9月25日滴滴打车关闭自动接单入口关闭什么意思

东南网9月20日讯 19日滴滴顺风车宣布产品改版,希望借此建立更高效的出行连接。滴滴顺风车新增乘客常用路线设置,乘客可主动选择车主;车主可以设置自动接单、主动邀请乘客共乘,以及新增车主乘客相互关注等功能。
过去滴滴顺风车乘客发起顺风车行程之后,只能默默地等待车主接单,而新版本中乘客则可以主动搭讪车主。顺风车新版本中,乘客在添加常用路线之后,即可看到正在寻找乘客的车主以及经常出行的顺路车主,并根据顺路程度百分比进行排序。此外,乘客可以主动申请和车主相互关注,从而促成双方的共乘。车主可以设置接单条件,自动接单,不再错过订单,车主无需经常查看乘客发起的行程,节省等待和抢单时间。车主还可以“邀请同行”,对潜在顺路的乘客发起邀请,增加成交几率。数据显示,设置车主自动接单功能让车主接单更高效,且成单率也更高,自动接单车主是普通车主成单率的2倍数。
北京市民陈先生家住在北苑,在双井上班,每天上下班的时间需要至少1个小时,用滴滴顺风车设置常用路线之后,陈先生发现有很多车主就住在自己旁边的小区,也是双井附近上班,竟然和自己的路线有90%相似,他申请加他们为好友之后,可以发信息给车主商量每天上下班时间,比以前更方便了。
滴滴顺风车事业部总经理黄洁莉表示,乘客、车主通过设置常用路线,自然形成共乘的出行网络。当真正用户真正出行的时候,我们甚至可以预测到他们的出行路线,从而做更好更高效的匹配。滴滴顺风车的目标是“共享每辆私家车,连接每一个同路人”,希望可以把80%的私家车车主可以把自己的车贡献出来与他人共乘。
数据显示,目前滴滴超过80%的乘客和车主路线匹配度达到85%,也就是说司机绕路时间不超过10分钟。同时,60%设置常用路线的乘客有20位左右的顺路车主。热门顺风车线路,例如从北苑到上地,从通州到国贸,顺风车路线匹配率甚至达到了95%。滴滴顺风车的连接效率和规模效应已经开始凸显,而效率和规模恰恰是顺风车产品的最大门槛。
目前,滴滴顺风车使用乘客数突破3000万人,覆盖城市已经达到351个。
中秋节4天跨城顺风车合乘人次超春运40天
目前,滴滴顺风车已经从上下班需求、临时出行需求等同城顺风车出行发展到跨城顺风车回家、周边游等多场景顺风车服务模式。自去年9月25日,滴滴顺风车首次推出跨城拼车到现在跨城顺风车已经发展了一年时间。目前,跨城顺风车已经成为滴滴顺风车非常重要且潜力巨大的一块业务。
黄洁莉透露,滴滴跨城顺风车在刚刚过去的中秋节期间(中秋节前一天加中秋三天假期,共4天),合乘人数已经突破了春运40天的数量,达到累计190万人次。预计十一假期会迎来更大的涨幅。
在即将到来的十一假期,滴滴跨城顺风车也推出了更多的优惠活动,从9月29日至10月9日期间,顺风车跨城出行乘客有机会获得10000个免单及红包福利,车主有机会获得最高100元的加油优惠券。
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滴滴顺风车神回复:涨价就是想让司机收入多一点
来源:网络转载
滴滴顺风车今天宣布产品大改版,与过去车主单向选择乘客相比,现在乘客也可主动选择车主;此外,车主可以设置自动接单,还新增了车主乘客相
滴滴顺风车今天宣布产品大改版,与过去车主单向选择乘客相比,现在乘客也可主动选择车主;此外,车主可以设置自动接单,还新增了车主乘客相互关注等功能。
据介绍,目前滴滴顺风车使用乘客数突破3000万人,覆盖城市已经达到351个。在需求方面,滴滴顺风车已经从上下班需求、临时出行需求等同城顺风车出行发展到跨城顺风车回家、周边游等多场景顺风车服务模式。
滴滴顺风车事业部总经理黄洁莉表示,自去年9月25日滴滴顺风车首次推出跨城拼车到现在跨城顺风车已经发展了一年时间。目前,跨城顺风车已经成为滴滴顺风车非常重要且潜力巨大的一块业务。
备受关注的网约车新规不久前正式出炉,但黄洁莉称顺风车并不在管辖范围,也就是说目前顺风车还不存在政策阻碍。谈到顺风车涨价问题时,黄洁莉向网易科技记者表示,涨价的初衷
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滴滴顺风车改版:乘客车主双向选择
9月19日滴滴顺风车宣布产品改版,希望借此建立更高效的出行连接。滴滴顺风车新增乘客常用路线设置,乘客可主动选择车主。
9月19日滴滴顺风车宣布产品改版,希望借此建立更高效的出行连接。滴滴顺风车新增乘客常用路线设置,乘客可主动选择车主;车主可以设置自动接单、主动邀请乘客共乘,以及新增车主乘客相互关注等功能。
滴滴顺风车事业部总经理黄洁莉表示,乘客、车主通过设置常用路线,自然形成共乘的出行网络。当真正用户真正出行的时候,我们甚至可以预测到他们的出行路线,从而做更好更高效的匹配。滴滴顺风车的目标是&共享每辆私家车,连接每一个同路人&,希望可以把80%的私家车车主可以把自己的车贡献出来与他人共乘。
数据显示,目前滴滴超过80%的乘客和车主路线匹配度达到85%,也就是说司机绕路时间不超过10分钟。同时,60%设置常用路线的乘客有20位左右的顺路车主。热门顺风车线路,例如从北苑到上地,从通州到国贸,顺风车路线匹配率甚至达到了95%。滴滴顺风车的连接效率和规模效应已经开始凸显,而效率和规模恰恰是顺风车产品的最大门槛。
目前,滴滴顺风车使用乘客数突破3000万人,覆盖城市已经达到351个。
双向选择 主动搭讪车主 乘客更具主动权
过去滴滴顺风车乘客发起顺风车行程之后,只能默默地等待车主接单,而新版本中乘客则可以主动搭讪车主。顺风车新版本中,乘客在添加常用路线之后,即可看到正在寻找乘客的车主以及经常出行的顺路车主,并根据顺路程度百分比进行排序。此外,乘客可以主动申请和车主相互关注,从而促成双方的共乘。
节省时间 车主接单更高效
在过去车主&附近抢单&和&顺路抢单&之外,此次新版本中,车主可以设置接单条件,自动接单,不再错过订单,车主也无需经常查看乘客发起的行程,节省等待和抢单时间。车主还可以&邀请同行&,对潜在顺路的乘客发起邀请,增加成交几率。
数据显示,设置车主自动接单功能让车主接单更高效,且成单率也更高,自动接单车主是普通车主成单率的2倍数。
中秋节4天跨城顺风车合乘人次超春运40天
目前,滴滴顺风车已经从上下班需求、临时出行需求等同城顺风车出行发展到跨城顺风车回家、周边游等多场景顺风车服务模式。自去年9月25日,滴滴顺风车首次推出跨城拼车到现在跨城顺风车已经发展了一年时间。目前,跨城顺风车已经成为滴滴顺风车非常重要且潜力巨大的一块业务。
黄洁莉透露,滴滴跨城顺风车在刚刚过去的中秋节期间(中秋节前一天加中秋三天假期,共4天),合乘人数已经突破了春运40天的数量,达到累计190万人次。预计十一假期会迎来更大的涨幅。
在即将到来的十一假期,滴滴跨城顺风车也推出了更多的优惠活动,从9月29日至10月9日期间,顺风车跨城出行乘客有机会获得10000个免单及红包福利,车主有机会获得最高100元的加油优惠券。
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除了入口,腾讯还给了滴滴什么?
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滴滴打车的联合创始人兼CTO张博近日在接受采访的过程中,首次谈到腾讯在云计算、大数据以及技术型人才层面给予滴滴的帮助和改变.
文 | 郝小亮
迄今为止,国内移动互联网领域最大规模单笔融资由滴滴打车创造,该笔融资由腾讯和淡马锡主导,金额高达7亿美元,这是滴滴的D轮融资,而在此之前的B轮、C轮中,腾讯已经砸入4500万美元。除了资金层面的支持,腾讯还为其开放了微信和手Q两大移动端流量入口,而在入口支持之外,腾讯还为滴滴提供了哪些支持,外界知之甚少。
滴滴打车的联合创始人兼CTO张博近日在接受采访的过程中,首次谈到腾讯在云计算、大数据以及技术型人才层面给予滴滴的帮助和改变,在几次补贴大战中,滴滴面对大流量和高并发的状况曾经几度濒临宕机,最后在腾讯云的帮助之下转危为安。这些外界所不知的细节,张博在采访中做了详尽的披露。
生死考验背后的云服务支撑
滴滴从2012年成立,至今已经三年多的时间,这中间与快的有过几次比较大的补贴战,外界常常戏谑地称为“烧钱”。但补贴策略的确为滴滴抢夺市场份额提供了最直接有效的帮助。2014年年底的补贴大战中,滴滴前期预估订单量会涨10%,结果却出乎意料地增长了500%,这听起来是件好事,但对当时的滴滴来说却是次生死攸关的考验。
我们都知道滴滴在发展过程中出现过一次宕机事件,但却不知道宕机背后还有一些有趣的事件,滴滴和快的在竞争最激烈的时期还曾因为宕机产生过命运绑定在一起的关系。当时的情况是,二者中无论哪家宕机,另一家也会同时宕机,因为滴滴宕机之后,用户大量涌入快的,而大流量和高并发的情况对当时的滴滴和快的而言都是个经不起的考验。系统的稳定性在当时决定着二者的命运。
短时间内的用户激增,靠滴滴自身的扩容速度和采购机器的速度已经完全不能满足业务的发展,因为传统的扩容方式需要花费大量的精力和时间,这对滴滴来说显然是承受不起的。滴滴当时的解决方式是将系统整体搬到了腾讯云,滴滴的这个选择在现在看来显然是明智的。之所以选择腾讯云,一方面是因为腾讯和滴滴之间的投资关系,另外一层考虑是腾讯云已经经历了微信、QQ海量用户高并发的考验,在春节红包大战中,腾讯云的稳定性得到了很好的体现。
无论是滴滴还是其他移动应用,在产品高速发展时期,服务器的稳定与否对产品都是致命性的影响,这方面已经有一些案例在先。除了稳定性之外,安全性也是一个大的挑战。前不久发生的携程宕机事件就是一起典型事件。在滴滴发展过程中也遭受过多次黑客攻击,在如此大规模的用户群体下,如果遭受黑客攻击,带来的影响甚至会搅乱整个社会的出行。滴滴的安全防线是建立在腾讯云的宙斯盾安全体系之下的,这对滴滴的系统安全性提供了保障。将这些事情交由腾讯云来做,滴滴又得以将更多的精力放在业务层面上。
系统的安全性和稳定性可以说是维持和决定滴滴能够正常运转的关键所在,腾讯云服务是腾讯在技术层面为滴滴提供的最大帮助。我们一般只看到腾讯在流量入口方面的支持,往往忽略了关键的部分。
高效精准匹配背后的大数据支撑
滴滴CTO张博把自己的工作分为三个部分,第一是产品,第二是技术,第三个是大数据。一般情况下,大数据应该被划分在技术的部分,但在张博看来,数据是滴滴的核心,包括司机和用户的数据,以及用户打车行为习惯的数据等等,滴滴目前面临很多大数据的计算,而这关系到产品整体的策略和方向。
从本质上看,滴滴做的事情是撮合司机和用户交易,在同一时间同一地点,订单数量非常多,同时又有很多司机,这时候需要把哪个订单派发给哪个司机非常关键,因为推荐算法的准确性直接决定着匹配效率。在将一个订单推荐给某个司机之前,滴滴需要结合司机的数据特征预测其对这个订单的感兴趣程度,而这个特征是建立在司机的抢单习惯等因素构成的决策体系上的,这种复杂的计算对产品的基础架构挑战很大,而基础架构是搭建在腾讯云上的。随着滴滴对大数据处理需求的增加,云计算发挥的作用也愈发明显。
大数据与云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分,大数据无法通过单台的计算机进行处理,必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。腾讯云在安全和稳定性上已经十分成熟,在大数据分析和处理上也取得了业界公认的成绩。以滴滴的补贴策略举例,滴滴针对乘客的补贴并不是盲目性的,而是经过对乘客的出行数据做出分析之后的结果,比如一个对补贴极其敏感的乘客,只有在有补贴的情况下才会打车,没有补贴便不使用滴滴,这样的用户从长远来是被排除在滴滴的用户之外的。
另外,腾讯用户的社交数据还为滴滴带来了更具想象空间的使用场景。滴滴最新上线的顺风车便与腾讯的大数据方面有很大的合作机会,张博透露,未来如果一个互联网的“屌丝”在下顺风车订单的时候,可能会优先匹配给他一个互联网的“女神”,这是一个很有趣的场景。此外,腾讯最近推出的征信系统,希望用社交数据对每个人的信用做打分,滴滴的用户数据也可以为个人信用数据的参考,比如乘客的爽约次数、爽约频率,或者死机的爽约次数和频率,在征信系统上,滴滴与腾讯具备很好的合作基础。
大数据作为滴滴的产品核心,决定着用户体验,也决定着产品整个商业运转的效率。技术是为产品服务的,而产品是为商业服务的。理清技术、产品和商业三者之间的关系,对滴滴来说尤为关键。这其中作为整个产品体系的基础设施,腾讯的云计算能力发挥着重要作用。
大数据背后的技术型人才支撑
有观点认为,未来掌握大数据的企业有着更广阔的商业前景。越来越多的企业开始在大数据方面投入精力,百度、谷歌等互联网企业都在该领域投入重金,对分布式计算平台进行非常大的优化,决定其计算速度比其他平台要快。而计算速度也是滴滴未来的核心竞争力所在。滴滴在技术方向的规划中,是将大数据作为重点来看待的。
随着用户规模的扩大,以及用户数据的积累,滴滴未来需要进行大规模的存储,大规模的计算,以及大规模的精细学习,这便需要更多的技术人才作为支撑。滴滴自身正在筹划滴滴学院,对员工进行定期培训,并不断加大高端人才的引入。而腾讯也技术层面为滴滴提供了许多人才上的帮助。去年补贴大战时,滴滴是在腾讯云团队的帮助下才挺过了大流量并发关,其后的架构改造工作也是在腾讯的高级架构师帮助下把关完成的。过去滴滴靠腾讯云团队的帮助挺过了几次生死攸关的节点,并且建立了兄弟般的友谊,加之滴滴在过去三年发展过程中沉淀下来的技术人才,在人才储备方面滴滴已经建立起一套完善的培养和输送机制。
正如滴滴CTO张博所言,人才是技术的基础,技术是为产品服务的,而产品则是为商业服务的,大数据和云计算技术为滴滴带来的商业价值是不言而喻的。在外界看来,腾讯在对滴滴进行巨额的战略投资之后,最明显的帮助便是开放了移动端的两大流量入口,而在云计算、大数据等技术方面的帮助却往往被人忽视。对于互联网行业观察者来说,除了入口,我们更应该看到腾讯之于滴滴在更深层面的价值,在滴滴庞大的商业架构之下,腾讯云的基础服务和特色服务不但确保业务高速增长的平台稳定运转,还提升了其用户体验。
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最长和为零的子数组
Time Limit:
MS (Java/Others) Memory Limit:
K (Java/Others)
Problem Description:
一个长度为N的数组中包含正数,负数,零, 请实现一个函数找出最长的和为零的连续子数组。
所有数组元素在一行,元素之间以空格分隔
所有数组元素在一行,元素之间以空格分隔
1 2 3 4 -1 -2 -4 -3 1 2
1 2 3 4 -1 -2 -4 -3
以下是本人编写的c++代码:
#include&stdio.h&
#include &iostream&
#include &vector&
struct mys
&& &vector&int&
int main()
&& &int cnt=0,i,j,k,n,sum=0,flag=0,Num=0;
&& &vector&int&
&& &mys *g;& & & & & //该指针没有使用
&& &mys mystruct[2];
&& &mystruct[0].cnt=mystruct[1].cnt=0;
&& &cout&&mystruct[0].cnt&&& &&&mystruct[1].cnt&&
&& &cout&&mystruct[0].arr.size()&&& &&&mystruct[1].arr.size()&&
&& &while (cin&&n)
&& &&& &darr.push_back(n);
&& &&& &if (cin.peek() == '\n')
&& &&& &&& &
&& &Num=darr.size();
&&& //cout&&N
&& &for ( i=0; i&N i++ )
&& &&& &for ( j=i; j&N j++ )
&& &&& &&& &sum +=darr[j];
&& &&& &&& &if(flag==0) {
&& &&& &&& &&& &mystruct[0].cnt++;
&& &&& &&& &&& &mystruct[0].arr.push_back(darr[j]);
&& &&& &&& &}
&& &&& &&& &if (flag==1){
&& &&& &&& &&& &mystruct[1].cnt++;
&& &&& &&& &&& &mystruct[1].arr.push_back(darr[j]);
&& &&& &&& &}
&& &&& &&& &if (sum==0)
&& &&& &&& &{
&& &&& &&& &&& &if (mystruct[0].cnt &= mystruct[1].cnt) {
&& &&& &&& &&& &&& &g=&mystruct[0];
&& &&& &&& &&& &&& &flag=1;
&& &&& &&& &&& &}
&& &&& &&& &&& &else
&& &&& &&& &&& &{
&& &&& &&& &&& &&& &g=&mystruct[1];
&& &&& &&& &&& &&& &flag=0;
&& &&& &&& &&& &}
&& &&& &&& &&& &
&& &&& &&& &}
&& &&& &sum=0;
&& &&& &if(flag==0) {
&& &&& &&& &mystruct[0].arr.clear();
&& &&& &&& &mystruct[0].cnt=0;
&& &&& &if(flag==1) {
&& &&& &&& &mystruct[1].arr.clear();
&& &&& &&& &mystruct[1].cnt=0;
&& &//cout&&&原输入数据:&;
&& &vector&int&::iterator itor=darr.begin();
&& &for (;itor !=darr.end();itor++)
&& &&& &cout&&*itor&&& &;
&& &if (flag==1)
&& &&& &for ( i=0; i & mystruct[0].arr.size(); i++ )
&& &&& &&& &cout&&mystruct[0].arr[i]&&& &;
&& &&& &for ( i=0; i & mystruct[1].arr.size(); i++ )
&& &&& &&& &cout&&mystruct[1].arr[i]&&& &;
&& &return 0;
参考知识库
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