aisas购买决策模型是什么？
一、aisas购买决策模型是什么？
AIDMA是消费者行为学领域很成熟的理论模型之一，由美国广告学家E.S.刘易斯在1898年提出。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段（Attention 注意Interest 兴趣 Desire 欲望 Memory 记忆 Action 行动） AISAS模式是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。 AISAS模式是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。 目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则（Attention 注意Interest 兴趣 Desire 欲望 Memory 记忆 Action 行动）逐渐向含有网络特质的AISAS发展。 1、Attention——引起注意 2、Interest——引起兴趣 3、Search——进行搜索 4、Action——购买行动 5、Share——人人分享
二、典型的分层网络模型将网络分成了几个模型？
典型的分层设计模型可分为三层：接入层、分布层和核心层。
分层网络设计需要将网络分成互相分离的层。每层提供特定的功能，这些功能界定了该层在整个网络中扮演的角色。通过对网路的各种功能进行分离，可以实现模块化的网络设计，这样有利于提高网络的可扩展性和性能。
三、oai网络参考模型 网络的架构？
分布式网络通常可以分成两种结构：非结构化的网络和结构化的网络。 非结构化的，就相当于是一个集市，只给了一块空地，摊主可以随意一块地儿摆摊。
在非结构化的分布式网络中，各个节点用户是随机地互相连接在一起的，所以非结构化的分布式网络搭建网络比较容易，给一块空地就成。
不过，非结构化的分布式网络有个缺点，就是大家都是随机找地儿，一个节点想要在这里面找到自己要的东西时比较麻烦，它需要向很多节点发送请求，直到得到合适的节点的回复。
就好像在集市，没有分区，你要买个鸡蛋，就得到处溜达或是问人，直到得到回应“我这有鸡蛋卖”为止。
结构化的分布式网络就好像一个分区的集市，蔬菜区、水果区、肉食区、海产区是分好的，是有结构的。所以结构化的分布式网络是通过特定的网络结构连在一起的。
它可以解决非结构化分布式网络的缺陷，就像我们去集市，要买鸡蛋就直奔鸡蛋区一样，节点可以比较高效的找到自己要的东西。
四、网络安全层次模型？
（1）Policy（安全策略） PPDR安全模型的核心，描述系统哪些资源需要保护，如何实现保护。
（2）Protection（防护） 加密机制、数字签名机制、访问控制机制、认证机制、信息隐藏、防火墙技术等。
（3）Detection（检测） 入侵检测、系统脆弱性机制、数据完整性机制、攻击性检测等。
（4）Response（响应） 应急策略、应急机制、应急手段、入侵过程分析、安全状态评估等。
五、网络抽象模型有什么？
网络抽象模型有制定而上的建筑模型和自下而上的抽象模型。
六、bp网络模型的原理？
BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，
通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
七、神经网络模型特点？
神经网络旨在通过构建多层次（输入层、隐层、输出层）的机器学习模型和海量训练数据来学习更有用的特征，能够构建复杂的人工智能模型，从而模拟人脑解决人工智能问题。2006年Hinton等人提出“深度学习”神经网络以后，人工智能在技术上经过5-8年的沉淀后获得突破性进展，自2012年以来，以“卷积神经网络（CNNs）”和“递归神经网络（RNN）”为主的深度学习模型使得复杂任务分类准确率大幅提高，相比其他算法效果和效率改善显著，从而推动了以图像处理、语音识别以及语义理解技术为核心的人工智能的的快速发展。
神经网络的目标旨在用简单的独立结构构建出复杂的数学模型。在单独的节点和节点之间是简单的线性模型，而当层数变多，节点数变多的时候，整个模型构建出了非线性的特征，具有强大的数学模型效果，通过数据学习出适合特定数据的网络参数，从而适应极为复杂的现实情况。深度学习用通俗的说法来看，就是层数较多的神经网络。最基础的神经网络模型是前馈神经网络，这是最基础的模型，其他的神经网络结构的逻辑结构和训练方式都基于这个模型。神经网络模型可以看作是一个黑箱子，外部很多观测到的特征，这些特征按照模型要求作为输入节点，数据在这些节点中按照自己的特征输入，这个模型的目的是通过一个较为复杂的结构得到目标值。其实不用把神经网络想得有多么高深，其实中间的每个节点的连接只是最简单的线性方程。我用通俗的方式打个比方，如果我们把一个人的特征进行数学表达，然后判断他是什么性别，我们用神经网络可以这样来表示，中间的黑箱就是神经网络：
这个黑箱过程是一个很复杂的结构，这些结构就是所谓的隐层节点，隐层节点相互之间连接是通过线性结构连接的，他们可以是一层也可以是多层，每一层的节点数可以是任意的，当调整好结构之后，数据就可以根据训练数据学习出特定的模型，这个模型中隐含了数据的模式，在未来遇到不曾遇到的数据之后这些数据就会通过学习到的结构得出想要解决的目标。在这里，对输入端特征的选取和把目标问题转化成模型的输出是需要去尝试的，当可以将实际问题转化成神经网络能够处理的问题之后，隐层结构的构建也是需要经验的。
神经网络最重要的几个概念就是前向反馈，反向反馈，权重更新，具体来说我可以用单层神经网络的训练过程做一个解释。
我们给定了样本的输入值x,样本的输出值y,神经网络的权重w，这个单层的神经网络可以表现为如下形式：
我们在神经网络中的每一个步骤都有一个权重w，那利用这组输出权重与我们的样本输出值会形成一个误差值
我们现在要做的是，根据这个误差来自动调整我们的权重，并且权重变化方向是收敛结果走的，这里我们用了梯度下降方法。
这是某一个节点的梯度变化过程：
尽管这是单层的训练过程，多层神经网络的过程是一个叠加，我们所谓的卷积神经网络是在维图像上用一个卷积操作做了一个节点的编码，过程也是类似的。
现在所谓的深度学习就是层数很深的神经网络，近年来随着计算性能的提升，神经网络结构的发展，很多过去的人工智能任务得以用神经网络end-to-end得实现。其实这个过程没有大家想的这么复杂，曾经在爱丁堡大学从零手写DNN，CNN，那一段经历加深了我的理解。
八、什么是感性购买决策？
消费者真正的购买理由往往是“我就喜欢”，是感性决策。但消费者自身并未意识到这一点，消费者往往认为自己的购买行为是经过深思熟虑的理性结果。
人类和动物的不同在于，人类具有极其丰富的感情，人类在购买产品的同时不仅仅购买一个冷冰冰的有形的实物，人类往往还希望同时购买这个实物所代表的情感。世界上不少伟大的品牌背后的支撑点都是感性的力量。
感性统治理性，无形统治有形，软件统治硬件，这就是品牌背后最伟大的法则之一。
品牌营销运作的高手总会充分利用这一法则，这也正是品牌世界让人眼花缭乱、感性极致的原因所在。
人类本质上是感性动物，人类一切喜怒哀乐都是感性的表达。人类为感性驱使也为感性困扰，所以任何感性的东西都能打动人类敏感的心灵。
九、osl模型网络层的描述？
七层OSI模型。
osl七层各层的用途：
物理层：物理层规定了激活、维持、关闭通信端点之间的机械特性、电气特性、功能特性以及过程特性。。在这一层，数据的单位称为比特（bit）。
数据链路层：数据链路层在不可靠的物理介质上提供可靠的传输。该层的作用包括：物理地址寻址、数据的成帧、流量控制、数据的检错、重发等。在这一层，数据的单位称为帧（frame）。
网络层：网络层负责对子网间的数据包进行路由选择。网络层还可以实现拥塞控制、网际互连等功能。在这一层，数据的单位称为数据包（packet）。
传输层：传输层是第一个端到端，即主机到主机的层次。传输层负责将上层数据分段并提供端到端的、可靠的或不可靠的传输。此外，传输层还要处理端到端的差错控制和流量控制问题。
会话层：会话层管理主机之间的会话进程，即负责建立、管理、终止进程之间的会话。会话层还利用在数据中插入校验点来实现数据的同步。
表示层：表示层对上层数据或信息进行变换以保证一个主机应用层信息可以被另一个主机的应用程序理解。表示层的数据转换包括数据的加密、压缩、格式转换等。
应用层：应用层为操作系统或网络应用程序提供访问网络服务的接口。
十、网络计算模型有哪几类？
OSI参考模型、TCP/IP生产模型、5层结构学习网络模型。
