吸引用户的唯一法则

网站bushere.com更新至新版本,采用极简风格并优化用户体验。放弃使用重量级的jQuery,转而使用仅6KB大小的in.js进行异步加载,以减少加载时间并在网络条件不佳的情况下提供更好的体验。
网站(bushere.com)新的版本上线了。朋友都说看起来太简单了。不想别人的网站那样看起来很多的东西,我的原则就是你只给用户真正需要的东西就可以了。你多给用户一些东西,就会干扰到用户的视线,而且还会影响速度,在新的版本中。bushere.com 。放弃了jquery这中重量级的js加载工具,而采用更小的in。js来实现异步加载。这个in.js才6k 我的把一件事情做到极致,其实jquery也是一个不错的js包。但是我还是觉得它太大了。在网络条件不好的情况下。带来不好的用户体验。网站是简单。但是我希望他是极致。完美的。
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
任务背景 某电商平台希望根据用户的购买行为(如消费金额、购买频率、最近一次购买时间等)进行分群,制定精准营销策略。 数据集设计(模拟电商用户行为数据) 数据生成: 模拟100个用户在过去1年的消费记录 包含高、中、低三类消费群体 生成包含以下字段的模拟数据: • UserID:用户唯一标识 • OrderDate:订单日期(模拟最近1年的随机日期) • Amount:订单金额(模拟不同消费水平) • ProductCategory:商品类别(模拟用户偏好) 请将以下模拟数据生成的代码,加入自己编写的代码中,以便生成相关的数据: import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime, timedelta from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 1. 生成模拟数据 np.random.seed(42) user_ids = [f'User_{i}' for i in range(1, 101)] end_date = datetime.now() # 明确定义 end_date start_date = end_date - timedelta(days=365) order_dates = [start_date + timedelta(days=np.random.randint(0, 365)) for _ in range(1000)] amounts = np.abs(np.concatenate([ np.random.normal(500, 100, 100), np.random.normal(200, 50, 200), np.random.normal(50, 20, 700) ])) np.random.shuffle(amounts) data = pd.DataFrame({ 'UserID': np.random.choice(user_ids, 1000), 'OrderDate': order_dates, 'Amount': amounts.round(2), 'ProductCategory': np.random.choice(['Electronics', 'Clothing', 'Books', 'Food'], 1000) }) 任务要求 1. 数据预处理:处理缺失值、标准化、RFM(Recency, Frequency, Monetary)特征提取。 2. 使用K-means或层次聚类对用户分群,通过肘部法则或轮廓系数确定最佳聚类数。 3. 可视化:绘制聚类结果的散点图(PCA降维后)或雷达图(展示各群特征均值)。 4. 分析每类用户的特征并提出营销建议。
06-11
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值