基于分位数回归的直播电商对消费行为的影响因素分析

电商直播作为一种新型的商业模式,顺应了当下经济社会的发展趋势。为了让消费者树立正确的消费理念,增强维权意识,避免盲目从众的消费行为,提出了运用SPSS对直播电商数据进行多元线性回归分析。通过构建数据模型及SPSS数据分析,结果表明:电商直播的优惠力度、消费者信任、购买意愿、观看直播愉悦感对消费行为有显著正向影响,而互动性对消费行为呈负相关影响。建议商家应通过营造良好的直播氛围、打造专业主播、适度安排优惠活动的方式,提升营销效果。

基于边迭代的复杂网络平均路径长度分析研究

复杂网络可以用来描述现实世界中许多复杂系统,而平均路径长度则是其中一个研究重点。针对基于边迭代的复杂网络,以Farey网络这一类网络族为实例,分析和研究其平均路径长度。研究方法将加深对这些确定性网络模型的研究,并为随机复杂网络提供新的思路。

移动自组网络中低能耗邻居发现算法

提出了一种实用的能耗模型,该模型考虑了过渡状态的能耗和持续时间。以该能耗模型为基础,提出一种具有低能耗的异步邻居发现算法。该算法可以在低能耗的情况下大大减少最坏情况下的发现延迟,并用仿真实验验证所提出算法的有效性。

面向多核多任务场景的Linux任务调度算法设计

在多核系统中,针对Linux的调度算法对交互式任务响应实时不足的问题,设计并提出了一种改进的交互式、多层次的任务调度GAS模型.该模型通过相近度对CPU实现分组,组内的CPU共享任务队列;通过改进多任务时负载均衡与任务迁移的开销,降低了交互式场景下任务的响应时长,提高了Linux多核多任务的任务执行性能;通过唤醒任务优先执行的机制,提高了交互任务的响应效率.实验结果表明,在不同任务数情况下,GAS算法的平均响应时长和最大响应时长都优于BFS算法和CFS算法.

微信平台下PHP技术电子商城研究与实现

在我国互联网+时代全民网络购物的背景下,随着4G技术的普及和移动互联网的飞速发展,结合顾客在微信上购物、支付等需求,采用PHP作为开发语言,研究并实现了基于微信平台下的电子商城,具有查询、浏览商品、加入购物车、购买、支付及评价等网络购物功能,采用微信邀请三人组团的方式进行商品团购,降低了购买成本,且商家管理方便,用户体验性良好。

融合双重BP神经网络组合模型的Python解析计算机网络上传数据算法

针对手工提取网络上传数据过程烦琐、工作量大的问题,提出一种融合双重BP神经网络组合模型(A combination model of dual BP neural network,CMDBPNN)的Python解析计算机网络上传数据算法.该算法对BP神经网络组合模型的空间实施网络化处理,且对于网络单元中的信息也可以借助相似的方法来进行记录,依据优化之后的金字塔时间结构对其中潜藏的网格单元来实施有效的存储,以实现Python解析计算机网络上传的数据算法.最后,利用真实数据集与仿真数据集进行实验.结果表明:该算法具有良好的适用性和有效性.

生成web中图片阴影效果技术研究

随着互联网时代的到来,Web站点越来越强调丰富的用户体验.用户感受直接决定,网站的访问量.本文通过web页面中嵌入图片的一个视觉感受作为切入点,介绍了技术原理和三种处理的技术方法,分析了各自的优缺点;以期为web开发者选择合适的web页面图片阴影效果处理技术提供帮助.

以就业为导向的高等职业院校计算机教学模式优化对策

新形势下,毕业生的就业理念发生了改变,因此高等职业院校需要对此作出反思,在计算机专业教学中对教育模式进行优化。但是,从目前的高等职业院校的计算机专业教学情况来看,由于教育模式不符合人才培养需求,就需要采取有效的优化对策,以提高人才培养质量,促进毕业生就业率的提升。本论文针对就业为导向的高等职业院校计算机教学模式优化对策进行研究。