段,游戏APP的日均下载量显著上升,可达33%以上。新款游戏多在周四周五上线,加之家中更优的网络条件及充裕的时间,共同促成了这一现象。


周末无聊?周末玩什么! 逛街?爬山?shopping?NO,宅男腐女可不喜欢,对他们来说乖乖待在家里才是王道。于是乎,游戏类APP应用成了宅男腐女度周末的最佳玩伴。

 

也就因为宅男腐女这样的移动用户,助长了游戏类APP应用黏着度,用户碎片化游戏时间周末“集聚效应”逐步形成。创益德市场总监joson说到,周末下午时段的游戏类APP应用日均下载量高达33%甚至更多。工作日时间内约有1/5的用户会选择下载游戏类APP应用,而在周末的上午和下午时段,这一比例分别扩大到1/4和1/3,用户下载游戏类应用时间比例以及游戏意愿均高于工作日。

 

周末游戏APP下载量达到最高点主要基于三点原因:第一,新款移动游戏的上线时间主要集中在周四、周五。第二,家中的网络条件优于工作日网络环境。第三,周末时间充裕,玩移动游戏是很不错的放松消遣方式。”

家中一般安装有无线路由器等设备,且带宽私有,下载速度高于平时。同时,家中电视等娱乐休闲设备弥补了单独等待下载等空档,此种情形在工作日碎片化时间较少发生。

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,形成一种高效的混合预测架构。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编程经验的高校研究生、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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