之前在网上流传的比较多的下一代邮件管理系统mailbox，被DropBox收购。http://www.pingwest.com/pw-3-16/ mailbox迫切的需要推广这个服务，而dropbox拥有这方面的经验；
最近也在看《精益创业》，这里有一篇文章，http://ucdchina.com/snap/12736 小心产品的虚荣指标，书中提到衡量产品指标要均有客观性，避免自己骗自己；
之前一直在寻找移动APP的交互设计工具，http://ucdchina.com/snap/12738 这里有一篇介绍justinmind，留着备用；
之前有关于记录用户出行线路的app，http://www.pingwest.com/app-xiao-zuo/ 这里有一款，小坐，目前日均活跃用户3000，基于出行线路来做社交和O2O；
为什么设计网络倾向于使用taghttp://www.ifanr.com/263966 ；
在视频中添加广告，看完这篇文章，更加吸引我的是“刚需”，最早听说类似的词语是教主哪里，http://www.ifanr.com/263298 创业者这次满足的是人的欣赏美的刚性需求，既然是刚需，就能够持久。
网易新闻客户端日均活跃用户2800W，即将成为下一个亿级用户的APP http://www.36kr.com/p/201965.html 。
前不久看过一款移动应用，是专门为情侣准备的私密应用，http://www.36kr.com/p/201974.html 这里报道了台湾一款app，是为了满足情侣之间的性爱需求。
微信公众账号添加“自定义菜单”功能，目前在申请内测中， http://www.36kr.com/p/201982.html
在app操作中，使用手势是现在很多应用的选择，http://www.geekpark.net/read/view/175121 其实，好的是手势操作应该是浅显易懂的，用户不需要什么成本，非常容易的接受和理解手势的含义。手势操作，是触屏产品独特的使用场景。
前段时间视频6秒类应用Vine很火，Takes的话是视频短片的新颖形式。http://www.geekpark.net/read/view/175192 不是简单的将用户的照片合并在一起来做成视频，而是把用户拍摄照片的前几秒的视频内容也保存起来。
顺丰在几个大城市做了生鲜的电商，http://www.huxiu.com/article/11717/1.html 可能对于顺丰来说，更加在意的是冷链。
百度推出“百度美拍”，主题是优质的图片分享社区。http://www.36kr.com/p/201995.html 这个应该很难成为传票级别的应用。
之前在做数据库设计的时候，考虑的因素比较少，看完这篇文章，http://www.cnblogs.com/skynet/archive/2011/01/09/1931044.html 比较了一下ip地址如何在数据库中存储的讨论。综合考虑可读性、存储效率和查询效率三个方面。
腾讯创始人之一陈一丹卸任管理职位。http://www.pingwest.com/tencent-chenyidan/
从旅行工具到旅行杂志，途客圈转型，http://www.pingwest.com/tukeq-a-tool-to-a-media/ ，之前做旅游app的，后来发现用户是小众的，于是开始转型做旅行媒体，为每一个城市搞一个旅行杂志。这一点我比较喜欢，就想蚂蜂窝之前搞的每个城市的旅游导航。
为什么需要用户登录，http://ucdchina.com/snap/12744 很早看过这篇文章，其实很多场景下，人们陷入了固化的思维，认为必须要登录才能完成我的交易行为。其实不然，这种其实是一种思维定式。
美国同城快递的一款APP，http://www.36kr.com/p/108447.html 只要输入发货和收货地址，就会有快递员上门揽收。
线下体验，线上购物，http://www.pingwest.com/offline-2-online-electronic-commerce/ 用户在体验店扫描自己想买的东西，然后添加购物车，直接在app上下单，或者回去之后在电脑上完成交易。这种有个好处，就是线下体验店，能够节省仓储的成本，体验店只放样品即可。
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该代码使用scikit-learn的乳腺癌数据集，完成分类模型训练与评估全流程。主要功能包括：数据标准化、三类模型（逻辑回归、随机森林、SVM）的训练、模型性能评估（分类报告、混淆矩阵、ROC曲线）、随机森林特征重要性分析及学习曲线可视化。通过`train_test_split`划分数据集，`StandardScaler`标准化特征，循环遍历模型进行统一训练和评估。关键实现细节包含：利用`classification_report`输出精确度/召回率等指标，绘制混淆矩阵和ROC曲线量化模型效果，随机森林的特征重要性通过柱状图展示，学习曲线分析模型随训练样本变化的拟合趋势。最终将原始数据和预测结果保存为CSV文件，便于后续分析，并通过matplotlib进行多维度可视化比较。代码结构清晰，实现了数据处理、模型训练、评估与可视化的整合，适用于乳腺癌分类任务的多模型对比分析。
在智慧城市建设的大潮中，智慧园区作为其中的璀璨明珠，正以其独特的魅力引领着产业园区的新一轮变革。想象一下，一个集绿色、高端、智能、创新于一体的未来园区，它不仅融合了科技研发、商业居住、办公文创等多种功能，更通过深度应用信息技术，实现了从传统到智慧的华丽转身。 智慧园区通过“四化”建设——即园区运营精细化、园区体验智能化、园区服务专业化和园区设施信息化，彻底颠覆了传统园区的管理模式。在这里，基础设施的数据收集与分析让管理变得更加主动和高效，从温湿度监控到烟雾报警，从消防水箱液位监测到消防栓防盗水装置，每一处细节都彰显着智能的力量。而远程抄表、空调和变配电的智能化管控，更是在节能降耗的同时，极大地提升了园区的运维效率。更令人兴奋的是，通过智慧监控、人流统计和自动访客系统等高科技手段，园区的安全防范能力得到了质的飞跃，让每一位入驻企业和个人都能享受到“拎包入住”般的便捷与安心。 更令人瞩目的是，智慧园区还构建了集信息服务、企业服务、物业服务于一体的综合服务体系。无论是通过园区门户进行信息查询、投诉反馈，还是享受便捷的电商服务、法律咨询和融资支持，亦或是利用云ERP和云OA系统提升企业的管理水平和运营效率，智慧园区都以其全面、专业、高效的服务，为企业的发展插上了腾飞的翅膀。而这一切的背后，是大数据、云计算、人工智能等前沿技术的深度融合与应用，它们如同智慧的大脑，让园区的管理和服务变得更加聪明、更加贴心。走进智慧园区，就像踏入了一个充满无限可能的未来世界，这里不仅有科技的魅力，更有生活的温度，让人不禁对未来充满了无限的憧憬与期待。
内容概要：本文档介绍了基于MATLAB实现的贝叶斯优化（BO）、Transformer和GRU相结合的多特征分类预测项目实例，涵盖了详细的程序设计思路和具体代码实现。项目旨在应对数据的多样性与复杂性，提供一种更高效的多特征数据分类解决方案。文档主要内容包括：项目背景与意义，技术难点与解决方案，具体的实施流程如数据处理、模型构建与优化、超参数调优、性能评估以及精美的GUI设计；详细说明了Transformer和GRU在多特征数据分类中的应用及其与贝叶斯优化的有效结合，强调了其理论与实际应用中的价值。 适合人群：具备一定机器学习和MATLAB编程基础的研发人员，特别是从事多维数据处理与预测工作的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：① 适用于金融、医疗、交通等行业，进行复杂的多维数据处理和预测任务；② 提升现有分类任务中复杂数据处理的准确度和效率，为各行业提供智能预测工具，如金融市场预测、患者病情发展跟踪、交通流量管理等。 其他说明：本文档包含了丰富的实战案例和技术细节，不仅限于模型设计本身，还涉及到数据清洗、模型优化等方面的知识，帮助使用者深入理解每一步骤背后的原理与实现方法。通过完整的代码样例和GUI界面设计指导，读者可以从头到尾跟随文档搭建起一套成熟的分类预测系统。
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