【竞价功能】跪求高人解救

傻瓜文档 2014-07-31 11:46:49
【PHP题目】:
1:[基本价格](固定)
2:[加价额度](按次自动加价,当自己排名是第一时,暂停加价!当别人的加价又超过自己时继续加价,当达到加价上限时,停止加价!)
3:[加价上限]
4:[排名](根据每次的价格变动来排名)
A客户:
设置->[加价额度=5] ->[加价上限=60]
B客户:
设置->[加价额度=6] ->[加价上限=80]
C客户:
设置->[加价额度=7] ->[加价上限=70]
【问题】:
我想请问一下这种功能该怎么做?
我主要想问的实现的方式,而不是实现的逻辑!
【我想的实现方式】:
1.当每个客户设置一次 竞价时,发起一个进程,然后隔一段时间监测一次是否 需要进行加价
(感觉这种方式非常不科学,一万个客户,服务器肯定挂)
2.当有任何一个客户主动发起请求时,一次性扫描全部客户,进行逻辑处理加价!但是这样加价,感觉就违背了自动加价的功能!(而且每次加价的时候不就都是同一个时间,略迷茫!以下附图)




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智商众筹 2014-08-06
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不清楚你这个竞价功能是放在服务器还是客户端的 如果在服务器,压根不用这么麻烦,直接找出价上限最高的那个人,反正你手里有所有人的设置 如果在客户端,那就每隔x秒请求一次,服务器做个json格式的接口,查看当前价格和当前出价用户,然后按本地设置出价并发出请求即可,但软件(或网页)不能关闭
potency 2014-08-05
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经过思考:楼主有些东西让我迷惑:加价额度是啥意思?这是一个名存实亡,自相矛盾的词语。 还有,结果服务器和竞价电脑不是同一台。竞价电脑是客户端,程序没有你想得复杂。你想想人工是如何操作的?机器如何操作就是了。 你讲的是百度竞价助手么?就是完全模拟人工啊。
傲雪星枫 2014-08-04
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其實就是自動競價功能,當判斷到自己不是第一位時,自動加價,加到超過第一位,如果上限用完則結束。 你這些是假用戶吧, 如果有多個假用戶競價,A增加了5,然後B獲取到A加價了,又會觸發B加價,然後又觸發A...直到到達一方的上限。 這樣也不科學啊。
【空间辨识】一致模态指标与模态参与因子的随机子空间辨识研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一致模态指标与模态参与因子在随机子空间辨识中的应用,重点探讨了如何利用Matlab实现空间辨识方法对动态系统模态参数进行精确估计。文中详细介绍了含噪重复瞬态信号的构成特征,分析了传统信号处理方法如经验模态分解、小波变换和常规变分模态分解在低信噪比环境下存在的模态混叠、端点效应及对瞬态特征识别能力不足等问题。针对这些问题,提出了一种融合变分自适应分解、多谐波特征耦合识别与对偶模式追踪机制的新方法,能够有效剥离噪声、精准匹配并追踪重复瞬态分量。该方法通过四个阶段实现:信号预处理、多谐波特征提取、对偶模式迭代追踪和信号重构优化,显著提升了复杂工况下微弱瞬态信号的提取精度与鲁棒性。试验部分通过仿真与工程实测数据验证了所提方法在不同噪声强度和瞬态形态下的优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力,从事机械故障诊断、结构健康监测、振动分析等相关领域的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①解决工程实践中被强噪声掩盖的重复瞬态信号提取难题;②提升机械设备早期故障特征识别能力;③为模态参数辨识、状态监测与故障预警提供技术支持; 阅读建议:建议结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注多谐波耦合识别与对偶追踪机制的设计逻辑,并通过仿真与实测数据对比分析验证方法有效性。
内容概要:本文围绕基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机系统展开,重点介绍了其在Matlab&Simulink环境下的建模与仿真方法。文中系统阐述了四旋翼无人机的动力学建模过程,深入分析了PID控制参数的优化策略与矢量控制装置的设计原理,并通过Simulink平台搭建完整的飞行控制系统模型,实现了对无人机姿态、位置的高精度控制。研究结合实际飞行需求,对控制系统的抗干扰能力、动态响应性能及运行稳定性进行了全面评估,通过仿真结果验证了所提出控制策略的有效性与可行性。此外,文章还探讨了该技术在无人机路径规划、协同控制以及复杂环境下的自主飞行任务中的广泛应用前景。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握四旋翼无人机的动力学建模与飞控系统设计方法;②学习PID参数整定与矢量控制策略的实现技巧;③利用Simulink进行控制系统仿真与性能分析,提升对非线性、多变量系统控制的理解与实践能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的仿真模型逐步操作,重点关注控制模块的搭建逻辑与参数设置细节,同时可延伸学习现代控制理论如LQR、MPC等先进算法在无人机控制中的应用,以深化对控制系统优化的认知。
内容概要:本文系统研究了基于预测模型嵌入的自适应转速观测方法,重点剖析其在零速带载条件下的可观测性增强机理,并依托Simulink平台完成仿真实现。文章深入探讨永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制中的核心技术难题,尤其聚焦于低速与零速工况下转速及转子位置观测所面临的稳定性差、精度低等挑战,提出了一种融合预测模型与自适应调节机制的新型观测器架构。该方法通过引入模型预测控制(MPC)与模型参考自适应系统(MRAS)的协同工作机制,有效提升了观测器在全速域范围内的动态响应性能与系统鲁棒性,特别增强了零速启动及带载运行时的状态收敛能力。研究还构建了完整的电机控制与观测一体化Simulink仿真模型,为高性能电机驱动系统的算法设计与工程优化提供了坚实的理论依据与实践验证平台。; 适合人群:具备自动控制理论、电机驱动或电力电子技术背景,熟练掌握Matlab/Simulink仿真工具,从事电气工程、自动化控制、新能源汽车电驱系统或工业伺服系统研发工作的工程师与高年级研究生。; 使用场景及目标:①深入理解永磁同步电机无感控制中自适应转速观测器的设计原理与实现细节;②掌握基于Simulink的电机控制系统建模、仿真与调试方法;③研究并解决零速带载条件下系统可观测性弱、状态估计难以收敛的关键技术问题;④为高性能伺服驱动、电动汽车电驱系统等实际应用场景提供先进观测算法的设计思路与优化方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型进行同步操作与参数调试,重点关注观测器结构设计、自适应律构建、参数整定流程及不同工况下的仿真结果对比分析,深入理解预测模型与自适应机制融合所带来的性能提升机理。

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