商业的本质 + 社交电商思考

本文探讨了商业的本质,强调交易和降低交易成本是商业进化的重要方向。在电商领域,针对国内和国际市场的痛点,提出了解决方案,如提高NLP翻译准确性、本地仓策略、智能预测等。同时,分析了不同电商平台的特色,如淘宝的“多、省”,京东的“快、好”,并讨论了社交电商如何通过内容引导、优惠策略和社交营销来缩短商业变现路径。作者以AE的社交电商为例,指出 Messenger 等国际SNS在社交电商中的应用及其挑战。

(本文第一版发布时间为2020-06-02日,摘抄到CSDN)

序言

前2个月听了几遍刘润的<商业通史30讲>,写的深入浅出,听的过程中,结合我们的业务思考很久,因为这个话题很大却很贴切,写得比较乱,想和大家一起探讨一下,其中可能有很多认知错误和不足,希望大家多多指点。

开始先简要介绍一下<商业通史30讲>的核心部分:

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商业的本质

No1. 交易

货币切分了买卖,商人连接了交易。

商业的本质,是交易。更先进的商业,就是更高效的交易。

No2. 阻力

为什么天下生意这么难?

信息不对称,信用不传递。

No.X 交易成本

购前成本

1.搜寻成本

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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