父親節快到了,小女子也在煩惱要送爸爸什麼東西

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  • 品號:2129619


  • 聲音清純,乾淨,無負擔
  • 最適合家庭劇院的楊聲器
  • 輸出功率可達100W
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商品訊息描述:



規格

高音 1吋純鈦金屬

中音 N/A

低音 4吋單體

效率 86dB

阻抗 8ohms

頻率響應 90Hz-22kHz

最大功率 100W

尺寸 235*140*179

重量 2.8kg



商品訊息簡述:



品牌名稱
多媒體播放器
  • 轉換器
影音播放器
  • 轉換器
錄音筆
  • 插卡式
隨身聽
  • 8GB
HDMI類
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其他
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保固期

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html模版為什麼滴滴會這麼怕Uber?
原標題:為什麼滴滴會這麼怕Uber?

文▍聖德太子

朋友圈101:如何識別黑文

最近在批復朋友圈奏折的時候,發現Uber和滴滴的存在感略強,主要有兩篇文章:《為什麼Uber的算法不適合中國》(以下簡稱“算法”文)和《Uber滴滴互毆,猶如當年QQ和MSN》(以下簡稱“互毆”文)。

目前,兩篇閱讀量分別興致高漲地破瞭5萬4000點和2萬3000點,適才要雄起而膜拜之,結果有朋友爆料,又是來刷下限的,真相其實長成這個卵樣:





暗暗進行的“滴滴項目”,跪求媒體老濕轉發兩篇文章

(免費轉發的朋友們,蛋疼菊緊瞭吧!)

這樣的KOL大法,Uber也是感到醉瞭。

“我們還是專註於做好自己的事情,別人怎麼說,那就怎麼說唄。”Uber方面相關人士表示,“還是希望有健康的環境,更多地從如何服務用戶角度考慮。”



Uber不適合中國?

先給不明真相的同學來個劇情概要:

“算法”文和“互毆”文兩篇黑文,不約而同地都攻擊瞭Uber在中國水土不服的問題。這對Uber而言,是第N次拍上臉的耳光。隻是以往的詬病,算不上中肯,也還算中庸;而此兩篇黑文,分明是瞄準瞭命根——姿勢還拗得非常清純。

“算法”文,從“派單算法”的角度,吐槽瞭Uber的派單效率低——用車訂單會先派給司機A桑,A桑如果不想接那就不響應,20秒後單子會給到司機B桑,然後B桑也不想接的話,又得等20秒,最多轉手8次,一個單子的周期長4分鐘。



而滴滴則會把訂單同時給到多名司機A、B、C、D等桑們,司機桑們可以搶單也可以拒單。文章認為,“多個司機同時拒單的概率遠低於一個司機拒單的概率”,因此結論,單位時間內滴滴的效率要高出很多,並且乘客和司機人數越多、效率越高。

首先,嚴格地說,這和“算法”真的隻有半毛錢關系,其實噴的是Uber的派單模式,而不是算法。



算法,是Uber在派單之前用來匹配“乘客需求-司機供給”的模型,每個訂單通過算法(包括是否可用、以往評價等因素),決定瞭司機和車輛的推薦順位。

在這樣的調度系統中,A桑是優先被推薦的,因為他是綜合考量下來的最佳選擇。通過精準的匹配算法,提升推薦的匹配度,就能降低拒單率。所以UberA桑的拒單率,未必會高過滴滴的隨地揪來。

所以,這種攻擊就像你以為會喝到可樂,卻發現可樂罐裡居然是帶著可樂騷氣的白開水,以假亂真嘛。



關於拒單率,“算法”文還補充說,由於司機接單前不知道目的地,接單後再拒單的大有人在,比例在30%以上。Uber方面的相關人士哭笑不得,“裡面的數字不能信啦。”

所以,這篇“算法”文用偽科學抹黑Uber,太經不起推敲瞭。

另一篇“互毆文”,則是頗有#高逼格洋貨的背後,盡是些然並卵#的調調。

文章把Uber/滴滴,與早年的聊天軟件MSN/QQ作類比,得出Uber就像當年的MSN一樣,情懷很精致,但是無視客戶需求;相比滴滴則像QQ,雖然屌絲,但是接地氣,取長補短,終將一統大業。



老實說,互毆類比的設定,標簽是足秤的,Uber和MSN的確都有外來的典型特征:洋氣、逼(zuo)格高、用戶體驗問題不少。但是不得不指出,Uber正在盡力彎腰接地氣。

比方說,Uber之前以約炮作為賣點的宣傳手段,不惜把“約炮神器”的標簽往身上貼。Uber的很多推廣動作,MSN是沒有的。(太子身為最後一批堅持使用MSN的客戶,還是很懂的。)

所以,Uber和MSN的處境相似,但是Uber不是MSN。現在預言Uber的命,未免為時尚早。

滴滴到底在怕什麼?



為什麼“滴滴項目”要選擇這麼兩個不太牢靠的點吐槽呢?也許這些正是滴滴對Uber最大的恐懼。

今年,Uber十分用力地盯著中國市場。Uber的CEO特拉維斯·卡拉尼克(TravisKalanick)大剌剌地表示,中國是Uber全球最優先要搞到手的市場!為此,Uber從6月22日正式開始新一輪融資,“要用10億美元,撬動中國。”

盡管目前市場份額來說,滴滴快的仍是主流,但是Uber正以核爆一般的速度增長,日單量達到瞭100萬單,今年年底中國就有可能取代美國成為Uber最大市場。



中國月單量曲線幾乎直線上升

從算法上來說,有瞭更多的人使用,就會產生更多的數據,Uber的匹配算法就會變得更加精準,用戶體驗與粘性就會變得更高。

而今年早些時候,Uber還對系統做瞭優化。新的派單系統提供叫Disco(=DispatchOptimization)的優化調度服務。區別是,老的系統隻針對當前的供應量計算;而新的系統則能考慮全局指數。

在新系統下,Uber會基於乘客的位置和更短的ETA(到達乘客的時間)進行計算推薦。不僅是空車的司機,還有那些接單中、可以順路搭載的司機,也都是候選項。這樣就能減少用戶等待時間,使得運能更有效率。

隻要Uber這個產品好用,它的高逼格就能成為加持的砝碼——這是屌絲很難追上的。

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