2 RBAC模型 2.1 什么是RBAC RBAC（全称：Role-Based Access Control）基于角色的权限访问控制，作为传统访问控制（自主访问，强制访问）的有前景的代替受到广泛的关注。...企业环境中的访问控制策略大部分都采用基于角色的访问控制（RBAC）模型，是目前公认的解决大型企业的统一资源访问控制的有效方法 2.2 基于RBAC的设计思路 基于角色的访问控制基本原理是在用户和访问权限之间加入角色这一层...在RBAC模型中，角色是系统根据管理中相对稳定的职权和责任来划分，每种角色可以完成一定的职能。...这样，就构造成“用户-角色-权限”的授权模型。在这种模型中，用户与角色之间，角色与权限之间，一般者是多对多的关系。
国家统计局数据指出，8月份，猪肉价格再度上涨23.1%，猪肉价格已经连续影响CPI上涨约0.62个百分点。猪肉价格已成为广泛关注问题。本文旨在通过一个简单模型来预测猪肉价格。...疫病防控指数容易理解，比如这段时间非洲猪瘟的猪肉价格的影响。x，y，z分别表示生猪存栏指数，母猪存栏指数，疫病防控指数。猪肉价格指数C用下面的多元函数表示： ? 既然涉及增长变化，自然想到导数了。...表示的意义是：当母猪存栏指数y=5，疫病防控指数z=1时，若生猪存栏指数x=2改变了一个单位，则猪肉价格指数C改变了69个单位。 ?...表示的意义是：当生猪存栏指数x=2时，母猪存栏指数y=5时，若疫病防控指数z=1改变了一个单位，则猪肉价格指数C改变了2个单位。...当x=2，y=5，z=1时，若x增加1%，y减少1%，z减少1%，预测猪肉价格指数C有什么变化？
现在的SaaS市场到了要从营销突破的关键点了。从今天开始，我想对SaaS厂商该如何营销谈些我的体会。当然，这只是分享我的看法，希望对我的朋友有所借鉴。...很多企业级SaaS厂商在选择自己的目标客户时，都习惯从客户的人员规模上进行分为三类，即大型企业、中型企业和小微企业。 SaaS厂商目标客户定位模型 ?...在自组织的号召下，我相信这种虚拟团队会越来越多，我们SaaS的服务商应该对他们给予更多的关注。 与此同时，我将SaaS的目标市场分为三种市场，即产品市场、平台市场和生态市场。 1.产品市场。...在人员规模、应用范围两个维度的交叉中，我认为，SaaS的产品市场只存在于大型企业的全员应用和部门级应用，生态市场只存在于小微企业的全员应用，其他都是平台市场。
今天，腾讯云公布全新大模型价格方案：以上价格调整立即生效。腾讯混元大模型是腾讯全链路自研的万亿参数大模型，在国内率先采用混合专家模型 (MoE) 结构，模型总体性能相比上一代提升50%。...根据沙利文评测结果，腾讯混元处于国内大模型第一梯队，高于国际大模型均线。目前有混元-pro、混元-standard、混元-lite三个不同版本和尺寸的模型以API的形式面向企业和个人开发者开放。...目前大模型行业还处于能力爬坡的过程中，腾讯云非常重视技术积累与客户体验，未来会持续为客户提供有竞争力的产品和服务。
是的，明确定价策略对 SaaS 的成功至关重要，但这并不是那么困难。让我们深入探讨 SaaS 定价: 为什么它很重要，如何建立自己的杀手级定价策略，以及一些来自现实世界的优秀定价策略和模型的例子。...相反，它列出了一系列的价格范围，这些价格范围仍然迫使你对确切的价格以及如何为客户打包这些价格作出决定。接下来，你应该如何打包你的 SaaS 定价？...5个常用的 SaaS 定价模型 为 SaaS 产品定价有几十种方法，但大多数公司都倾向于遵循一些流行的定价模式。让我们来看看五种主要的 SaaS 定价模式，并帮助你挑选出哪种模式最适合你的业务。...基于使用量的定价模型 就像手机数据一样，价格也会随着使用量的增加而增加ーー你使用的越多，付出的代价就越大。这种模式在 SaaS 公司中并不常见，相反，它更多地用于对带宽或 API 请求收费的平台。...你需要非常了解你的客户，才能得到如此接近的价格。并且，建立在套件模型上给了 Zendesk 一个巨大的机会来优化他们面向中高端市场的产品。
作者：miaxtzou 腾讯PCG企鹅智酷市场经理 |导语 将传统市场研究中一些轻量模型，尝试转化应用在互联网用研中 引言 做用研的同学可能会知道，传统的市场调研公司拥有很多很棒的研究模型，研究模型一般集合了心理学...，但是在模型的数据和维度构成上，互联网行业跟传统行业很多是相通的。...本文尝试将传统研究中一个很经典的价格研究模型，尝试应用到互联网内容研究方面，做一个探讨。...2、问卷构成： PSM模型比较简单，问卷构成题目，只有4道问题，均为开放题： 插入产品介绍，比如产品叫【草莓牛奶】 Q1．这个草莓牛奶以哪一个价格销售时您开始觉得便宜呢？...我们尝试把这个PSM模型应用到PUSH条数探究上。
上图展示了我们工作的三个部分，第一部分是石化产品的相关性的分析，第二部分，我们希望通过六种机器学习方法建立石化产品的价格模型，最后，我们构建了一个信息管理的网站，希望能够支持价格模型在实际工程项目中的应用...这里以模型三为例，我们首先对它进行描述性统计分析，可以看到数据取值是在2018-2022年近五年当日化工品价格数据，它的价格数据波动幅度较大，标准差较大，但是某些化工品变化趋势大体一致，说明价格变化趋势具有较高的相关性...接下来是模型构建和模型结果部分。针对确定的输入输出组合，我们选用了六种机器学习模型来对价格缺失的化工品进行预测。...接下来是输入大宗化工品品种的含税价格，选择使用的模型。我们选中线性回归模型，然后提交按钮，按下之后马上返回参考价格，也可以与右侧往年数据的动态价格进行参考，非常方便业务人员线下使用。 最后总结一下。...在机器学习预测部分，我们提高了价格预测准确度，并且通过控制误差也确保了模型的可靠性和准确性。
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。...利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。 ARMA-GARCH模型 在一般的计量回归模型中,一个重要的假设条件是回归模型中残差的同方差性。...为了检验数据是否适合建立时间序列模型,现对数据做平稳性检验即单位根检验,检验模型方法为最小二乘估计。对黄金价格P进行单位根检验检验结果见如下。...最后我们得到以下结果： 结语 (1)本文通过对黄金价格ARMA(1,0)模型的残差序列进行ARCH-LM检验,发现了黄金价格存在明显的自回归条件异方差效应。...自适应过滤模型在黄金价格预测中的应用[ J ] .黄金, 1999, 20( 5) : 53-54. [ 4] 陈杨林, 向东进.基于波动率模型的世界黄金价格实证分析[ J ] .
1 前言 设计并训练由输入/训练数据（比特币价格时间序列/60min）驱动的LSTM，预测一小时内的比特币价格，从而在整个测试数据样本中实现真实价格和预测价格之间的最小均方根误差(RMSE)。...比如，比特币1小时、2小时、3小时的价格（标签），或者只是1小时的价格（标签）。 在训练样本中，标签用于训练。为此，我们提供了一系列的特征，并向计算机显示相关的标签。...例如，如果我们设置的特征是三个加密货币一小时前（T-1）和两个小时前（T-2）的价格，而标签是一小时后的比特币价格（t），我们希望计算机学习其他加密货币价格的expected值与“预期”比特币价格之间的关系...原因很简单，基于过去的学习经验，当新的、从未见过的加密货币价格序列或测试样本出现相似性时，比特币的价格预测应该更准确。这就是学习的目标。如果你赤手空拳地去碰一口煎锅，你将学会不再以同样的方式去碰它。...plt.semilogy(history.history['val_loss'], label='test') _ = plt.legend() 6 测试样本中比特币收盘价的预测 TF允许使用一行代码对测试样本的模型进行预测
以下是Apple时间序列中的一个示例： •左上方以对数苹果股票价格的ACF表示，显示ACF缓慢下降（而不是下降）。该模型可能需要差分。...因此，所选模型是Apple股票价格的合适模型之一。 ARCH / GARCH模型 尽管残差的ACF和PACF没有明显的滞后，但是残差的时间序列图显示出一些波动性。...但是，由于实际价格在我们95％的置信区间内并且非常接近下限，因此我们的模型似乎可以成功预测该风险。...记录对数价格和条件方差： •条件方差图成功反映了整个时间序列的波动性•高波动性与股价暴跌的时期密切相关 价格的95％预测间隔： 对模型的最终检查是查看ARIMA-ARCH模型的残差的QQ图，即...混合模型的预测区间比纯ARIMA模型的预测区间短。 本文摘选《R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格》。
p=18310 为了找出影响价格波动的主要因素，我们使用逐步回归法来剔除一些对于应变量即价格影响很小的自变量剔除出我们的模型，我们分别把WTI Price Field 等自变量的名称改为x1，x2……...经过R语言处理以后我们得到模型： Y~x1 + x2 + x4 + x5 + x7 + x13 + x14 + x15 + x16 + x17 + x18 + x20 + x21 + x23 + x34...Garch模型预测波动性 我们通过使用Garch模型来预测波动性， 先检验数据正态性，可以计算得出数据分布函数，QQ图，对数收益率序列折线图 ?...预测 我们使用了HoltWinters来进行预测我们的价格区间 ? 真实值基本都在预测的范围内，但是想要净赚预测还是比较困难的。 ---- ?
以下是原文： 概述 我们以前用两个回归模型对上市SaaS公司进行了分析，以制定基准估值的“经验法则”，希望投资者不要抱着“价格任意增长”的心态。...之前观察到的长期趋势仍将继本文介绍了SaaS估值的SANE模型，该模型可以帮助投资人筛选有增长趋势的低估值公司，以免错失市场良机。调查的数据集包括55家目前上市的SaaS公司。...在此分析中，我们更新SANE框架，用最新数据评估SaaS公司，评估统计关系的变化及其所涉及的内容，最后使用此框架来探索SaaS生态系统的变化。...虽然我们喜欢2-因素模型的“经验法则”，但是5-因素模型对于SaaS市场价格的定量分析更有用，并且更令人信服。 由盈利能力驱动的5-因素方程的份额大致保持不变，而增长驱动的份额从43％上升到60％。...以上是SANE估值新模型的介绍，利用此模型可以判断SaaS市场的发展趋势。下篇将在周日推送，主要介绍SANE模型实践，看SANE如何帮助投资人筛选有价值的SaaS公司。 ----
3.3、SaaS 软件即服务 按需使用软件、按需付费。跟购买程序无关，该服务运行在云端，是平台无关的，无需在 PC 上安装软件。
对于希望根据预算来做规划的创始人来说，我们建议根据销售人员的效率来建立ARR模型。因为它跟SaaS业务的运作方式紧密相关。...当我们以可重复进入市场的方式去深挖SaaS业务时，我们通常会基于雇佣计划以及预期的销售人员需完成的指标来创建运营模型。...光速美国部分处于成长期的SaaS投资组合公司 为了帮助创业者通过招聘计划以及指标来更好地思考这个问题，我做了一个基本的模板，它包括三部分，自下而上的模型，SaaS指标以及损益摘要。...下一步：SaaS指标 我们列了一个SaaS指标的明细，包括在自下而上模型中所有假设影响了你SaaS指标的内容。作为公司创始人，你可能想知道根据招聘计划和生产目标，可以实现哪些SaaS指标。...希望这个SaaS运营模型能成为你初创企业财务规划工具箱中的瑞士军刀。
我们想要建模房子的价格，我们知道价格取决于房子的位置，房子的面积，建成年限，翻新的年限，卧室的数量，车库的数量等等。因此，这些因素促成了这种模式——优质地段通常会导致更高的价格。...然而，在同一区域内，面积相同的所有房子的价格并不完全相同。价格的变化就是噪声。我们对价格建模的目标是对模式进行建模，忽略噪声。同样的概念也适用于酒店房价的建模。...目标特征-销售价格是右倾斜。作为正态分布数据的线性模型，我们将对销售价格进行变换，使其更加正态分布。...它已经比ElasticNetCV选择的模型好得多! 在第二个Xgboost模型中，我们逐步添加了一些参数，这些参数假定可以增加模型的精度。...第三个Xgboost模型，我们增加了一个学习率，希望它能产生一个更精确的模型。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 卿云 本文介绍了SaaS估值新模型SANE的实践情况，可以帮助投资人筛选有增长趋势的低估值公司，以免错失市场良机。...图1：近期SaaS估值倍数决定因素的变化：1年相关系数 ? SaaS市场更新升级 2016年股市剧烈震荡，最后艰难回归了平均水平。...最后，在评论专栏我们简要讨论了SANE模型和市场哪个能更准确为公司定价。这些公司列在下面，从最低估值到最高估值。 图3：上市SaaS公司并购目标的估值和表现（2015-2016） ?...战略并购目标是最被低估值公司，并购价格虽然比市场价值高，但是符合SANE模型的基本价值设定。 SANE模型使投资人对公司潜力有更好的预测，尤其是高瞻远瞩的战略并购。...TrueCar——价格信息自动化软件——创建于2005年，2014年IPO，包括新成本。
在交易过程中，为了能平滑价格波动幅度，控制瞬时的风险，市场上还存在着价格波动带的概念，可以理解成为实时的迷你涨跌停价格限制，也就是说当报单时，价格会被限制在一个比较小的范围内，超出这个价格范围的，会被系统拒绝的...image.png 说它迷你，是因为它的价格限定范围会比较窄，如规定，当价格在2000-5000点时的价格波动带1%。...也就是说，假设当前价格是3500点，则报单时可以被交易系统接受的价格的区间是 3535-3465。 那如果当前价格是3456.8的话，价格波动带的范围有是多少呢？...舍入、舍出算法： 在关于波动带和涨跌停板价格计算中的舍入算法，简单来说就是，当原始计算价格落在两个tick中间的话，最终价格取离基准价格更近的那个tick。...离开3491.368最近的有效价格点位是3491.2和3491.4。按照舍入算法，基准价格是3456.8，因此，此时的价格波动带上带价就是3491.4。
价格销量混合模型（Price-Volume-Mix），是分析企业营收差异变化原因的高级分析模型，其标准实现以及扩展变化可能形成多种实际形态。...效果预览 价格销量混合模型，相当凶残，它的实现如下： ? 以上内容使用 Zebra BI 和 Power BI 原生瀑布图分别实现。...那么， 如果 A > B，则降低价格提升销量的策略更好； 如果 A < B，则上调价格业绩提升的策略更好； 同时，价格调整与销量变化的平衡点可以在这个过程中拿捏。...于是有： 在一段时间范围，某产品的平均折后售价 = 该产品的总毛利 / 该产品的总销量 Price-Volume-Mix 模型 对于在一段时间范围内的某产品销售过程，令： Price 为产品的平均售价...总结 价格销量混合模型（Price-Volume-Mix），的确是研究营收差异原因的重要模型，可以从价格，销量的核心因素给出重要诠释。 如果你不想错过这么精彩的超级干货，就赶快关注吧。
OpenAI推出新一代旗舰AI模型GPT-4o，其API价格下降50%。 国产大模型在降价上也“不甘落后”。...智谱AI的大模型开放平台bigmodel.cn于近日上线了全新的价格体系。...作为一款能力逼近GPT-4的国内领先大模型，GLM-4这一价格还是具有明显优势。...再与OpenAI价格进行对比，其最新模型GPT-4 Turbo每100万tokens输入/输出价格分别是10/30美元。...Claude 3 Opus则更贵，每百万tokens输入/输出价格15/75美元。 在这轮降价潮中，我们可以隐约看到“摩尔定律”也在深深影响着大模型行业。伴随大模型价格下降的是性能的大幅提升。
来源：ToBSaaS｜作者：戴珂 ---- 在我服务的SaaS公司中，最近发现了一个有趣的现象：除了原有的SaaS圈内公司，出现越来越多的SaaS圈外创业公司。...对于这类SaaS创业公司，因为它们是先有解决业务问题的诉求，然后才是SaaS方式的实现，所以我把它们称为+SaaS。与之相对的是SaaS+，也就是从SaaS入手，找到可以发挥作用的业务领域。...+SaaS的出现，给喧嚣之后的国内SaaS行业带来很多新的思考，也可能产生新的出路。比如： SaaS领域还有没有新的赛道？ 为什么+SaaS更容易成功？ 为什么SaaS+的成功要更困难？...最后，考虑国内企服市场特征，即SMB占绝大多数，企业信息化程度低，软件使用门坎高和价格高，细分服务更是基本空白。 所以，国内企服市场应该存在很多未被开发的赛道。...为什么SaaS+的成功之路更坎坷？ 国内SaaS创业越来越热，与国外SaaS市场的持续升温，刺激了国内的SaaS行业有关。特别是SaaS企业的高估值，有点当年.com的感觉。
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