金字塔算法模型初识

金字塔算法模型初识
金字塔算法模型初识

Web3.0的到来后基于互联网营销模式层出不穷,seo就是其中一块炙手可热的领域。本人对百度算法跟踪研究已近5年的时间,我主要从事的是算法逆向,一直以来,也跟着我现在所在的网彩传播得SEO团队一起,也就是通过一些相关指标来判断百度排名规则。

在叙述百度算法之前我先讲一下我在前不久之前看到百度搜索研发部博客中的一篇文章《浅谈网页搜索排序中的投票模型》里面叙述了美国的选举制度,这其实就是百度的其中一种投票体系的原型,我是这么认为的。用一张简单的图来阐述一下整个过程:

看了上图我相信大家都应该明白,排序的残产生应该是在“总数据库”和百度服务器之间发生的变化,百度蜘蛛会采集很多内容回来,全部存放入总服务器,总服务器通过规则判断筛选后最终在web 服务器上放出页面给出排序,其实就是在“总数据库”发生了一些列的算法变化。当然我这边阐述的内容中的各个服务器和名称全部是我个人定义,但基本的逻辑应该是如此的,按照数据分析的原则:数据收集——数据处理——数据分析仪——数据展现,其实就很能概括百度这一行为。

虽然百度一方面做着推广竞价,一方面又希望给广大用户一个良好的检索体验,可能很多seoer 又恨又爱,但是根据官方的各种文本我们还是姑且相信百度搜索研发部门还是希望给用户一个好的检索体验。

说到了这里我不得不用一张图来给大家展示一下,什么是金字塔模型:

看了这图后,可能有限人应该会有质疑,这很像漏斗原理,对!没错,就跟漏斗原理很像,但是没用金字塔来的励志,大家都希望能够获得金字塔最高峰。

排序筛选过程又是如何的呢?我们引用一下百度搜索研发部文章内的一段内容:

“系统里有n个网页,有m个特征(页面质量、页面内容丰富度、页面超链、文本相关性等)对n个网页有不同的打分,如何根据这些特征的”投票“,选出最适合放在第一位的网页呢?

从选举的例子中,我们可以得到的几个启示:

1. 设计算法时,要避免出现“赢者通吃”带来的信息丢失问题。

2. 不要因为某几个特征特别好,就把某个网页排到最前,或者因为某几个特征特别差,就把某个网页抛弃。

3. 最合适放在首位的网页不一定是在每个特征上都最好,而应该是能够兼顾所有特征,综合表现最好的那个。

4. 搜索引擎使用者对搜索结果的点击行为,可以看成是对搜索结果进行的“投票”,这样的“投票”信息的使用方式,也要注意考虑是否会带来选举过程中出现的种种不合理。

以上提到的种种选举方案,仅仅是对“多候选人单职位的”的情况进行讨论,而搜索引擎面对的问题,则更类似于“多候选人排序”的情况,也即:

系统里有n个网页,有m个特征(页面质量、页面内容丰富度、页面超链、文本相关性等)对n 个网页有不同的打分,如何根据这些特征的“投票”,决定n个网页的顺序?

而这个“多候选人排序”问题,是有一个“不可能的民主”的理论的,该理论的大意是,“合理”的民主应该满足3个条件:

1. 如果选民都认为A比B好,那么最终结果应该也是A比B好

2. 没有“独裁者”,也即,不存在这样一个人,无论别人怎么排序,最终结果的排序都和这个人的排序一致

3. 无关因素独立性,也即,在第一次投票完成后,A排在B前面,现在进行第二次投票,如果所有人都没有改变自己投票中A和B的相对顺序,那最终结果应该也是A在B前面

而通过数学的证明,可以得出结论:如果某种选举方式满足条件1和3,则必然不满足2,也即必然存在“独裁者”。

根据“不可能的民主”理论,和搜索引擎结合起来看,似乎搜索引擎很难给出一个合理的网页排序,但是搜索引擎和投票又似乎有所不同,有两个角度可以破解

1. 认为条件3过于强,需要弱化。

2. 也许在网页排序问题上,真的存在这样一个“独裁特征”,这个“独裁特征”从目前看来,最适合的应该就是“用户满意度”了,按照用户的满意程度来排序网页,就是最合理的网页排序。如何衡量“用户满意度”呢?这就是我们一直在努力的。“

相信大家阅读了这段内容后应该深有体会,百度算法和选举制有很大的雷同之处。那么我们做为逆向研究的方向是先从数据展现本身研究得出数据分析原则,这个是一项长期计划,因为我们必须对数以亿计的网站进行分析后才可以得出结论,而事实证明百度排序规则中不仅仅只有一条算法规则,会有多重规则。

前期我也已经开发出一个基于关键词的简单分析程序:

这个工具主要是辅助作用,之前讨论的选举制度主要针对的外链的有效性,而此工具的主要内容是针对相关性,也就是搜索结果最后的排序规则中的先后排序规则。当然这个工具还是处于毛胚状态,很多指标都还是没有加进去,后期大家可以一起参与这份研究,把一些相对比较重要的指标加进去便于我们的研究更加的完善。

如果你是纯粹做一个seoer我觉得到这里,你也可以停止阅读这份研究,因为事实证明,你只要获得最后排序的相关算法即可完成工作,通过此工具你已经能够轻松的获得什么样的密度情况下可以优先获得排名。倘若你在做价值数万的关键词,我觉得你可以继续往下看,因为这里就会讲到选举制度中的外链。

选举制度中的外链其实应该是放在最前面的,因为这是相对比较民主的一次选举,不像上述的内容相关性一样,内容相关性的选举应该是属于百度内部选举制度,是属于第二次选举,而外链选举是属于第一次选举,网站通过外链来证明自己的同时,证明自己被认可。

说到这里我想到站长很头疼的一个问题,也就是什么样的外链才算是真实有效的?很多seo工作者或多或少应该已经建了不少外链,但是实际效果不得而知。

但是你通过选举制度,你可以排除以下几类人选:

1.剥夺政治权益的。进百度黑名单的。

2.政治地位低下的。此站本身质量低下的。

3.无选举权的。也就是不在收录范围内的。

4.与选举无关的。什么叫与选举无关?这里其实包含了这么几个意思,一是说此站内容相关性不高,二是说此站不是真心选举你的,甚至是不认识你。这也是百度近期的回复中多次提及的内容“真心推荐”。

如果你已经理解了选举制度,相信到这里你会变的相对比较明朗,但是你要非常的清楚去认识一件事情也就是什么样的选举?选举制度可以一次性全员投票,也可以级级选举。

所以说对于外链的建设,本身也是一个选举与被选举的规则,百度官方很有可能近期也会放出外链查询工具,告诉你什么外链有用什么外链没用,我也会在下一期的时候给出相应的工具或者是判断方案。

小学奥数几何五大模型

几何五大模型 一、五大模型简介 (1)等积变换模型 1、等底等高的两个三角形面积相等; 2、两个三角形高相等,面积之比等于底之比,如图①所示, S[sub]1[/sub]:S[sub]2[/sub]=a:b; 3、两个三角形底相等,面积在之比等于高之比,如图②所示,S[sub]1[/sub]:S[sub]2[/sub]=a:b; 4、在一组平行线之间的等积变形,如图③所示, S[sub]△ACD[/sub]=S[sub]△BCD[/sub];反之,如果 S[sub]△ACD[/sub]=S[sub]△BCD[/sub], 则可知直线AB平行于CD。 例、如图,三角形ABC的面积是24,D、E、F分别是BC、AC、AD的中点,求三角形DEF的面积。

(2)鸟头(共角)定理模型 1、两个三角形中有一个角相等或互补,这两个三角形叫共角三角形; 2、共角三角形的面积之比等于对应角(相等角或互补角)两夹边的乘积之比。 如图下图三角形ABC中,D、E分别是AB、AC上或AB、AC延长线上的点 则有:S[sub]△ABC[/sub]:S[sub]△ADE[/sub]=(AB×AC):(AD×AE) 我们现在以互补为例来简单证明一下共角定理!

如图连接BE,根据等积变化模型知,S[sub]△ADE[/sub]: S[sub]△ABE[/sub]=AD:AB、S[sub]△ABE[/sub]: S[sub]△CBE[/sub]=AE:CE,所以S[sub]△ABE[/sub]: S[sub]△ABC[/sub]=S[sub]△ABE[/sub]: (S[sub]△ABE[/sub]+S[sub]△CBE[/sub])=AE:AC ,因此S[sub]△ADE[/sub]:S[sub]△ABC[/su b]=(S[sub]△ADE[/sub]:S[sub]△ABE[/sub])×(S[sub]△ABE[/sub]:S[sub]△ABC[/sub])=(AD:AB)×(AE:AC)。 例、如图在ΔABC中,D在BA的延长线上,E在AC上,且AB:AD=5:2,AE:EC=3:2, △ADE的面积为12平方厘米,求ΔABC的面积。

品牌识别金字塔模型

品牌识别金字塔模型 品牌沟通和表现注定是要发展变化的。定位是将品牌的某一方面与顾客的期望、需要和要求联系起来的过程。当这些需求随时间而变化时,品牌也被迫跟随改变。因此,可口可乐开始以"渴"为诉求点,后来说"这就是真正的可乐",最后说"感觉",可口可乐本身的商业化诉求已经改变了。可口可乐的风格是很明确的,也容易识别,相当容易被其他品牌模仿。长期以来,除了产品的物理性质以外,可口可乐已成为一个理想模型,这是有目共睹的。自从一个世纪前它诞生之日起,它的价值系统就基本没有变化。其精神的源泉或者说延续下去的识别好像从来就没有被偏离过。 把品牌看作一个三维金字塔来进行管理,因此有必要,时间也可作为其中一维,如图所示。`` 品牌核心价 值 品牌 生命之源 ( 拟人化 ) 状态内涵风格 产品支撑点细分市场 技术及产品的更新适应市场的变化消费者生活形态的变化 环境变 迁 在金字塔的顶端是品牌的核心价值,其源泉来自品牌的激活,即品牌是一个活生生的人,会说话会行动,并形成品牌的遗传代码DNA。我们必须知晓品牌的核心点,但同时要使它不同于别人的所见、所说。它是品牌的深层次识别,是品牌的核心价值,它可以在很长的一段时间内保持不变。例如:波驰赛车的核心识别并非"跑得快的车"(虽然这的确是波驰宣传的主题,也是它作为产品的一个特性),形象地说,波

驰的核心标志是"英雄"。不是指现代意义上的英雄,而是体现着"英雄"的原始含义。同危险的驾驶联系在一起并不会损害品牌的形象,因为险恶的处境正是英雄所面临的命运。然而,应意识到如果公开宣称波驰赛车是为英雄们制造的,将会带来多么不利的影响。潜在的含义必须陷于表象之后才有积极的效用。品牌的核心点应隐藏在产品诉求之下。 在金字塔的中层,是品牌的风格、内涵及状态。从语学的角度来说,是通过尖尖的铁笔记录和留下它的记号和图印。如同一个人的签名,风格--品牌通过文字或图像传递的有特定意义的信息--是品牌核心识别的反映。因此,风格不能随意变动,但需要始终保持同品牌核心识别的联系。 健力士(Guinness)所有的广告都要经过检验,其高层管理层总会反过来提出这样一个问题:"这是Guinness吗?这种"感觉正确因素"用来衡量品牌的核心内容与其表现的形式是否相适应。风格会随着时代的改变而做适应性的小变动。然而,真实的发问是,品牌的标志正是在一系列的变动中显得鲜明起来。举例来说,按现代时尚,女性时装要么轻淡柔和,要么色泽艳丽,或长或短,或宽松或紧身。如果希望通过一种固定的服装模式来判断一位女士和特征,即等于要求她长期不变地穿一件浅色的长衫,即使其他的女性此时正穿着鲜艳的短装。事实上,女士们常常在追随时尚的潮流,用独特的、个性化的方式来反映他们的特点。她们年复一年,从一种时尚到另一种时尚的选择过程,表明在她们身上存在着一种标准,一些特定的观念。这些正是核心识别的体现。为了保持摩登(不落后于时代),品牌必须跟上时尚,但按它们自己的方式行事。 金字塔的下层是传播的主题,即品牌目前的广告话题。消费者是从金字塔的底部来了解品牌的。他们通过产品、传播主题、定位以及沟通风格等来了解品牌。对于品牌管理而言,如果希望塑造一个长期存在品牌,则必须清楚地理解品牌的核心点和源点。它从上至下地运作,风格及风格的变化不能违背品牌的核心识别。传播的主题和承诺必须落在品牌适应的范围内。 对于国际品牌管理,这种三层金字塔模型也极为重要。通常,在不同国家,同一品牌会处于不同的发展阶段,因此,它的广告主题和产品在全球范围内是不尽相同的。只要品牌的核心价值和风格在各国都保持一致,这绝不是问题,只有经过相当长的一段时间后,产品线广告才会趋向统一。 在识别的六个方面(识别棱柱)和金字塔模型之间有一种特定的关系(见图)。一项对广告主题的测试显示它们同产品的特征(物理特征)、消费者瓜或与消费者关系(特别是一些服务性品牌或儿童产品品牌)有关。它们是识别的外在方面,因此是外向交流的,它们属于物质性的东西,可以看得到。风格,如同一个人的字迹,反映了品牌的内在方面,即它的个性和消费者的自我形象。最后,基因代码作为品牌的

客户价值金字塔与客户细分

客户价值金字塔与客户细分 “二八法则”与客户价值金字塔 今天,多数的企业都了解客户价值分布是适合“二八法则”的,即20%的客户创造了80%的利润。但对每个企业而言,要洞察“究竟哪些客户才是最有价值的客户?”“这些客户在哪些方面的价值最大?”“他们有什么共同的特征?”却不是一件很容易的事。目前,多数企业的管理方式还停留在根据某一项或两项单一指标(如销售额或利润)来做的客户排行,无法进行多方位的综合的客户价值分析、管理。而要实现“以客户为中心”的CRM 理念,就必须建立一套全面的客户价值评估管理系统,并利用系统强大的数据分析、挖掘功能,快速地进行客户群价值细分管理,建立起客户价值金字塔。 客户价值金字塔可以说是CRM皇冠上的明珠,是CRM最核心功能。它通过设定全方位、多角度的客户价值指标,对企业现有的和潜在的客户进行可量化的价值评估,并将评估结果展现为可视化的“金字塔”型分层客户价值图。这种以客户价值为基础进行客户细分的方式,可最大限度地体现出CRM的核心理念,将客户,而非产品放在企业运营和决策分析的中心位置。利用这种直观的客户价值展现,企业管理者可以有效地将精力集中在最有价值或最有发展潜力的客户上,及时发现价值下降的客户,有效地提升企业的竞争力。用友TurboCRM 的客户价值金字塔功能正是按照这种思想,将领先的数据分析挖掘技术与CRM 的先进管理理念完美地结合起来,形成客户价值的可视化展现。 客户价值金字塔实现“一对一”的客户分析 客户价值金字塔的应用是根据价值指标和指标权重为每个客户计算出综合价值状况,然后按照价值等级将客户划分为价值金字塔的不同区段,并进行可视化展现,从而形成量化的客户价值体系。企业可以选择不同的价值指标定义多个价值金字塔模型,例如利润价值金字塔、模板价值金字塔、潜在价值金字塔等,从不同的视角评估自己的客户群和每一个客户,明晰客户的价值取向、价值分布及不同价值区间的客户构成特征等。 这种分析突破了在传统企业管理中的粗放的感性的“重点及非重点客户”的简单二分法则,而是可以根据指标的设定和量化的运算,将客户价值层级进行无穷细分,最后达到真正的“一对一”分析。企业管理者可以轻松了解每个客户的价值变动曲线,了解价值客户的实际生命周期,并可以根据分析的结果,进行有针对性的客户管理,包括: □对归属于不同价值层级的客户群体进行特征归集; □对低价值客户群体进行专门的批量接触,测试出可以提升客户价值的有效方式;

opencv实现分水岭,金字塔,均值漂移算法进行分割

using System; using System.Collections.Generic; using https://www.360docs.net/doc/6b14685130.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.UI; namespace ImageProcessLearn { public partial class FormImageSegment : Form { //成员变量 private string sourceImageFileName = "wky_tms_2272x1704.jpg";//源图像文件名 private Image imageSource = null; //源图像 private Image imageSourceClone = null; //源图像的克隆 private Image imageMarkers = null; //标记图像 private double xScale = 1d; //原始图像与PictureBox在x轴方向上的缩放 private double yScale = 1d; //原始图像与PictureBox在y轴方向上的缩放 private Point previousMouseLocation = new Point(-1, -1); //上次绘制线条时,鼠标所处的位置private const int LineWidth = 5; //绘制线条的宽度 private int drawCount = 1; //用户绘制的线条数目,用于指定线条的颜色 public FormImageSegment() { InitializeComponent(); } //窗体加载时 private void FormImageSegment_Load(object sender, EventArgs e) { //设置提示 toolTip.SetToolTip(rbWatershed, "可以在源图像上用鼠标绘制大致分割区域线条,该线条用于分水岭算法"); toolTip.SetToolTip(txtPSLevel, "金字塔层数跟图像尺寸有关,该值只能是图像尺寸被2整除的次数,否则将得出错误结果"); toolTip.SetToolTip(txtPSThreshold1, "建立连接的错误阀值");

【小奥】2016同步讲义-五年级春季(共15讲)-第08讲-沙漏与金字塔(2)

一、 沙漏与金字塔(五下) 如图,太阳照下来在桌面上形成一个圆形的亮斑,如图1所示,我们将图形抽象成三角形,如图2所示.观察一下, 这个图形与生活中的什么东西比较像?对了,沙漏!今天,就让我们来学习一下有关“沙漏”的知识. 沙漏有一个必要条件:线段AB 平行于线段CD ,如图2所示.大沙漏中,我们总结出了如下性质: AB AO BO DC DO CO == . 这就是我们今天要研究的平行线间的比例关系——即沙漏形三角形间的比例关系,简称沙漏. 在沙漏模型中,各线段的长度有比例关系,各区域的面积也有比例关系.如图所示, 如果沙漏形的上下底之比为:a b ,四个三角形的面积之比为22 :::a ab ab b . 太阳 纸片 桌面上的太阳 D C B A O 图1 图2 第8讲 沙漏与金字塔 知识点

我们发现,沙漏模型由一组平行线和一组相交线构成,且相交线的交点在平行线之间.如果交点在两条平行线的同一侧,就会构成一种新的模型,我们形象的称之为金字塔模型.在金字塔模型中也有相应的比例关系. 一、 沙漏与金字塔认识 1、如图,AB 与CD 垂直,交点为O .已知4AO =,3CO =,5AC =,15BD =.求△BOD 的面积. 【答 案 】 54 【 解析】 由沙漏模型知, 1 3AC AO CO BD OB OD ===,所以3412OB =?=,339OD =?=.又因为△BOD A O D C B 2a 2 1a 1a 1b 2b 2b 1b 1c 1c 2c 2c 沙漏模型 金字塔模型 111 222 a b c a b c == 11 22 a b a b = 11112122 a b c a a b b c ==++ ab ab 2a 2b 例题

基于胜任力金字塔模型的企业营销人员培训研究

基于胜任力金字塔模型的企业营销人员培训研究 中国人民大学:彭剑锋李建鑫摘要: 进入以能力为核心的第三代人力资源管理时代,胜任力理念得到了国内外企业界和理论界的广泛认同与接受, 不少企业以胜任力模型为基础来指导人才的选、育、用、留。本文通过对营销员的胜任力特征的分析, 基于胜任力金字塔模型提出了基于营销员胜任力的培训体系, 对我国企业营销人员的培训具有一定的借鉴意义。 关键词: 胜任力金字塔模型; 营销人员; 培训 中图分类号: F370 文献标识码: B 文章编号: RM45- 2327 /D( 2011) 02- 034- 02 作者: 中国人民大学劳人院; 北京, 310092 一、关于胜任力以及胜任力金字塔模型 上个世纪,M cCle lland提出了胜任力( competency)概念, 之后关于胜任力的研究就成为理论界和企业界关注的热点问题之一。C、Competency是指能将某一工作中有卓越成就者从普通者中区分开来的个人的深层次特征, 它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域知识、认知或行为技能等可以显著区分优秀与一般绩效的个体的特征。 胜任力模型(Competencymodel)就是对组织、部门的绩效达标者或成就卓越者所需的胜任力特征的书面描述。其可以描述为完成某项工作, 达成某一绩效目标所要求的不同胜任力要素的组合及层次结构。McCle lland 在20世纪70 年代建立了第一个胜任力模型。该模型有三种核心胜任力:( 1) 跨文化的人际敏感性; ( 2)人的积极期望; ( 3) 快速进入当地的政治网络。Spencer等人经过20年的研究和应用为技术人员、专业人士、业务员、人类服务工作者、管理人员、企业家分别构建一般胜任力模型。 金字塔模型是十分著名的胜任力模型。该模型用金字塔来比喻能力, 能力的驱动因素是可以通过行为表现的各种特征的集合, 包括表

金字塔变换

基于金字塔变换的图像融合算法 有关多尺度分解方法的研究,始于1983年Burt P.J.和Adelson E.H.提出的拉普拉斯金字塔变换(Laplacian Pyramid ,LP)。其他金字塔变换方法大多是在此结构及其派生结构的基础上建立起来的。 按照塔式结构形成方法的不同,金字塔变换可分为高斯—拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔、形态学金字塔等。 1、 拉普拉斯金字塔 在LP 分解中,首先对原始图像()0,f i j 进行低通滤波;然后进行下采样,得到低频分量,即原始图像的近似分量,再对该低频分量进行上采样,对上采样得到的分量进行高通滤波,并将高通滤波后的分量与原始图像进行差分,最后得到拉普拉斯分解后的高频带通分量。对过程中每一次分解产生的低频分量迭代进行上述操作,生成一个低频信号和一系列的带通信号,从而实现多尺度的分解。具体算法如下: 按照下式对原始图像()0,f i j (),2n N N N ?=进行高斯滤波,将图像分解为半分辨率的低频分量和整分辨率的高频分量: )2,2](*[),(01j i g f j i f = 式(2-1) []100(,)(,)*(,)h i j f i j f g i j == 式(2-2) 在间隔抽样后的图像上迭代进行该过程,经过n 次迭代得到(),k h i j 和最终的低频图像(),n f i j 。 图像的解码过程以相反的次序进行。从最后一幅图像(),n f i j 开始,对每一幅抽样图像(),k f i j 都进行一个增频采样并与(),g i j 卷积进行内插。增频采样是在采样点之间插入零的过程,所得结果被添加到下一幅(前一幅)图像()1,k f i j -上,再对所得图像重复执行这一过程,这个过程能无误差地重建出原始图像。由于(),k h i j 图像在很大程度上降低了相关性和动态范围,因此可以使用较粗的量化等级,实现一个很大程度的图像压缩。 在源图像进行拉普拉斯金字塔分解的基础上,Burt P.J.选取绝对值最大的系数作为融合后的系数。这是因为在高频子带中,绝对值较大的系数包含着更多的信息,它们往往对应于图像中的边缘、线条及区域边界等重要信息。 2、 梯度金字塔 1992年,Burt P.J.提出了基于梯度金字塔的图像融合算法。梯度金字塔的每一分解层都包含着水平、竖直及两对角线方向的细节信息。梯度金字塔分解能很好地提取出图像的边缘信息。

30一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法

一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法 李海亭 武汉市勘测设计研究院 工程师,博士 摘要 由于响应速度一度成为互联网电子地图的发展瓶颈,随着瓦片地图技术的出现,地图的拖动、缩放以及不同比例尺下的快速浏览都有了很大的改善。近年来,许多互联网电子地图供应商(包括Google、Baidu、Mapbar、灵图等)都使用了这一技术。瓦片地图本质上就是把人们通用的地图作为主要地图背景,并采用预先生成的方法存放在服务器端,然后根据用户提交的不同请求,把相应的地图瓦片发送给客户端的过程。由于客户端请求的地图是预先生成,不需像传统的WebGIS那样对用户的请求进行实时计算和绘图,所以瓦片地图技术能够在地图的显示方面具有速度的优越性。地图瓦片是如何生成的,如何根据用户的请求范围实时地将相关瓦片反馈给用户,这需要建立一个良好的索引机制。本文根据基于瓦片地图机制的武汉市公益地图网(https://www.360docs.net/doc/6b14685130.html,)的实际开发应用,提出了一种基于矢量数据的瓦片金字塔算法,并探讨了该算法引发的地图变形问题及其修正方法。 关键词:瓦片金字塔;网格索引;地图变形;步长修正 1 前言 瓦片索引是当今网络电子地图发布的主要技术手段,它采用预生成思想将地图进行横向分幅和纵向分级,然后根据用户请求动态检索相应的图块并自动完成拼接。对全球进行空间划分的方法归纳起来主要有以下两种:等间隔空间划分和等面积空间划分。但在平面电子地图的表达中,瓦片索引在本质上则是地图投影变换和空间索引的融合运用,该索引模型的建立过程须根据其应用特点参考不同地图投影的变形规律。因此,瓦片索引方法研究同样也是适应新型地图产品而派生的新的研究领域,它是地图投影学研究的一个延伸。本文首先介绍基于矢量数据的地图瓦片金字塔概念,然后提出了一种采用网格索引的瓦片金字塔算法。本文还在分析该算法在特定区域引发的地图变形问题的同时进一步探讨了如何通过地图瓦片的长宽修正和经纬度步长修正两种方法解决变形问题。

金字塔模型与沙漏模型

金字塔模型与沙漏模型 ADAE DEAF ①AB=AC=BC=AG 2 2 ②S△ADE:S△ABC=AF:AG 所谓的相似三角形,就是形状相同,大小不同的三角形(只要其形状不改变,不论大小怎样改变他们都相似),与相似三角形相关,常用的性质及定理如下: (1)相似三角形的一切对应线段的长度成比例,并且这个比例等于它们的相似 比; (2)相似三角形面积的比等于它们相似比的平方; (3)连接三角形两边中点的线段我们叫做三角形的中位线; 三角形中位线定理:三角形的中位线长等于他所对应的底边长的一半。 相似三角形 对应角相等、对应边成比例的两个三角形叫做相似三角形。如果三边分别对应A,B,C 和a,b,c:那么:A/a=B/b=C/c,即三边边长对应比例相同。 判定方法 定义 对应角相等,对应边成比例的两个三角形叫做相似三角形。 预备定理 平行于三角形一边的直线截其它两边所在的直线,截得的三角形与原三角形相似。(这 是相似三角形判定的定理,是以下判定方法证明的基础。这个引理的证明方法需要平行线与 线段成比例的证明) 1判定定理 常用的判定定理有以下6条: 判定定理1:如果一个三角形的两个角与另一个三角形的两个角对应相等,那么这两个 三角形相似。(简叙为:两角对应相等,两个三角形相似。)(AA) 判定定理2:如果两个三角形的两组对应边成比例,并且对应的夹角相等,那么这两 个三角形相似。(简叙为:两边对应成比例且夹角相等,两个三角形相似。)(SAS)判定定理3:如果两个三角形的三组对应边成比例,那么这两个三角形相似。(简叙为:三边对应成比例,两个三角形相似。)(SSS)

判定定理4:两个三角形三边对应平行,则个两三角形相似。(简叙为:三边对应平行, 两个三角形相似。) 判定定理5:如果一个直角三角形的斜边和一条直角边与另一个直角三角形的斜边和一条 直角边对应成比例,那么这两个直角三角形相似。(简叙为:斜边与直角边对应成比例,两个 直角三角形相似。)(HL) 判定定理6:如果两个三角形全等,那么这两个三角形相似(相似比为1:1)(简叙为:全等三角形相似)。 相似的判定定理与全等三角形基本相等,因为全等三角形是特殊的相似三角形。 一定相似 符合下面的情况中的任何一种的两个(或多个)三角形一定相似: 1.两个全等的三角形 全等三角形是特殊的相似三角形,相似比为1:1。 补充:如果△ABC∽△A‘B’C‘,∴AB/A’B‘=AC/A’C‘=BC/B'C’ =K 当K=1时,这两个三角形全等。(K为它们的比值)2.任意 一个顶角或底角相等的两个等腰三角形 两个等腰三角形,如果其中的任意一个顶角或底角相等,那么这两个等腰三 角形相似。 3.两个等边三角形 两个等边三角形,三个内角都是60度,且边边相等,所以相似。 4.直角三角形被斜边上的高分成的两个直角三角形和原三角形 由于斜边的高形成两个直角,再加上一个公共的角,所以相似。 2性质定理 (1)相似三角形的对应角相等。 (2)相似三角形的对应边成比例。 (3)相似三角形的对应高线的比,对应中线的比和对应角平分线的比都等于相似比。 (4)相似三角形的周长比等于相似比。 (5)相似三角形的面积比等于相似比的平方。[1] 由(5)可得:相似比等于面积比的算术平方根。 3定理推论 推论一:顶角或底角相等的两个等腰三角形相似。 推论二:腰和底对应成比例的两个等腰三角形相似。 推论三:有一个锐角相等的两个直角三角形相似。 推论四:直角三角形被斜边上的高分成的两个直角三角形和原三角形都相似。 推论五:如果一个三角形的两边和三角形任意一边上的中线与另一个三角形的对应部 分成比例,那么这两个三角形相似。 性质

客户营销先行之路:客户金字塔分析

客户营销的先行之路:客户金字塔 叶开 2003/05/08 客户关系管理 客户关系管理,简称CRM,从彼得.德鲁克开始成为世界经济管理的一个热点。在国外,客户关系管理被定义为: 每个公司的业务是争取客户、留住客户、使客户赢利率最大化。 在国内,客户关系管理的推动来源于软件厂商,它们将CRM挂在嘴边,过分的强调CRM系统的功能,而忽略了国内大部分企业薄弱的管理基础和CRM的管理思想,幻想着有朝一日中华大地上到处都在CRM着。而随之而来的不良反应和媒体的过分炒作,造成CRM人人害怕,人人怀疑,成为企业信息化的一个黑洞。 现在所谓的CRM,并不是客户关系管理的所有,它仅仅体现了作为管理信息系统的一部分,而另外一方面重要的思想和意识并没有体现。所以,我还是喜欢将我从事的称之为"客户关系管理",以和被企业用户引以为戒的CRM区别开来。 客户关系管理并不是一套软件,也不是在企业内部装一套CRM软件就可以实现,而应该以客户为导向,由"衡量客户从你的企业获得的价值"开始,建立起以客户为中心的企业经营战略和流程。思想和意识最重要,做客户关系管理不一定要上CRM系统,如果以客户为中心的企业文化已经深入到企业的方方面面,那么仅仅使用电子表格也足够实现客户关系管理。CRM系统只是一种管理工具,如果上了CRM系统则会做得更好,更加自动化。 客户营销的基础:客户 "谁是您的客户?" 在以产品为中心的企业经营中经常会犯这样一个错误,他们假设认为自己很了解客户,知道客户需要什么。这是很危险的,可能会导致一种主观的程式化的观点,使他们无法向客户提供恰当的解决方案。 在过去的CRM咨询项目中,我们经常企业用户进行客户金字塔测试,测试中企业各层次的人员对于客户的认识是模糊的、不统一的,对于最有价值的客户更是意见各异,而对于这些最有价值的客户的需求取向是什么更是空白。这说明大部分企业对于自己的客户金字塔都还是很模糊的,没有进行客户细分,而是作为一个"大客户群"的概念在笼统的进行统一的跟踪、统一的关怀和统一的服务。

金字塔模型与沙漏模型精编版

金字塔模型与沙漏模型 ① AD AB =AE AC =DE BC =AF AG ② S △ADE :S △ABC =AF 2:AG 2 所谓的相似三角形,就是形状相同,大小不同的三角形(只要其形状不改变,不论大小怎样改变他们都相似),与相似三角形相关,常用的性质及定理如下: (1) 相似三角形的一切对应线段的长度成比例,并且这个比例等于它们的相似比; (2) 相似三角形面积的比等于它们相似比的平方; (3) 连接三角形两边中点的线段我们叫做三角形的中位线; 三角形中位线定理:三角形的中位线长等于他所对应的底边长的一半。 相似三角形 对应角相等、对应边成比例的两个三角形叫做相似三角形。如果三边分别对应A,B,C 和a ,b ,c :那么:A/a=B/b=C/c ,即三边边长对应比例相同。 判定方法 定义 对应角相等,对应边成比例的两个三角形叫做相似三角形。 预备定理 平行于三角形一边的直线截其它两边所在的直线,截得的三角形与原三角形相似。(这是相似三角形判定的定理,是以下判定方法证明的基础。这个引理的证明方法需要平行线与线段成比例的证明) 1判定定理 常用的判定定理有以下6条: 判定定理1:如果一个三角形的两个角与另一个三角形的两个角对应相等,那么这两个三角形相似。(简叙为:两角对应相等,两个三角形相似。)(AA ) 判定定理2:如果两个三角形的两组对应边成比例,并且对应的夹角相等,那么这两个三角形相似。(简叙为:两边对应成比例且夹角相等,两个三角形相似。)(SAS ) 判定定理3:如果两个三角形的三组对应边成比例,那么这两个三角形相似。(简叙为:三边对应成比例,两个三角形相似。)(SSS )

小学奥数-几何五大模型(相似模型)教学内容

模型四 相似三角形模型 (一)金字塔模型 (二) 沙漏模型 G F E A B C D A B C D E F G ①AD AE DE AF AB AC BC AG ===; ②22:ADE ABC S S AF AG =△△:。 所谓的相似三角形,就是形状相同,大小不同的三角形(只要其形状不改变,不论大小怎样改变它们都相似),与相似三角形相关的常用的性质及定理如下: ⑴相似三角形的一切对应线段的长度成比例,并且这个比例等于它们的相似比; ⑵相似三角形的面积比等于它们相似比的平方; ⑶连接三角形两边中点的线段叫做三角形的中位线。 三角形中位线定理:三角形的中位线长等于它所对应的底边长的一半。 相似三角形模型,给我们提供了三角形之间的边与面积关系相互转化的工具。 在小学奥数里,出现最多的情况是因为两条平行线而出现的相似三角形。 【例 1】 如图,已知在平行四边形ABCD 中,16AB =,10AD =,4BE =,那么FC 的长度是多少? F E D C B A 【解析】 图中有一个沙漏,也有金字塔,但我们用沙漏就能解决问题,因为AB 平行于CD , 任意四边形、梯形与相似模型

所以::4:161:4BF FC BE CD ===,所以4 10814 FC =? =+. 【例 2】 如图,测量小玻璃管口径的量具ABC ,AB 的长为15厘米,AC 被分为60等份。 如果小玻璃管口DE 正好对着量具上20等份处(DE 平行AB ),那么小玻璃管口径DE 是多大? 60 5040 30 2010 E A D C B 【解析】 有一个金字塔模型,所以::DE AB DC AC =,:1540:60DE =,所以10DE =厘米。 【例 3】 如图,DE 平行BC ,若:2:3AD DB =,那么:ADE ECB S S =△△________。 A E D C B 【解析】 根据金字塔模型 :::2:(23)2:5AD AB AE AC DE BC ===+=, 22:2:54:25ADE ABC S S ==△△, 设4ADE S =△份,则25ABC S =△份,255315BEC S =÷?=△份,所以 :4:15ADE ECB S S =△△。 【例 4】 如图, ABC △中,DE ,FG ,BC 互相平行,AD DF FB ==, 则::ADE DEGF FGCB S S S =△四边形四边形 。 E G F A D C B 【解析】 设1ADE S =△份,根据面积比等于相似比的平方, 所以22::1:4ADE AFG S S AD AF ==△△,22::1:9ADE ABC S S AD AB ==△△,因此 4AFG S =△份,9ABC S =△份, 进而有3DEGF S =四边形份,5FGCB S =四边形份,所以::1:3:5ADE DEGF FGCB S S S =△四边形四边形

金字塔算法模型初识

Web3.0的到来后基于互联网营销模式层出不穷,seo就是其中一块炙手可热的领域。本人对百度算法跟踪研究已近5年的时间,我主要从事的是算法逆向,一直以来,也跟着我现在所在的网彩传播得SEO团队一起,也就是通过一些相关指标来判断百度排名规则。 在叙述百度算法之前我先讲一下我在前不久之前看到百度搜索研发部博客中的一篇文章《浅谈网页搜索排序中的投票模型》里面叙述了美国的选举制度,这其实就是百度的其中一种投票体系的原型,我是这么认为的。用一张简单的图来阐述一下整个过程: 看了上图我相信大家都应该明白,排序的残产生应该是在“总数据库”和百度服务器之间发生的变化,百度蜘蛛会采集很多内容回来,全部存放入总服务器,总服务器通过规则判断筛选后最终在web 服务器上放出页面给出排序,其实就是在“总数据库”发生了一些列的算法变化。当然我这边阐述的内容中的各个服务器和名称全部是我个人定义,但基本的逻辑应该是如此的,按照数据分析的原则:数据收集——数据处理——数据分析仪——数据展现,其实就很能概括百度这一行为。 虽然百度一方面做着推广竞价,一方面又希望给广大用户一个良好的检索体验,可能很多seoer 又恨又爱,但是根据官方的各种文本我们还是姑且相信百度搜索研发部门还是希望给用户一个好的检索体验。 说到了这里我不得不用一张图来给大家展示一下,什么是金字塔模型:

看了这图后,可能有限人应该会有质疑,这很像漏斗原理,对!没错,就跟漏斗原理很像,但是没用金字塔来的励志,大家都希望能够获得金字塔最高峰。 排序筛选过程又是如何的呢?我们引用一下百度搜索研发部文章内的一段内容: “系统里有n个网页,有m个特征(页面质量、页面内容丰富度、页面超链、文本相关性等)对n个网页有不同的打分,如何根据这些特征的”投票“,选出最适合放在第一位的网页呢? 从选举的例子中,我们可以得到的几个启示: 1. 设计算法时,要避免出现“赢者通吃”带来的信息丢失问题。 2. 不要因为某几个特征特别好,就把某个网页排到最前,或者因为某几个特征特别差,就把某个网页抛弃。 3. 最合适放在首位的网页不一定是在每个特征上都最好,而应该是能够兼顾所有特征,综合表现最好的那个。 4. 搜索引擎使用者对搜索结果的点击行为,可以看成是对搜索结果进行的“投票”,这样的“投票”信息的使用方式,也要注意考虑是否会带来选举过程中出现的种种不合理。

客户价值金字塔客户细分

客户价值金字塔客户细分

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客户价值金字塔与客户细分 “二八法则”与客户价值金字塔 今天,多数的企业都了解客户价值分布是适合“二八法则”的,即20%的客户创造了80%的利润。但对每个企业而言,要洞察“究竟哪些客户才是最有价值的客户?”“这些客户在哪些方面的价值最大?”“他们有什么共同的特征?”却不是一件很容易的事。目前,多数企业的管理方式还停留在根据某一项或两项单一指标(如销售额或利润)来做的客户排行,无法进行多方位的综合的客户价值分析、管理。而要实现“以客户为中心”的CRM 理念,就必须建立一套全面的客户价值评估管理系统,并利用系统强大的数据分析、挖掘功能,快速地进行客户群价值细分管理,建立起客户价值金字塔。 客户价值金字塔可以说是CRM皇冠上的明珠,是CRM最核心功能。它通过设定全方位、多角度的客户价值指标,对企业现有的和潜在的客户进行可量化的价值评估,并将评估结果展现为可视化的“金字塔”型分层客户价值图。这种以客户价值为基础进行客户细分的方式,可最大限度地体现出CRM的核心理念,将客户,而非产品放在企业运营和决策分析的中心位置。利用这种直观的客户价值展现,企业管理者可以有效地将精力集中在最有价值或最有发展潜力的客户上,及时发现价值下降的客户,有效地提升企业的竞争力。用友TurboCRM 的客户价值金字塔功能正是按照这种思想,将领先的数据分析挖掘技术与CRM 的先进管理理念完美地结合起来,形成客户价值的可视化展现。 客户价值金字塔实现“一对一”的客户分析 客户价值金字塔的应用是根据价值指标和指标权重为每个客户计算出综合价值状况,然后按照价值等级将客户划分为价值金字塔的不同区段,并进行可视化展现,从而形成量化的客户价值体系。企业可以选择不同的价值指标定义多个价值金字塔模型,例如利润价值金字塔、模板价值金字塔、潜在价值金字塔等,从不同的视角评估自己的客户群和每一个客户,明晰客户的价值取向、价值分布及不同价值区间的客户构成特征等。 这种分析突破了在传统企业管理中的粗放的感性的“重点及非重点客户”的简单二分法则,而是可以根据指标的设定和量化的运算,将客户价值层级进行无穷细分,最后达到真正的“一对一”分析。企业管理者可以轻松了解每个客户的价值变动曲线,了解价值客户的实际生命周期,并可以根据分析的结果,进行有针对性的客户管理,包括: □对归属于不同价值层级的客户群体进行特征归集; □对低价值客户群体进行专门的批量接触,测试出可以提升客户价值的有效方式;

拉普拉斯金字塔算法

function Y = fuse_lap(M1, M2, zt, ap, mp) %Y = fuse_lap(M1, M2, zt, ap, mp) image fusion with laplacian pyramid % % M1 - input image A % M2 - input image B % zt - maximum decomposition level % ap - coefficient selection highpass (see selc.m) % mp - coefficient selection base image (see selb.m) % % Y - fused image % (Oliver Rockinger 16.08.99) % check inputs M1=imread('F:/w1.bmp'); M2=imread('F:/w2.bmp'); [z1 s1] = size(M1); [z2 s2] = size(M2); z=min(z1,z2); s=min(s1,s2); Ma1=M1(1:z,1:s); Ma2=M2(1:z,1:s); [Z1 S1]=size(Ma1); [Z2 S2]=size(Ma2) if (Z1 ~= Z2) || (S1 ~= S2) error('Input images are not of same size'); end; M1=double(Ma1)/255; M2=double(Ma2)/255; % define filter mp=1;ap=1;zt=6; w = [1 4 6 4 1] / 16; % cells for selected images E = cell(1,zt); % loop over decomposition depth -> analysis for i1 = 1:zt % calculate and store actual image size [z s] = size(M1); zl(i1) = z; sl(i1) = s; % check if image expansion necessary if (floor(z/2) ~= z/2), ew(1) = 1; else ew(1) = 0; end;

金字塔模型与沙漏模型

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金字塔模型与沙漏模型 ①AD AB = AE AC = DE BC = AF AG ② S△ADE:S△ABC =AF2:AG2 所谓的相似三角形,就是形状相同,大小不同的三角形(只要其形状不改变,不论大小怎样改变他们都相似),与相似三角形相关,常用的性质及定理如下: (1) 相似三角形的一切对应线段的长度成比例,并且这个比例等于它们的相似比; (2) 相似三角形面积的比等于它们相似比的平方; (3) 连接三角形两边中点的线段我们叫做三角形的中位线; 三角形中位线定理:三角形的中位线长等于他所对应的底边长的一半。 相似三角形 对应角相等、对应边成比例的两个三角形叫做相似三角形。如果三边分别对应A,B,C和a,b,c:那么:A/a=B/b=C/c,即三边边长对应比例相同。 判定方法 定义 对应角相等,对应边成比例的两个三角形叫做相似三角形。 预备定理

平行于三角形一边的直线截其它两边所在的直线,截得的三角形与原三角形相似。(这是相似三角形判定的定理,是以下判定方法证明的基础。这个引理的证明方法需要平行线与线段成比例的证明)1判定定理 常用的判定定理有以下6条: 判定定理1:如果一个三角形的两个角与另一个三角形的两个角对应相等,那么这两个三角形相似。(简叙为:两角对应相等,两个三角形相似。)(AA) 判定定理2:如果两个三角形的两组对应边成比例,并且对应的夹角相等,那么这两个三角形相似。(简叙为:两边对应成比例且夹角相等,两个三角形相似。)(SAS) 判定定理3:如果两个三角形的三组对应边成比例,那么这两个三角形相似。(简叙为:三边对应成比例,两个三角形相似。)(SSS)判定定理4:两个三角形三边对应平行,则个两三角形相似。(简叙为:三边对应平行,两个三角形相似。) 判定定理5:如果一个直角三角形的斜边和一条直角边与另一个直角三角形的斜边和一条直角边对应成比例,那么这两个直角三角形相似。(简叙为:斜边与直角边对应成比例,两个直角三角形相似。)(HL)判定定理6:如果两个三角形全等,那么这两个三角形相似(相似比为1:1)(简叙为:全等三角形相似)。 相似的判定定理与全等三角形基本相等,因为全等三角形是特殊的相似三角形。

CPM顾客金字塔模型

CPM顾客金字塔模型 顾客金字塔模型(Customer Pyramid Model) [编辑] 什么是顾客金字塔模型 美国著名营销学者隋塞莫尔(Valarie A. Zeithaml)、勒斯特(Roland T. Rust)和兰蒙(Katherine N. Lemon)认为:管理人员可以根据企业从不同的顾客那里获得的经济收益,把顾客划分为几个不同的类别,理解不同类别顾客的需要,为不同类别的顾客提供不同的服务,可明显地提高本企业的经济收益。据此,他们于2002年提出了“顾客金字塔”模型。 顾客金字塔模型就是根据顾客盈利能力的差异为企业寻找、服务和创造能盈利的顾客,以便企业把资源配置到盈利能力产出最好的顾客身上,也就是说细分出顾客层级(铂层顾客、金层顾客、铁层顾客、铅层顾客)。这种方法比以往根据使用次数来细分市场更好一些,因为它跟踪分析顾客细分市场的成本和收入,从而得到细分市场对企业的财务价值。界定出盈利能力不同的细分市场之后,企业向不同的细分市场提供不同的服务。设想顾客按盈利能力不同而一层一层地排列起来,盈利能力最强的顾客层级位于顾客金字塔模型的顶部,盈利能力最差的顾客层级位于顾客金字塔模型的底部。 [编辑] 不同系统及层级的顾客划分 不同系统和不同层级的顾客划分都很有用,80/20分布的顾客金字塔模型是最常用的层级划分的顾客金字塔模型。所有企业都或多或少地知道顾客的盈利能力不尽相同,尤其是小部分顾客带来大部分销售或利润的企业。这通常被称为“80/20法则”,即20%的顾客产生80%的销售或利润,称之为“80/20分布的顾客金字塔模型”(如图1)。

在这种分布的顾客金字塔模型中,20%的顾客构成企业的黄金层级顾客,他们自己的盈利能力没有什么不同,但与钢铁层级顾客的盈利能力有很大差别。大多数企业都知道同一层中顾客也存在差异,但没有掌握数据或不具备分析能力来进行进一步的细分。 [编辑] 顾客金字塔模型的扩展 80/20分布的顾客金字塔模型是一个两层模型,它假定两层之中的顾客是近似相同的,正如传统市场细分中通常假定同一细分市场类中顾客是同质的。然而,更多的顾客金字塔模型不只两个层级,那么两个层级以上的划分更容易说明问题。一旦建设大型数据库系统来进行顾客分类,那么,就能得到更多层级的顾客细分,从而能针对不同顾客层级提供不同的服务。顾客层级的数目也可以超过四个。不过某些情况下,层级细分越多,就越难以处理,应用顾客金字塔模型的效果也就会大打折扣。四层级划分的顾客层级模型如图2所示。 1.铂金层级 铂金层级顾客代表那些盈利能力最强的顾客,是典型的重要用户。他们对价格并不十分敏感,愿意花钱购买,愿意试用新产品,对企业比较忠诚。

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