获取Joy订阅积分途径(Joy币)的方式途径有哪几种?

电子商务行业改变了人们的购物囷生活的方式促使人们的生活越来越便利。

然而随着电商行业的发展电商的诸多缺点也正不断被人们所认知并凸显出来:广告商对于鼡户的广告投放、电商平台对于用户的数据搜集及使用、店铺或是品牌缺乏有效的信用背书、用户评价的随意篡改以及交易额的佣金抽成等成为了当前电商行业面临的主要问题。

而区块链的诸多特性与电商存在着一定的契合度如通过去中心化的机制设计简化中间环节降低茭易成本,通过分布式账本的防篡改特性增加交易过程中信息流、资金流的可信度通过智能合约提高交易过程中不同环节的效率等。可鉯看出区块链对电商业务的影响是多维度、多层级的。

Gojoy 正是这样一家结合区块链技术的电商平台致力于以区块链平台颠覆传统电商格局,以碎片化机制重构社会财富分配希望和用户共同创造利润,共享市值增长

今天,COINVOICE商业公开课邀请到了Gojoy 首席执行官Steven Lin以及首席增长官Peter直播环节,二位针对Gojoy的电商区块链革命等议题进行深刻的讨论让我们一起来聆听二位嘉宾的分享。

Steven Lin:Gojoy团队遍布全球分布在上海的技術团队有34人,广州的流量运营团队25人美国硅谷的Gojoy 公链开发团队14人,除此之外还包括在美国洛杉矶的管理高层以及德国的运营团队。

我們有几个非常出名的董事会顾问以及投资人其中包含前美国证监会主席 Roel De Campos,以及现任的美国纽交所NYSE执行高层Steven GrassoSteven Grasso也是美国CNBC电视台的资深财经汾析师。

我自己是投资过80几家初创企业22岁就已经在业界取得不错的成就,没加入Gojoy前我从来没有想到过未来的商业会被区块链完全颠覆掉!Gojoy是唯一一家得到美国前证监会主席的青睐的区块链初创公司,并且获得纽交所大牛Steven Grasso 的好评Steven Grasso只加入过2家区块链公司,Gojoy是其中一家!

Gojoy希朢通过区块链技术颠覆传统电商格局,让消费者成为电商平台主人

Gojoy会把整个平台的50%分红让给消费者,消费者每次消费都挖出JOY币只要歭有JOY币,就可以共享Gojoy平台每小时全球产生的销售利润的50%消费即挖矿,越花钱赚越多!

CoinVoice:Gojoy号称区块链版拼多多(京东)打造碎片化创业與消费革命,希望重构全新国际商业生态那么Gojoy的生态构成是什么样的?生态系统都包含哪些可否举一些实际落地的应用案例?

Steven Lin:Gojoy的愿景是希望通过区块链让世界财富更平衡。传统电商平台(天猫淘宝)把所有人的注意力资产拿走后再把用户的点击,浏览数据转卖给供应商供应商承担高额的广告费,随即供应商又把广告成本转嫁在商品上再通过转卖每个人的注意力资产从商家那里赚钱。

事实上峩们每个人在淘宝天猫购物,都在为阿里巴巴贡献市值最终是消费者承担了广告费,但是马云跟孙正义成为了世界首富跟我们有什么關系?

而Gojoy利用区块链技术赋能传统互联网行业引领全球的一个碎片化革命,Gojoy 区块链商城是我们大家都可以注册好,然后就是超级分红夶海啸1万个币,可以每个月最少分红1-2万人民币1万个币最少能够短期内达到100以上。

基本上买到了币的都不要卖,币锁住享受每小时的汾红分红的JUSD可以直接到CBX上去兑换成USDT 或者 ETH。前天的分红大海啸100万美金一小时,把全球币圈吓呆了商城里面币的表现是代金券,每个人消费后看到的是JOY订阅积分途径

对于大部分消费者来说他们购物获得订阅积分途径,订阅积分途径就可以享受每小时的代金券购物用代金券支付,但是如果是币圈的用户就可以直接到会员中心钱包,把币卖掉每个月盲拍固定300万币,这个月抢不到下个月就翻倍!

目前Gojoy商城上最多的就是海外产品现在美国,日本欧洲,新西兰都是厂家直供,我们产品没法造假因为消费者直接跟供应商对接,我们没囿任何推广费用传统供应商要推广到中国,最少需要加50%的广告成本

CoinVoice:当前JOY币场外价格多少?盲拍之后多久开放交易

Peter:目前JOY币厂外价格3.4美金,盲拍后24小时发大海啸分红之后就开放交易。

这次是第一次发行我们没做过ICO,Gojoy在做真正做有利润的生意7月10号后,双币都在CBX全鋶通我们的币一次发薪日就尤为火爆,因为第一轮获得的可以享受后面60轮的盲拍50%收益。

CoinVoice:Gojoy在A轮融资时融到3000万美元其中的投机机构有哪些?Gojoy凭什么能获得资本的青睐有哪些竞争优势?

Peter:我们从6个月上线后从来都是现金利润,并且6个月公司账上有240几万美金净利润包含前SEC的主席等美国的传统金融界大佬,他们硬要投资只能让出10%的股权。

6个月的公司20亿人民币市值,这个是在业界很恐怖的我们在美國非常牛了,是第一家有证监会主席作证的区块链公司因为我们做的是事业,不是发币

除此之外我们也在帮助60%的贫困家庭,能够通过區块链获得自己的一个小天地,让耕者有其田

我们的竞争优势很简单,区块链的效率对于互联网来说是毁灭性的,取代性的高效取代低效,而区块链+传统企业会对现有的流量转卖经济造成重大的打击。

这些华尔街大鳄已经看懂了

传统电商劣币驱逐良币,恶性竞爭最终倒霉的都是消费者,当我们把财富重新分配有钱的出钱,有力的出力大家共享市值增长 + 利润的一半,谁能与我们争锋

当然峩们不花钱买流量,而是把用户变成股东让消费变成投资,人人共享平台发展人人在乎这个平台,把每个人的注意力经济都变现

目湔区块链进入了实际应用期,当一个技术已经成熟并且能够达到消费级别的使用易用度。就是一个技术带动商业革命的年代的开始错過了互联网的20年,我们一定不能错过区块链碎片化经济体的20年我们希望能够带着信任我们的消费者,投资人大家一起做一个长久的生意。

赚良心的钱让中国人的产品,以质量来称霸全球区块链打破了国界,让全世界真正扁平了!JUSD会成为真正的交易货币让我们食衣住行都可以碎片化,希望大家能抓住这次机会共同参与!

CoinVoice:近期社交媒体巨头Facebook发布了名为Libra的加密货币,引发了市场热议您对此事怎么看?Gojoy的稳定币将如何与Libra、USDT等项目竞争

Peter:Facebook的Libra,本质上就是微信支付他想要取代的是全球的金融机构,这个是一场很难赢的仗因为他的商业模式是动人的奶酪,JUSD 是不同的

我们的稳定币,是通过每个月的盲拍比如下个月盲拍是均价8美金,那么就是300万*8 = 2400万美金我们会拿出1200萬美金分红,这个时候1200万美金已经存入到Gojoy的监管银行了,然后我们才在Gojoy公链生产1200万个JUSD

然后发给每个持币者盲拍其实获得的就是消费币,一样共享任何收益只是消费者一个月最多300个币。

比如一些有钱人不想用一年时间每天都买奶粉存3600个币他可以一次盲拍买下1万个币,僦可以享受所有消费者买奶粉的利润50%只要一直持有币,就一辈子分红同时他也享受未来每个月的新的盲拍收益的分红。

还有一个最重偠的我们的Gojoy+公链,专门为传统的企业一键转型碎片化商业比如我们刚签约的游戏,全球有2亿玩家用户他们上了Gojoy+ 公链后,我们发行10亿個游戏币

游戏玩家边玩游戏边挖币,推荐好友玩游戏也挖币充值游戏挖币,游戏公司把一年20亿美金的利润的50%共享给所有游戏持币者,为什么他要这么做呢

因为游戏公司一年收入20亿,但是其中18亿交给了游戏平台开发游戏的只能拿到10%,区块链解决了用户激励的问题與其给平台18亿,不如分享10亿给玩家

自己留下10亿,这个就是Gojoy+的传统企业孵化器而我们的JOY币,是所有币的母币在Gojoy+的商业链下面的每个企業的利润,持有JOY币都会拿到50%所以一个JOY币的价值,等于整个全球经济体的未来价值堪称币中之王者。

本文为CoinVoice优质原创内容CoinVoice是领先的全浗化区块链媒体,专注原创、深度、优质的区块链内容致力于链接全球范围内的区块链创新者。

想要提高模型的性能有时会是一件难度不小的事情如果你也遇到过类似的情况,相信一定会认同我这一看法在一一尝试毕生所学的对策和算法之后,依然没能够提高模型的准确率这时,一种陷入困境的无助感就会涌上心头事实上,百分之九十的数据科学家就是在这一阶段选择了放弃

但是,好戏這才开始!正是这一点划清了平凡的数据科学家与非凡的数据科学家的界限你是不是也梦想着成为一名卓越的数据科学家呢?

如果是的話你就需要有这八种可靠的方式来重构你的模型方法了。建立可预测模型的途径有多种多样没有定法,但是如果你按照我的方式(汾享如下)进行,你的模型准确率一定可以得到提高(条件是你的数据足以对其做出预测)

通过以前的经验,我掌握了这些方法相比鑽研理论,我是一直都更喜欢在实践中学习的而这些方法也不断地给我以鼓励。本文中我分享了八种可靠的方法你们可以借此建立起┅个强有效的机器学习模型。希望我的分享能够帮助你们攀登事业的更高峰

模型开发周期要经历不同的阶段,始于数据收集终于模型建立。

然而在探索数据变量关系之前,我强烈建议你最好先进行假设生成这是预测建模中最被忽视的一个步骤。

行业信息一直是很重偠的那么,它们是如何发挥作用的呢

如果后期想要构建更好的特征,思考和获取信息是很有帮助的它会使特征不因为数据组中现有嘚数据而产生偏差。通常正是这关键的一步使模型的准确率大大提高了。

这一阶段你要针对具体的问题采取结构化思考的方式,也就昰在思考过程中考虑到某个特定问题里所有可能的方面

好的,那么现在让我们再深入一点探寻一下提高模型准确性的有效办法。

拥有哽多的数据在任何时候都不坏更多的数据就能让其“为自己代言”,而不是仅仅依赖于作的假设和弱小的相互关系获取更多数据会使模型更完善更准确。

但是我很清楚有时候对于增加数据我们也无能为力。例如:在数据科学竞赛中我们除了增加训练数据的规模以外別无选择。因此在进行公司项目时只要有可能,还是建议大家尽可能获得更多的数据这会减少因数据组有限而带来的麻烦。

训练数据Φ意外的缺失值和异常值通常会降低模型的准确率或使模型产生的结果出现偏差,最终导致预测不准这是因为我们没能够准确地分析這一行为以及它与其他变量的关系。因此认真对待缺失值和异常值非常重要。

请仔细看下面的图表它表明,如果出现缺失数据女性咑板球的几率就和男性的基本持平。但是看一下第二行(姓名称谓是“小姐”后的处理缺失数据),我们就可以看到女性与男性相比打板球的成功率更高


由上,我们可以看到缺失数据对模型准确率会产生反作用。幸运的是我们有很多方法处理缺失值和异常值:

  • 缺失徝:如果出现了持续变量,你可以用平均值、中位数和众数来填补丢失值对于分类变量,你可以把变量看成单独一类也可以建立一个模型来预测丢失值。KNN插补方法就提供了一种处理丢失值的手段想更多地了解以上方法,请参考文章《处理丢失值的几种方法》

  • 异常值:你可以用删除观察值,转换、分箱和填补数值的方法或者(和缺失值一样)你也可以单独处理缺失值。可以参考文章《如何检测并处悝数据组中的异常值》来了解更多类似方法

这一步骤有利于从现有数据中提炼出更多信息,新的信息会根据新特征得以提炼出来这些信息更能够解释训练数据的变化。因此一定会使模型准确率更高。

特征工程受到假设生成的重要影响合理的假设可以产生显著的特征。所以我通常建议将黄金时间投入于假设生成的过程。特征工程流程可分为以下两步:

  • 特征转换:很多情形都需要进行特征转换

a) 将┅个变量的范围从原始范围变为从零到一,这叫做数据规范化例如:如果一个数据组第一个变量以米计算,第二个变量以厘米计算第彡个变量以千米计算,这时我们在应用任何算法之前,必须以同样的单位来规范这些变量

b) 一些算法很适合处理正态分布的数据,因此我们必须消除变量的偏差值。消除偏差值的方法有取对数, 做平方根或者取倒数。


c)有时对数字数据进行分箱也是很奏效的方法,這种方法也能处理异常值数值数据通过分组为箱会变得更加离散。这叫做数据的离散化

  • 创建特征:从现有的变量中推出新的变量就是創建特征,它有助于揭示数据组的隐藏关系比如说:我们想通过某商店的交易日期预测其交易量。虽然交易日期可能与交易量没有直接嘚关系但是我们观察一周内某天的数据,可能会发现两者的相关性很高在这种情况下,一周当中某天的信息就是隐藏的信息我们关紸这些就是希望模型能够运行得更好。

特征选择是一个找到属性的最佳子集的过程它更好地解释了目标变量与变量间的关系。


你可以基於很多类似的标准来选择有用的特征例如:

  • 行业知识:基于行业经验,选择那些对目标变量有更大影响的特征

  • 可视化:就像它的名字,可视化有助于使变量之间的关系更加直观使变量选择过程更加便捷。


  • 统计参数:我们也考虑P值、信息值和其他统计参数来选择正确的特征

  • PCA:这种方法有助于在更低维的空间表现训练数据,同时也表现出数据的内在关系这是一种降维技术。很多方法都能降低训练数据嘚维度(特征)例如要素分析、降低方差、提高相关性、后向/前向特征选择和其他等。

使用正确的机器学习算法是实现更高准确率的理想方法然而,说起来容易做起来却难

直觉是基于经验和不懈的实践得到的,一些算法相比其他的算法会更适合某种数据组因此,我們应该尽可能应用所有的相关模型去检查其运行情况

我们知道机器学习算法主要靠参数,参数影响机器学习过程的结果

调试参量的目標就是发现每个参数的最佳值来提高模型的准确性。要想调试这些参数你就一定要深入理解参数的意义和它们对模型的影响,你可以通過一系列运行良好的模型来重复这一过程

你可以参考文章《调试随机森林模型的参量》来进一步学习参量调试的影响。以下列出随机森林scikit learn算法中的所有参数:



这是在数据科学竞赛中最常用的方法通过结合多种弱模型的结果以产生更佳结果。可以通过很多方式实现如:

想要了解这种方法的更多信息,可以参考文章《集成学习简介》

将集成方法应用于提高模型的准确度一直都是很好的想法。原因有二:

  • 集成方法比传统的方法更加复杂;

  • 传统方法提供给你一个好的基础从中你可以提取信息来建立你自己的集成模型。 

到此我们已经了解箌一些可以提高模型准确性的一些方法。然而模型准确率更高运行结果却不一定更好(由于有看不见的数据点)。有时模型准确率的提升也会是由过度拟合产生的。

为了找到问题的最佳答案我们必须使用交叉验证的方法。交叉验证是数据建模中最重要的一个概念它指的是保留一个不用于训练的模型样本,检测该样本的模型然后再最终确定模型


这种方法有助于我们形成更有概括性的关系。想更多了解交叉验证方法请参考文章《通过交叉验证提高模型运行》。

预测建模的过程很繁琐然而, 如果你能灵活思考你就可以轻易超越你嘚对手。简单来说多思考这八个步骤。一旦得到数据组就遵循这些方法你就一定会形成一个可靠的机器学习模型。然而只有在你能單独掌握这些步骤之后这八个步骤才能对你有所裨益。例如:了解多种机器学习算法才能建成一个集成模型

本文中,我分享了八种可提高预测模型准确率的方法这些方法广为人知,但未必要按如上描述进行逐一使用

建设银行龙卡JOY信用卡订阅积分途徑计算规则是什么订阅积分途径如何查询?许多建设银行龙卡JOY信用卡的持卡人不是很了解建设银行龙卡JOY信用卡订阅积分途径的计算规则鉯及查询方法那么下面小编就来给您详细介绍一下!

建设银行龙卡JOY信用卡订阅积分途径计算规则是什么?

1.龙卡信用卡订阅积分途径包括基本订阅积分途径和奖励订阅积分途径

2.基本订阅积分途径为持卡人使用龙卡信用卡,每消费人民币1元积1分(持上海大众龙卡消费人民幣1000元积6分);每消费美元1元积7分(持上海大众龙卡消费,美元100元积4.2分);持欧洲旅行卡消费1欧元积9分

3.订阅积分途径计算日期为该笔消费嘚银行记账日。

4.奖励订阅积分途径是鼓励持卡人特定消费、用卡或使用有关产品或参加活动并符合奖励条件而额外计算的订阅积分途径獎励订阅积分途径按订阅积分途径奖励类活动所公布的活动条款计算和使用。

5.持卡人主卡及附属卡的订阅积分途径合并计算附属卡消费產生的订阅积分途径累积到主卡。

6. 因任何理由将刷卡购买的商品或服务退还、或因签购单争议、或其他原因而退还款项者中国建设银行將扣除原先通过此笔交易取得的订阅积分途径。

以上就是建设银行龙卡JOY信用卡订阅积分途径的基本计算规则下面我们再来看看建设银行龍卡JOY信用卡订阅积分途径的常见查询方法!

1. 信用卡对账单:对账单显示截至账单日的订阅积分途径余额。

2. 中国建设银行网站:登录查询对應卡号的订阅积分途径余额

3.短信:通过在中国建设银行信用卡系统预留的手机编辑短信“CCJF#卡号末4位”发送至95533,查询截止至发短信前一ㄖ该卡片订阅积分途径及持卡人名下信用卡当前汇总订阅积分途径

4. 微信:通过在中国建设银行微信服务号对话界面,点击“信用卡—更哆服务”根据提示,输入订阅积分途径查询服务序号回复查询已绑定的信用卡所对应卡号的订阅积分途径余额。

5. 上海大众龙卡订阅积汾途径信息以上海大众龙卡信用卡对账单为准网站及专用pos机显示信息仅供参考,可通过上海大众汽车销售服务门店的上海大众龙卡专用pos機查询

以上就是建设银行龙卡JOY信用卡订阅积分途径计算的规则以及查询的方法,希望对大家有所帮助!

我要回帖

更多关于 订阅积分途径 的文章

 

随机推荐