`
庄表伟
  • 浏览: 1145812 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
社区版块
存档分类
最新评论

得了便宜,还是要卖乖

阅读更多

我参加了这次的车牌拍卖,非常幸运的,我以相当低的价格拍到了车牌,但是,我还是有不少话想讲,就算是“得了便宜还卖乖”吧。

本意

这次的车牌拍卖,要算是政府最想弄好的一次。上个月的拍卖,就有很多的风声与政府言论出来,大概的意思是,车牌价格高得不正常,因为有“不良经销商恶意操纵”,简单的修改了一下规则,有一个高价提醒,然而,上个月的拍卖,还是价格高得惊人,平均中标价格更高达56042元。于是,政府决定痛下杀手,于是就改了规则,从他们制定的那几条规则,可以看出政府的本意:

1、博弈公开,不断的公布最低可中标价,以防止拍卖价格不断上涨。
2、时间缩短;修改范围限制在300元上下;每人只能投一次,改两次,以减少每个人所导致的价格上涨幅度。
3、只接受电脑与网络投标,以分散投标者,避免人群集中后导致的哄抬气氛。

真的,想得都挺好!详细的规则说明,请看常见问题与回答

理想情况

在完全理想的情况下,这些规则,究竟会如何起作用呢?

1、第一次投标价,其实是毫无意义的,只是为了保证在后来的半小时里,能够有修改价格的权力。
2、做为一个完全理性的投标者,完全应该只投100元,假设人人都是完全理性的投标者,那么,在第一个小时结束后的最低中标价,依然会是100元。
3、修改出价,越晚越好,最好是在半小时的最后一秒钟,投一个价,这个价应该是多少呢?200元。为什么呢?因为所有的人,都在等最后一秒钟出价,在此之前的最低中标价,必然是一直维持在100元。而到了最后一秒,我只要比这再多100元,200元,这车牌就到手了。
4、服务器的负载会是怎么样的情况呢,假设人人都是完全理性者,人人都在最后一秒投标,人人都投200元,任凭你多好的系统、服务器、网络,都架不住这瞬间冲击,一定会爆掉!
5、假设人人都完全理性,自然能够估算到这个情况,那么就会调整自己的策略,依各人的乐观程度,做出不同程度的提前投标。
6、既然提前会吃亏,太迟了又拍挤不进去,那么,合理的办法就是,不断的拨打电话,或链接网络,以估算网络的、服务器的拥挤程度。
7、网络与电话区别在于(在理想情况下),网络的链接,可以是“瞬间提交”,因此,不能做到对于拥挤程度的准确估算。而电话,只要我拨打进去以后,不挂断电话,随便做做其他的操作,比如一直听使用需知之类的,以霸占这条线路,就能够安全的等到最后投标。
8、假设人人都了解,并尝试通过电话霸占线路,那么在第一小时结束后,会出现一个瞬间的高峰,有n个人会打进电话,假设为1000人,这一千人就会一直霸占线路,直到最后投下200元为止。
9、结论是,在完全理想的情况下,这样的投标,中标人数取决于电话开通的门数。而中标价格,将是200元。

系统的bug

当然,理想情况是不可能出现的,在讨论实际情况前,我们先聊聊这次拍卖过程中,出现的N多bug。

1、价格区间为最低中标价的上下300元。对于参与投标者来说,既然知道了最低中标价,怎么会有人把价格修改为低于最低中标价呢?这种事情,只要稍为用大脑想想,就能知道的呀?
2、语音电话,每分钟两元的语音电话,选1,可以听取使用需知,而这个使用需知的内容,就是印在发给我们的材料上的内容,读一遍大约是10分钟。有些用户,因为误解了操作的含义,好不容易打进了电话,就傻傻的去听使用须知。结果听到一半,线路断了。再打,就打不进去了。
3、发给我们的软件,是一个极为垃圾的软件,介绍网页。界面之难看,就不提了。由于缺乏排队系统,这个软件,只能不断的提示我重试,每次我都要点一次OK。都无法帮我自动重试。
4、由于价格优先与时间优先原则,以最低中标价投标,并不能保证中标,从系统来说,应该提示的,是“最低可中标价”,而不是“当前价格序列中的最低中标价”。
5、首次出价前,系统同样会提示用户最低中标价,但是,这样的提示,很有可能误导用户,因为前一万六千个用户,都肯定能中标,对于这些用户,他们听到的最低中标价,十有八九,是100元。在这个时候,应该不需要公开透明的提示最低中标价,而应该在第二阶段在公布。

实际情况

在实际的投标过程中,情况比我们的预测还要糟糕。因为有很多是网络链接失败,电话又打不通,这就导致了一系列的心理与策略变化。

1、最倒霉的,就是第一个小时无法成功投标的人,这些人极为冤枉。
2、因为阻塞和服务器瘫痪,导致绝大多数用户,逐步产生恐慌心理,原本系统通过“把大家赶回家”的办法,减少哄抬心理的努力,变得失去意义。
3、一旦拨通电话,大家都是在非常随意的出价,有的很低,有的很高。因为心理预期,认为这次的价格肯定不会超过上个月,所以也有些志在必得的用户,会选择3~4万的高价。他们现在悔之晚矣。
4、到了修改价格阶段,那些好不容易拨通电话的人,会尝试尽可能多的延长电话通话时间,以便延迟投标,这也使得网络更加拥堵,越到后来越不可能打进电话。
5、那些出价稍高的人,在了解到最低中标价之后,却又不敢修改价格,一是怕提交失败,一是拍修改了之后,只能比当前最低中标价高300块,一旦被人踢出来,就再也回不去了。
6、由于大多数人无法打进电话,又不愿意修改自己原来的出价,因此修改价格阶段,网络会非常拥堵,但是提交到服务器的数据却会非常少,最低中标价的上涨速度,会非常非常慢,这也算是“歪打正着”的实现了政府的目标。
7、在投标结束后,有很多倒霉的用户,会非常的愤怒,因为无法打进电话,连上网络,导致最后投标失败,实在是一场悲剧。因此有不少人,开始作阴谋论的怀疑,当然,我相信政府,还是不会玩阴谋的,不是他“不会”、“不敢”、“不屑”,而是出于我对政府的执行力的了解,不相信他们有玩阴谋、搞操纵的本事。

总结

我虽然拍到了车牌,但是还是觉得他们做事相当的垃圾,不值得感谢,更不能将这次的价格大跌,归功于他们领导有方。

分享到:
评论
5 楼 抛出异常的爱 2008-01-15  
weiqingfei 写道
好像只有上海是车牌号拍卖。

北京连好号码都不让拍卖,有个同学买了辆二手的破车,还抽到一个88888的号码。这个号码装在他那辆破车上甚是耀眼。

回龙观的奥拓么?我常见....
4 楼 weiqingfei 2008-01-15  
好像只有上海是车牌号拍卖。

北京连好号码都不让拍卖,有个同学买了辆二手的破车,还抽到一个88888的号码。这个号码装在他那辆破车上甚是耀眼。
3 楼 QuakeWang 2008-01-15  
ray_linn 写道
上海好无聊哦,不知道挂无锡牌在上海开车有啥不方便不?

高峰期不能上高架,早上和晚上各2个小时
每次进上海,要交30块
长期在上海用,每月要交150块

主要是第一条麻烦
2 楼 ray_linn 2008-01-15  
上海好无聊哦,不知道挂无锡牌在上海开车有啥不方便不?
1 楼 ddandyy 2008-01-15  
原创????????

觉得他们疯了......
如果是好号码拍卖还能理解理解.....
所有号码都这么搞............

相关推荐

    不抱怨的世界读书笔记.doc

    这种“得了便宜还卖乖”的行为,实际上是一种错误的抱怨。 《懂得选择 舍得放弃》一书也与《不抱怨的世界》相呼应,强调了选择和舍弃的重要性。通过简单的故事和名言,这本书教导读者如何以平和的心态看待生活中的...

    玩转网店开网店弄定百分百好评.pdf

    C、假装窘迫却是经验丰富的杀价买家:这类买家要小心,通常会把你杀得血淋淋,赚不到利润不说,如果同时还是个挑剔的买家,你做得尽可能完美了,还会有可能得到中评或差评。 五、贪婪的买家 这种买家生性贪婪,...

    供求信息网源码程序源码 v2013.10.8

    卖乖了!) 程序已经添加本人站点的友情链接,如果可以请勿删除,或留适当链接。谢谢! 功能及测试结论:asp+access环境。 1.每条信息都可设置为广告信息。 2.信息发布支持HTML全代码编写。 3.热点信息支持HTML伪...

    光斑亚像素中心提取.zip

    光斑亚像素中心提取是图像处理领域中的一个重要技术,它涉及到光学成像、信号处理以及计算机视觉等多个子领域。在实际应用中,如激光扫描、光学显微镜、天文观测等,光斑通常是物体反射或散射光线在探测器上形成的...

    机械原理课程设计 破碎机.doc

    机械原理课程设计 破碎机.doc

    电子设计论文施密特触发器电子设计论文施密特触发器

    电子设计论文施密特触发器电子设计论文施密特触发器

    电子设计论文往返式流动灯电子设计论文往返式流动灯

    电子设计论文往返式流动灯电子设计论文往返式流动灯

    基于深度学习来实现序列到序列.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    美国扩大电动汽车充电基础设施政策(英文).pdf

    政策背景与动机: 签署法案:2021年11月15日,拜登总统签署了《基础设施投资和就业法案》(IIJA),旨在通过多项措施推动美国电动汽车充电基础设施的扩张。 市场增长:随着电动汽车市场的快速增长,对充电基础设施的需求也日益增加,政府政策成为推动这一发展的关键力量。 电动汽车充电基础: 充电技术:电动汽车充电技术通常分为三级,各级充电速度和功率不同,满足不同场景下的充电需求。 充电站类型:包括公共、私人及工作场所充电站,各自具有不同的访问限制和使用特点。 市场趋势与现状: 市场增长:EV市场增长依赖技术进步、成本降低及充电便利性的提高。 充电站数量:截至2022年10月,美国公共和私人充电站总数超过50,000个,其中93%为公共充电站。 区域差异:充电站分布存在地区差异,部分低收入社区充电基础设施不足。 政策与项目: NEVI公式计划:通过IIJA设立的国家电动汽车基础设施(NEVI)公式计划,为各州提供资金以建设EV充电站。 税收抵免:扩展了替代燃料汽车加油站的税收抵免政策,包括EV充电站,以激励投资者。 联合办公室:DOT和DOE成立联合办公室,负责NEVI计划的实施和监管,确保

    电子设计论文照明过暗提醒电路电子设计论文照明过暗提醒电路

    电子设计论文照明过暗提醒电路电子设计论文照明过暗提醒电路

    前端,HTML+CSS的综合案例,网页开发

    我选用的软件是:Visual Studio CODE,这个软件在前端开发中十分常用,且提供了很大的便利。 当然也可以用记事本开发,记得把后缀名改成.html 还有我的CSS使用的是内部样式表。 写在head标签下。用到的标签有  <h1></h1>    <img src="lyf.jpg" class="god">     <p>    </p> 就是这三个标签,构成了HTML的主体架构。 而CSS则是设置了以下形式。 font-size: 16px;             line-height: 32px;             font-family: "Microsoft Yahei";             text-align: left;             text-indent:2em;          text-decoration: none;             color: #888888         width:66px

    MFC MAPI 源码和可执行文件

    大名鼎鼎的MFC MAPI 源码和可执行文件,是开发OUTLOOK插件的好帮手。

    机械原理课程设计插床机构机械设计.doc

    机械原理课程设计插床机构机械设计.doc

    基于深度学习的音频分类 前端App.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    基于BERT模型的深度学习中文文本分类实现,包含大约20000条新闻的训练和测试集,包装有简单HTTP接口可供调用。.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

    《化工设备机械基础》课程设计 IB储罐设计.doc.doc

    《化工设备机械基础》课程设计 IB储罐设计.doc.doc

    机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

    机械原理课程设计网球自动捡球机.doc

    EKFUKFCKF录屏.mp4

    EKFUKFCKF录屏.mp4

    仿新浪读书小程序源码学习

    仿新浪读书小程序源码学习

    基于科大讯飞AI营销算法比赛实现CTR深度学习方法.zip

    深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics