经验啦

  1. 首页 > 生活百科 > >

查找图片来源 查找图片来源软件

生活百科

【查找图片来源 查找图片来源软件】

查找图片来源 查找图片来源软件

文章插图
请问一下，你们摆地摊 ， 在哪里找的货源？八月份摆地摊挣了七万六千多，也是我赚的最多的一次，我找的货源可能和大家不一样 。以下内容看了觉得有用的就收藏 ， 觉得不适用的也没关系 。这只是我自己的心得 。
去年不能摆摊的时候，我是用面包车每村落转，拿的货是阿里巴巴的袜子 。去年冬天，我在阿里拿了一些袜子回来自己试穿，感觉袜子质量不错，价格便宜 ， 我一次性进货15000双 ， 想着大冬天，很多乡下的老头老太，留守儿童很需要这东西 ， 并且袜子很厚，暖和，这是我自己试穿后的感受，便开着面包车每村落逛过去，差不多花了5天时间卖完，当时袜子的进价是1.98元每双，我卖5块一双，除去成本，收益还是可以，这是我进货的渠道之一 。做生意要保证不欺骗老百姓，质量要靠谱，所以最好是自己试用下 。
今年八月份，可以摆地摊，正好在头条看到一个网友说他表哥家的芒果滞销，当时我们县城的台芒9块一斤 。我私底下找到这个网友，了解了台芒情况，我先和他表哥买了一框十斤回来自己尝了尝 ， 还是很不错的，挺甜的 。随即我和他打了一通电话 ， 谈到台芒的价格，他给了我1.8一斤的进价，邮费各自出一半，我立马同意了 。和他进货120框，每框10斤 。到货后，我放在我们那边一个广场那边售卖，因为那里晚上人特别多，我以6.5一斤卖出，当晚卖了86框，在回来的小区楼下 ， 买了12框，基本没什么剩下 。接下来，我再次和他进货时，他涨价2.1一斤 ， 我让他给我准备500框，走物流，运费便宜 。
到货后，我和老婆两个人分着卖的 ， 我去了乡下，她去了别的广?。畈欢嗦袅肆教彀氲氖奔洌韭敉炅?，虽然后面卖的价格基本保持在5.5一斤，但还是赚了不少 。保证货质量好的情况下 ， 看市场是否能有合理的价格还能赚到钱，这我自己认为的，也是进货渠道，头条经常有人发滞销的东西，记住要自己亲力亲为 ， 不要被骗 。
七月份一放暑假，我就准备九月份要开学的事，学生需要的东西你可以卖，所以我亲自去了福建很多草席，棉被，以及生活用品生产的厂家当地实地考察 ， 和他们谈到最合适的价格，以及让他们保证八月初一定要保证货到 。卖给学生的东西，价格不要太高，质量一定要保证，所以我选择实地考察，选质量相对较好的，但是不要太好，因为价钱摆在那 ， 学生不一定买得起 。
八月底，我开始游走在各大开学的学校门口附件，有车去哪里都方便，但是要保证不会被交警抓，一般开学的时候秩序都会比较差 。干了一票，赚头不小 。
这就是我进货的渠道，也是所谓的货源，我不会固定干一行或者卖一行，看商机吧，毕竟现在是网络时代，只有变通才可能赚到钱，当然有一点很重要，就是要亲力亲为保证质量，这样才可能比别人更胜一筹 。
有什么可以对比两张图片得出相似度的软件？我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点 。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求 。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性 。因此，有时需要采用不同的距离函数 。??如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离，那么对一切i，j和k，dij应该满足如下四个条件：①当且仅当i=j时，dij=0②dij＞0③dij＝dji（对称性）④dij≤dik＋dkj（三角不等式）??显然，欧氏距离满足以上四个条件 。满足以上条件的函数有多种，本节将要用到的马氏距离也是其中的一种 。??第i个样品与第j个样品的马氏距离dij用下式计算：dij=(xi一xj)‘S-1(xi一xj)???其中，xi和xj分别为第i个和第j个样品的m个指标所组成的向量 ， S为样本协方差矩阵 。马氏距离有很多优点 。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同 。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰 。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用 。------------------------------------------------------------------------欧氏距离定义：欧氏距离（Euclideandistance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离 。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是d=sqrt((x1-x2)^(y1-y2)^)三维的公式是d=sqrt(x1-x2)^(y1-y2)^(z1-z2)^)推广到n维空间，欧式距离的公式是d=sqrt(∑(xi1-xi2)^)这里i=1,2..nxi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式.欧氏距离看作信号的相似程度 。距离越近就越相似，就越容易相互干扰，误码率就越高 。--------------------------------------------------------------------------------马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P.C.Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离 。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法 。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度 。下面是关于马氏距离的计算方法（参考：http://topic.csdn.net/u/20080911/14/f4402565-3b4f-4de4-a4fa-f4c020dd1477.html）两个样本：His1={3,4,5,6}His2={2,2,8,4}它们的均值为：U={2.5,3,6.5,5}协方差矩阵为：S=|0.250.50-0.750.50||0.501.00-1.501.00||-0.75-1.502.25-1.50||0.501.00-1.501.00|其中S(i,j)={[His1(i)-u(i)]*[His1(j)-u(j)][His2(i)-u(i)]*[His2(j)-u(j)]}/2下一步就是求出逆矩阵S^(-1)马氏距离D=sqrt{[His1-His2]*S^(-1)*[(His1-His2)的转置列向量]}欧氏距离（http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance）即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性 。马氏距离（Mahalanobisdistances）1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；2）在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数 ， 否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧式距离来代替马氏距离，也可以理解为，如果样本数小于样本的维数，这种情况下求其中两个样本的距离，采用欧式距离计算即可 。3）还有一种情况，满足了条件总体样本数大于样本的维数，但是协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，比如A（3，4），B（5 ， 6）；C（7，8） ， 这种情况是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共线（如果是大于二维的话 ， 比较复杂？？？） 。这种情况下，也采用欧式距离计算 。4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数”这个条件是很容易满足的，而所有样本点出现3）中所描述的情况是很少出现的 ， 所以在绝大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧式距离的最大差异之处 。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点 。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求 。马氏距离有很多优点 。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同 。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰 。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用 。?马氏距离的计算：[plain]viewplaincopyprint?%欧氏距离和马氏距离的计算?x=[12;13;22;31];?[mx,nx]=size(x);?Dis=ones(mx,nx);%产生全1的矩阵?C=cov(x);%计算协方差?fori=1:mx???forj=1:nx?????D(i,j)=((x(i,:)-x(j,:))*inv(C)*(x(i,:)-x(j,:))‘)^0.5;???end?end?D??Y=pdist(x,‘mahal‘)?y=squareform(Y)?[plain]viewplaincopyprint??结果：前面.................

相关经验推荐


上一篇：哪些人不适合做双眼皮？做双眼皮有什么危害？

下一篇：夏季防晒的小常识有哪些？夏季如何避免紫外线伤害？