会员分享几个平时看榜单常去的网站

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http://www.topappcharts.com

这个网站的好处是可以一下子看到很多个app的rank图表。某个开发商旗下所有app一目了然。适合做整体的大势分析,尤其是关注某大类App的爬升趋势。

缺点是没有grossing榜,数据不够精细,而且数据更新有些延迟。

 

http://appfinder.lisisoft.com/top-applications/top-softwares-grossapp/

这个网站的特点是图标够大,巨大。平时多看看,多吸收图标的设计经验。

另外分类还是比较细致的,可以方便选择细分的分类。

 

http://appadvice.com/

AppAdvice上的信息两还是比较多的。而且页面清爽几乎没有广告。

appeviews栏目会介绍比较出彩的新App。

applists 会打包介绍各种主题或者应用场景的app,可以起到激发人的创意的作用。(反面作用就是看到别人已经把几乎所有功能的app都做了,相当有挫败感)

最后,这个网站是重点关注App,游戏方面的信息不多。

 

http://freeappaday.com

网站好杂好乱,平时不怎么上。偶尔上去看看哪些开发商比较有钱能砸。。。

 

https://www.appannie.com/

看自己的App rank,看同行的rank,基本都是用它。话说Appannie的Top App Matrix功能实在鸡肋,他们应该能做得更好的。

 

http://iosappstats.com

这里能看到各个国家的前300名。速度很快。

 

http://www.iappchart.com/countname

这个网站最有价值的地方是右侧那一列的爬行数字,以及可以看到新冒进的全球Top200开发商。

 

还有就是国内的x锋,i点评什么的,其实他们编辑还是干了不少活的,看上面的评测可以减少试玩新游戏的时间。

 

社区原帖:http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=116365

转载于:https://www.cnblogs.com/zsw-1993/archive/2012/09/22/4880874.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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