思考经典问题

为啥纯粹为消费者传递体验的活动可以价格不菲,几为暴利?——谈客户体验作为客户价值提升之源 不论产品还是服务,如果能够为消费者传递有益的体验,其价值就可以在一般的产品服务之上得以体现:附加了体验的产品(服务)的价格可以比普通的价格高出很多倍,而纯粹为消费者传递体验的活动(如音乐会.球赛等)同样是价格不菲.那么,这一貌似暴利的赢利方式为什么会一直存在下来而没有遭到消费者的抵制呢?这一行为背后是否隐藏着一些符合市场演化规律的东西呢?本文将对这些问题进行探讨. 一.客户根据自身需求来决定价值 消费者购买

问题描述 一张圆桌上坐着5名哲学家,每两个哲学家之间的桌上摆一根筷子,桌子的中间是一碗米饭,如图2-10所示.哲学家们倾注毕生精力用于思考和进餐,哲学家在思考时,并不影响他人.只有当哲学家饥饿的时候,才试图拿起左. 右两根筷子(一根一根地拿起).如果筷子已在他人手上,则需等待.饥饿的哲学家只有同时拿到了两根筷子才可以开始进餐,当进餐完毕后,放下筷子继续思考. 问题分析 1) 关系分析.5名哲学家与左右邻居对其中间筷子的访问是互斥关系. 2) 整理思路.显然这里有五个进程.本题的关键是如何让一个哲

感觉视频时间比较短,不过对于上班狗来说还比较适合,地铁上听一遍,回来做笔记时可以再听一遍,啦啦啦... 第84讲:Scala中List和ListBuffer设计实现思考 Goal:从case class::[B]出发思考 List, ListBuffer的设计 Gains: 1) case calss ::[B] 中虽然用的是var(可变),但是有private[scala]的限制: 如果没有改限制,可以改变除首元素外的其他元素,对共享数据带来麻烦. 2)保证scala元素本身操作的高效性,外部

Java中的阻塞和非阻塞IO包各自的优劣思考 NIO 设计背后的基石:反应器模式,用于事件多路分离和分派的体系结构模式. 反应器(Reactor):用于事件多路分离和分派的体系结构模式 通常的,对一个文件描述符指定的文件或设备, 有两种工作方式: 阻塞 与非阻塞 .所谓阻塞方式的意思是指, 当试图对该文件描述符进行读写时, 如果当时没有东西可读,或者暂时不可写, 程序就进入等待 状态, 直到有东西可读或者可写为止.而对于非阻塞状态, 如果没有东西可读, 或者不可写, 读写函数马上返回, 而不会等

for循环内部的代码跳转都是map, withFilter等方法 for在比map,filter,flatMap表现更直接,可以用for替换实现 package com.dt.scala.forexpression object For_Advanced { def main(args: Array[String]) {} def map[A, B](list: List[A], f: A => B): List[B] = for(element <- list) yield f(elemen

一.关于numpy的random的使用: 1.rand随机值 In [2]: np.random.rand(3,2) Out[2]: array([[ 0.04287046, 0.68212741], [ 0.25322512, 0.50287344], [ 0.75530125, 0.55308281]])   2.randn返回样本具有标准正太分布 In [4]: np.random.randn(3,2) Out[4]: array([[-2.26840223, -0.24799291],

嵌入式软件工程师经典笔试题 > 预处理器(Preprocessor) 1. 用预处理指令#define 声明一个常数,用以表明1年中有多少秒(忽略闰年问题) #define SECONDS_PER_YEAR (60 * 60 * 24 * 365)UL 我在这想看到几件事情: 1). #define 语法的基本知识(例如:不能以分号结束,括号的使用,等等) 2). 懂得预处理器将为你计算常数表达式的值,因此,直接写出你是如何计算一年中 有多少秒而不是计算出实际的值,是更清晰而没有代价的. 3).

事情的发生就是这么偶然,一步步的深入才能汲取到更深入的知识~~ -------------------START-------------------------------------------   来了一个query running longer than 4hours的邮件,来看看里面有哪些sql: SID    SERIAL#    INST_ID SQL_ID        Run_in_sec OS_user     MACHINE       SQL_TEXT         

Poor Generalization 这可能是实际中遇到的最多问题. 比如FC网络为什么效果比CNN差那么多啊,是不是陷入局部最小值啊?是不是过拟合啊?是不是欠拟合啊? 在操场跑步的时候,又从SVM角度思考了一下,我认为Poor Generalization属于过拟合范畴. 与我的论文 [深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良] 的观点一致. SVM ImageNet 2012上出现了一个经典虐杀场景.见[知乎专栏] 里面有一段这么说道: 当时,大多数的研究小组还都在用传统compute