我记忆中的电脑城

简介: 我记忆中的电脑城

在过去很长一段时间里,想要购买电子设备都逃不开一个叫“电脑城”的地方,那里鱼龙混杂良莠不齐,是令许多人记忆深刻分外难忘之处。



一、我记忆中的电脑城

想起上一次去电脑城,还是我上大学的时候,大学学的是计算机,其实我是有一本笔记本的,同学没有,陪他一起去电脑城买电脑,美名曰买回来学编程,学JAVA,学C#。


到了电脑城一看,电脑城好像叫百脑汇,很多柜台,大学能学啥,我们啥也不懂,根本没有想好组装一台什么样的电脑,要什么CPU,什么主板,什么显示器,可能想的最多的就是有个心理总价位。


我们还是要装着很懂的样子,一个柜台一个柜台的过,让他们给清单出报价,在这里我听到的最多的一句话就是:“你不要说别的家什么便宜,他主板便宜,他就在CPU赚你钱,是一样的,东西一样看总价就行了”。我觉得老板们说的有道理,就好像面向对象编程,我不管你函数是怎么实现的,我要的是总数返回值。


在经过一个下午的挑选之后,终于买好了电脑,不记得多少钱了,应该不会超过3000,显示器还是一个大屁股。



在买电脑之前也去过一次电脑城,好像是去买mp3,这两次之后再也没有去过了,买电脑就是到家门口的电脑店买了。


二、电脑城衰退

电脑城的衰退肉眼可见,不仅是电脑城,很多产业都是在衰退。

电脑城的衰退以下是一些可能的原因:

  1. 电子商务的兴起:越来越多的消费者选择在网上购买电脑和其他电子产品,这使得电脑城的销售量下降。
  2. 价格竞争:电脑城中的商家之间存在激烈的价格竞争,这使得商家不得不降低利润率来吸引消费者。
  3. 产品同质化:电脑城中的产品种类和品牌比较单一,很难满足消费者的不同需求。
  4. 地理位置限制:电脑城通常建在城市的商业区或繁华地段,租金和人工成本较高,这使得商家难以承受。
  5. 消费升级:随着消费者对生活品质的要求提高,他们更愿意购买高端电子产品和服务,而电脑城的产品和服务无法满足这种需求。

总之,电脑城的衰退现状是由于多种因素共同作用的结果。未来,随着消费者购物习惯的不断变化和技术的不断进步,电脑城可能会消失。


三、拥抱趋势

衰退是避无可避,就好像随着年龄增长,我们越来越喜欢回忆以前的事物,但是他们永远回不来了,即使能回来,你也不会选择他。我们小时候玩的游戏,你觉得特别好玩,可能是你暑假的全部,但是你现在一分钟都玩不下去。

换一个角度来看,电脑城也许只是换了一种方式存活。


电脑城的衰退是一个不可避免的趋势,但是我们可以通过拥抱趋势来适应这个变化。以下是一些可能的方法:

 1. 转型线上销售:随着电子商务的发展,越来越多的消费者选择在网上购买电脑和其他电子产品。因此,电脑城可以考虑转型线上销售,通过建立自己的电商平台或者与电商平台合作来扩大销售渠道。


 2. 提供增值服务:电脑城可以提供一些增值服务,如电脑维修、软件安装等,以增加消费者的黏性和忠诚度。


 3. 创新产品和服务:电脑城可以不断创新产品和服务,满足不同消费者的需求,提高产品的附加值和竞争力。


 4. 加强品牌建设:电脑城可以加强品牌建设和宣传,提高品牌知名度和美誉度,吸引更多的消费者。


 5. 优化经营模式:电脑城可以优化经营模式,降低成本、提高效率,增强盈利能力。


总之,拥抱趋势需要电脑城不断地进行自我调整和创新,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。


相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据处理
大模型开发:描述长短期记忆网络(LSTM)和它们在序列数据上的应用。
LSTM,一种RNN变体,设计用于解决RNN处理长期依赖的难题。其核心在于门控机制(输入、遗忘、输出门)和长期记忆单元(细胞状态),能有效捕捉序列数据的长期依赖,广泛应用于语言模型、机器翻译等领域。然而,LSTM也存在计算复杂度高、解释性差和数据依赖性强等问题,需要通过优化和增强策略来改进。
132 1
|
机器学习/深度学习 算法 索引
LSTM(长短期记忆网络)原理介绍
LSTM算法是一种重要的目前使用最多的时间序列算法,是一种特殊的RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络),能够学习长期的依赖关系。主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
5017 0
LSTM(长短期记忆网络)原理介绍
|
10月前
|
存储 算法 Java
【记忆集与卡表】
【记忆集与卡表】
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
LSTM(长短期记忆)网络的算法介绍及数学推导
LSTM(长短期记忆)网络的算法介绍及数学推导
74 0
|
3月前
|
存储 缓存 前端开发
2623. 记忆函数
2623. 记忆函数
25 0
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 计算机视觉
RNN长短期记忆(LSTM)是如何工作的?
RNN长短期记忆(LSTM)是如何工作的?
156 0
RNN长短期记忆(LSTM)是如何工作的?
|
机器学习/深度学习 算法
LSTM最通俗的解释
LSTM最通俗的解释
|
机器学习/深度学习
神经网络中的遗忘,遗忘的作用
神经网络中的遗忘,遗忘的作用
107 0
记忆并不属于你!Nature子刊新研究:集体记忆会改变个人记忆
你的记忆一定是真实的吗?近日在《自然·通讯》上的一篇文章认为,通过文化暗示、媒体和大众态度表现出的“集体记忆”会融入并改变个人的记忆,每个人的大脑中都有专门区域存放这些集体记忆。而个人经历和集体记忆之间的差异,会强烈影响到个人的幸福感。
255 0
记忆并不属于你!Nature子刊新研究:集体记忆会改变个人记忆