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Airbnb定价算法揭密

这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具,并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月,我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价,即根据市场变化情况,每天提供新的价格提示。...我们在之后不断改进算法,直到数以千计的不同因素都能被考虑到,并且透彻地理解地理位置。但是这个工具还有两个不足之处。...在动态定价方面,我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时,给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜,几十年前,航空公司就开始运用,通常会实时调整价格,以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...能够处理我们需求的规模和复杂性的机器学习系统通常难以理解。...我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性,并且我们添加了新的属性。一些新的信号,如“被预定前空闲的时间”,与我们的动态定价能力有关。

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图像到知识:深度神经网络实现图像理解的原理解

3 卷积神经网络与图像理解 卷积神经网络(CNN)通常被用来张量形式的输入,例如一张彩色图象对应三个二维矩阵,分别表示在三个颜色通道的像素强度。...图 4 卷积神经网络与图像理解 事实上有研究表明无论识别什么样的图像,前几个卷积层中的卷积核都相差不大,原因在于它们的作用都是匹配一些简单的边缘。...RNN和CNN可以结合起来,形成对图像的更全面准确的理解。...首先通过卷积神经网络(CNN)理解原始图像,并把它转换为语义的分布式表示。然后,递归神经网络(RNN)会把这种高级表示转换成为自然语言。...我们期待未来大部分关于图像理解的进步来自于训练端到端的模型,并且将常规的CNN和使用了强化学习的RNN结合起来,实现更好的聚焦机制。

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理解图像卷积操作的意义

如果卷积的变量是序列x(n)和h(n),则卷积的结果: ---- 数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核(卷积模板)在图像上滑动,将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘...3)如果滤波器矩阵所有元素之和大于1,那么滤波后的图像就会比原图像更亮,反之,如果小于1,那么得到的图像就会变暗。如果和为0,图像不会变黑,但也会非常暗。...原始图像: 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了,不在多做解释。...图像锐化: 卷积核: 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度,而经过卷积之后进一步增强了这种对比度,从而使图像显得棱角分明、画面清晰,起到锐化图像的效果。...第二个参数: 输出图像,和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度,输入值为-1时,目标图像和原图像深度保持一致。

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理解图像卷积操作的意义

数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核(卷积模板)在图像上滑动,将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘,然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...3)如果滤波器矩阵所有元素之和大于1,那么滤波后的图像就会比原图像更亮,反之,如果小于1,那么得到的图像就会变暗。如果和为0,图像不会变黑,但也会非常暗。...以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了,不在多做解释。...该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度,而经过卷积之后进一步增强了这种对比度,从而使图像显得棱角分明、画面清晰,起到锐化图像的效果。 ?...第二个参数: 输出图像,和输入图像具有相同的尺寸和通道数量 第三个参数: 目标图像深度,输入值为-1时,目标图像和原图像深度保持一致。

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如何给产品定价

一般给产品定价,主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本,包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品,我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限:实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果,有时候你不得不说,这就是目前全球最好的产品。...它的定价,更多是根据市场人目标收入来制定的,能最大化自己的利润。 第二象限:实用价值低,情感价值高的产品。这类产品,很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡,一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品,它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类,同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下,一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价,这样是比较合适的。

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SAP SD 定价过程配置

SD的定价过程:定价过程16个元素的作用: 1.步骤:定价过程中的顺序。 2.计数:对步骤的进一步细化 3.条件类型:定价活动中的定价因素,例如售价、折扣、运费、税费等。...对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动:是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。...了解定价过程的16个元素的作用,你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK,Let's go to design sale pricing procedures....我们先看定价的图例,然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个,售价、税、成本、净价、折扣/返利等。...以上就是常用到的条件类型,基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3: ? 如果你启用了信贷控制。

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全卷积网络:从图像理解到像素级理解

卷积神经网络(CNN):图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来,CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。...以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述, 比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的向量表示输入图像属于每一类的概率...全卷积网络:从图像理解到像素级理解 与物体分类要建立图像理解任务不同的是,有些应用场景下要得到图像像素级别的分类结果,例如:1)语义级别图像分割(semantic image segmentation...以语义图像分割为例,其目的是将图像分割为若干个区域, 使得语义相同的像素被分割在同意区域内。下图是一个语义图像分割的例子, 输入图像, 输出的不同颜色的分割区域表示不同的语义:背景、人和马。...针对语义分割和边缘检测问题,经典的做法就是以某个像素点为中心取一个图像块, 然后取图像块的特征作为样本去训练分类器。

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深度学习视频理解图像分类

视频理解旨在通过智能分析技术,自动化地对视频中的内容进行识别和解析。视频理解算法顺应了这个时代的需求。因此,近年来受到了广泛关注,取得了快速发展。...图像分类(Image Classification)是视频理解的基础,视频可以看作是由一组图像帧(Frame)按时间顺序排列而成的数据结构,RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络...,可以简洁、直观地对其中的原理进行理解与分析。...LSTM中对各维是独立进行门控的,所以为了表示和理解方便,我们只需要考虑一维情况,在理解 LSTM 原理之后,将一维推广到多维是很直接的。...Detection),是视频理解的另一个重要领域。

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SAP VOFM例程定价增强

例程,即Fomula,是使用在销售、采购、发票、交货等单据中定价过程的一小段程序。...之所以有Fomula存在,是因为在不同的业务场景下,定价过程可能千差万别,但是却可以拆分为一些关键的组成部分,如复制请求、数据传输、要求、公式,每个例程就是一小段专用程序,这些例程程序会被标准程序动态调用...1、首先打开事务代码VOFM,然后进入菜单:要求>定价,在打开的 屏幕 的表格输入一条新记录,回车输入开发KEY,回车就新增了一条新的计算方案记录, 输入例程编号,描述,应用选择M,因为这个定价增强用在...mm物料模块 选中新建的例程,点击'源文本',就可以在里面写定价的增强代码了 SY-SUBRC = 4.

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理解图像中卷积操作的含义

数字图像处理中卷积 数字图像是一个二维的离散信号,对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核(卷积模板)在图像上滑动,将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘,然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值...,并最终滑动完所有图像的过程。...3)如果滤波器矩阵所有元素之和大于1,那么滤波后的图像就会比原图像更亮,反之,如果小于1,那么得到的图像就会变暗。如果和为0,图像不会变黑,但也会非常暗。...原始图像: 补零填充 边界复制填充 镜像填充 块填充 以上四种边界补充方法通过看名字和图片就能理解了,不在多做解释。...图像锐化: 卷积核: 该卷积利用的其实是图像中的边缘信息有着比周围像素更高的对比度,而经过卷积之后进一步增强了这种对比度,从而使图像显得棱角分明、画面清晰,起到锐化图像的效果。

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图像内容的「深度」理解及其应用

本科期间参与北京大学智能车环境感知项目,基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯,在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。...PC 时代的键鼠,带来了文字输入;移动设备的普及,使得语音和图像更易获取。摄像头带来了海量的图像和视频,在许多场景下,这些数据极具检索价值。...相比理解文字或一维信号语音来说,图像理解更具挑战。怎样从图像中提取有价值的信息,一直是计算机视觉所要解决的重要问题。...内搜在文字处理和搜索上浸淫多年,在 AI 领域的积累,始于文字,又不止于文字,面对新的图像场景,再次起航,开发了一套基于兴趣区域理解图像垂直检索框架。...它需要部门在图像理解,检索系统,机器学习系统上提供强有力的支撑。 1. 针对索引主体确立,我们开发了一套完整的 ROI Detection 算法;2.

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资本资产定价模型 CAPM

fromtitle=capm&fromid=8235513&fr=aladdin 资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model 简称CAPM)是由美国学者夏普(William...基于这样的假设,资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系,即为了补偿某一特定程度的风险,投资者应该获得多少的报酬率。...按照β的定义,代入均衡的资本市场条件下,得到资本资产定价模型 E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) E(ri) 是资产i 的预期回报率 rf 是无风险利率 βim 是[[Beta系数]],即资产...资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf =βim (E(rm) − rf) 式中,β系数是常数,称为资产β (asset beta)。...应用 在资产估值方面,资本资产定价模型主要被用来判断证券是否被市场错误定价 E(ri)=rF+[E(rM)-rF]βi 一方面,当我们获得市场组合的期望收益率的估计和该证券的风险 βi的估计时,我们就能计算市场均衡状态下证券

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解密Airbnb的定价算法

我们开始实行动态定价,也就是说,根据不断变化的市场条件每天提供新的价格提示。我们调整了我们的通用定价算法以考虑市场上一些偶然的、甚至是令人惊讶的特征。...虽然在搭乘共享公司Uber和Lyft中,地域和时间都是需要考虑的因素,但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格,在定价方面并没有用户选项,也不需要考虑定价的透明性。...动态定价与算法自动学习 随着时间的推进,我们不断改进我们的算法,直到他们能够考虑数千种不同的因素,并在非常精细的水平上理解地理位置。但该工具仍然存在两个不足。...在动态定价方面,我们的目标是为每个房主,针对他们的房子计划出租的日期,每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。...我们保留了以前的定价系统中所考虑的某些房源属性,同时又添加了一些新的属性,如“预定日期之前的剩余天数”,这些信息对我们的动态定价产生影响。

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案例 | 解密Airbnb的定价算法

我们开始实行动态定价,也就是说,根据不断变化的市场条件每天提供新的价格提示。我们调整了我们的通用定价算法以考虑市场上一些偶然的、甚至是令人惊讶的特征。...虽然在搭乘共享公司 Uber 和 Lyft 中,地域和时间都是需要考虑的因素,但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格,在定价方面并没有用户选项,也不需要考虑定价的透明性。...第一,其定价算法的工作方式是不变的。...动态定价与算法自动学习 随着时间的推进,我们不断改进我们的算法,直到他们能够考虑数千种不同的因素,并在非常精细的水平上理解地理位置。但该工具仍然存在两个不足。...在动态定价方面,我们的目标是为每个房主,针对他们的房子计划出租的日期,每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。

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自助餐系统定价策略

自助餐定价需要考虑多个因素,包括成本、目标客户群、竞争环境等。...差异化定价: 考虑采用差异化定价策略,例如根据用餐时间不同设定不同价格,或者提供不同档次的自助餐选项,吸引不同层次的消费者。...具体策略如下所示,需要根据实际情况来进行定价 成本加成法:定价=成本+(成本×成本加成率)定价=成本+(成本×成本加成率) 成本加成率是你期望的利润百分比。...确保定价能够覆盖所有这些成本,并在产品生命周期内实现盈利。 竞争定价:考虑竞争对手的定价策略。...你可以使用竞争定价公式:定价=竞争对手价格×(1+差异化因素)定价=竞争对手价格×(1+差异化因素) 通过增加差异化因素,你可以在市场中提供额外价值,并在相对竞争对手的基础上定价

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