油价算法永远涨价的原因是什么_油价长的原因

1.未来10-20年，比较有前景的行业是什么？(未来十年最有前景的行业是什么?)

2.根据航空公司收益管理的定价系统，在什么时段容易买到便宜的机票？

3.我想知道队列算法能干什么

4.搞新鲜蔬菜批发利润多大？一年能赚多少钱。货源去哪里找？(卖蔬菜批发一年能赚多少万?)

5.有哪些看似是爱车，实则毁车的行为？

尽管自行车、玻璃和冰，都是生活中很常见的东西，但是你可能想不到的是，科学家并没有完全理解它们。通过下面的讨论，你将会发现，现实远比我们想象的要复杂得多。

为什么自行车在行驶中不会倒下？

2011年，一个国际研究小组突然“投下一颗重磅”，声称尽管已经分析了150多年，但世界上还没有人真正弄懂为什么自行车在行驶中不会倒下。估计世界上许多自行车骑手听到这个消息后会立刻下车，并不可思议地盯着他们的自行车——多年来他们一直在做的事情，竟然是一件科学无法解释的现象！

不过准确地来说，科学家不知道的是，能使自行车保持稳定的最简单的充分必要条件是什么。自行车的研制，主要依靠的是不断试验，使自行车在行驶中更不易倒下。但是要想解释背后的原理就比较麻烦了。研究人员开始发现，要想解释自行车是如何工作的，数学上需要大约25个变量，例如自行车的前叉相对于路面的角度，质量的分布以及车轮的大小等等。

之后，研究人员把自行车保持稳定的条件变量简化为两个：一个叫“迹”的大小，指的是前轮触地的位置到前叉延长线与地面相交的位置之间的距离；另一个则是可以保持旋转的车轮直立的陀螺恢复力（一种令旋转物体恢复平衡的力，陀螺最为典型，故以陀螺命名）。

不过在2011年，那个国际研究小组不仅对这个理论重新分析了一遍，而且还把一辆自行车中的“迹”和陀螺恢复力弄歪，使得它在理论上无法保持稳定。但结果令人大感意外，这辆自行车在行驶中仍可以稳定地前行。

虽然这个问题没有得到解决，但是在2014年，来自美国康奈尔大学的研究人员已经发明出了一种无论怎么倾斜也不会倒下的车子。他们的发明看起来像是自行车与三轮车的合体，而外侧的两个车轮由一个弹簧来调节。如果弹簧完全松开，它跟普通自行车没什么区别，骑手可以通过倾斜和扭转车把来操控。如果弹簧完全绷紧，它就成了一辆三轮车，骑手只能通过扭转车把来操控。而当弹簧处在某个中间的临界点时，这辆车不管怎么倾斜也都倒不了，而且倾斜也不会影响车子的运动情况。另外，骑手试图扭转车把来转向时，却只会造成车子发生倾斜。结果是完全无法操控这辆车子，它只能沿着直线行驶。研究人员希望借此研究出骑手究竟是如何操控自行车并保存稳定的，并能研制出更易操控的自行车。

但这仍是一场艰难的研究。一些研究人员认为，要想理解自行车为什么不倒，不只是要考虑力学问题，也许还要考虑脑科学。人类能用很复杂的但却很直观的方式使得自行车保持稳定。例如在非常低的速度下，我们很容易就意识到，扭转车把没多大用处，相反我们会通过膝盖运动来操控自行车。

我们为什么会这么做？没人知道。自行车的谜团将会继续困扰我们。

玻璃是什么？

如果你去欧洲参观那些古老的大教堂的话，导游们常常会向你兜售这种观点：玻璃其实是液体，会慢慢地往下流，所以这些古老教堂上的玻璃都是上薄下厚的。

但这个观点是错的。玻璃并不是一种流动很缓慢的液体。研究表明，即使经过十几亿年，一块玻璃里也只不过是几个原子会发生移动。那么上薄下厚是怎么回事？事实上，中世纪的玻璃制造工艺还比较粗糙，没办法制造出厚度均匀的玻璃，于是工匠们会把玻璃厚的一边放在底部。

所以，玻璃就是固体了？对，但它却是一种极为特殊的固体。玻璃是一种无定形固体，或者叫做非晶态固体，因为它的微观结构不像晶体固体（例如金属、食盐和冰）那样是有规则的晶格排列，而是一种类似液体那样的不规则排列。另外，很多高分子化合物如聚苯乙烯等也是无定形固体。

但是，科学家并没有完全搞清楚玻璃的一切。例如，玻璃从液体转变为无定形固体的过程仍然令人摸不着头脑。

大多数材料从液体变为固体时，内部的分子会立刻进行重新排列。也就是说，处在液体时，分子可以自由地走动，然后在某个时刻分子会突然发现自己被困住了，于是一种有规则的晶格排列就形成了。

但是从炽热的液体转变为透明的固体的过程中，玻璃分子的运动状态并不是突然发生改变的，而是随着温度的下降而逐渐放缓的，最终形成的无定形固体仍具有类似液体那种不规则的排列，但却具有固体那种坚固的性质。换句话说，在玻璃中，我们遇到了一种奇怪的现象：类似液体那种不规则的排列被神奇地固定了下来。

但它究竟是怎么被固定下来的仍是一个悬而未决的问题。科学家们提出了许许多多理论来解释。

一种可能的原因是与能量有关。根据热力学定律，每一个分子集合总是趋向构成一种所含能量最低的排列。但在玻璃中，不同的分子集合却会构成不同的排列，最终会形成了一个不可调和的不规则排列。

尽管这种解释听起来不错，但是玻璃会形成不规则的排列，真的是因为这是一种能量最低的排列吗？一些科学家猜测，也许这是一种混乱程度最大的排列，因为一个系统的混乱程度总是趋向于达到最大（即热力学第二定律）。这也是一个合理的解释，尽管这个反而很难解释晶体固体中有规则的晶格排列是如何形成的。

而另一些科学家却认为，玻璃所形成的结构，也许是一种极为特殊的晶体。而且有一个证据能证明这个观点，那就是玻璃内有不断重复的几何结构。如果这种观点是正确的，那么玻璃可以真正称得上“晶”莹剔透。

但不管怎样，玻璃为什么是这样的，到今天也没有一个统一认可的解释。

冰为什么很滑？

花样滑冰选手可以在冰面上滑出优美的舞姿，但这里有一个很令科学家困惑的事情——冰为什么很滑？这个问题看似简单，但即使经过了一个多世纪的研究，科学家也没有找到一个明确的答案。

通常的解释是，冰之所以有很低的摩擦系数，是因为鞋与冰面之间有一层薄薄的水，这层水起到了润滑作用。因此，滑冰选手可以穿着滑冰鞋在冰面上自由地滑动，但是在木质地板上却无法滑动。

事实上早在1850年，英国物理学家迈克尔·法拉第就注意到了这层水。他曾向来自伦敦学会的听众们解释，挤压两块冰，两块冰之间的水层会迅速冻结，这样两块冰就冻在一起了。在很多年里，大家都认为冰面的这层水是因压力导致的，因为压力能使冰的熔点下降，促使冰发生融化。

但是，科学家经过计算后发现，即使一个体重超标的人只用一只滑冰鞋站在冰面，产生的压力也不足以明显改变冰的熔点，所以这种解释行不通。相反，一些科学家认为这应该是摩擦生热。当冰刀在冰面上运动时，产生的热量足以融化冰面。

你可能认为事情就是这样了。但是你可能会想起，即使你穿着滑冰鞋站着不动，你也可能滑倒，这说明摩擦并不是真正的原因。1996年，一些研究人员发现，当温度在-22℃以上时，冰的表面上始终有薄薄的一层永远不会凝固的水。所以说，并不是因为压力或者摩擦力产生的这层水，而是冰本身固有的性质。

不过，一位来自新加坡的研究人员认为，冰上的那层水并不是真正的液态水。他把这一层称为“超固体皮肤”，并认为，冰表面上的水分子之间的化学键被拉长了，但是与液态水不同的是，每一个化学键都没有断裂。而且，这种拉长的化学键会最终在表层与接触物之间产生一种静电斥力。这种静电斥力，类似于托起磁悬浮列车中的电磁力或托起气垫船的空气那样，能托起接触物，并大幅度地减少摩擦阻力。

尽管这位研究人员认为他已经完全解决了这个问题。但是，其他的研究人员对此并不信服。在2013年，一位来自日本的研究人员第一次直接观测了这一层结构，并认为这层应该是“准液体”，是冰融化为水时的一种中间状态。

那么，冰的表面究竟是什么？又是怎么来的？看来，这个问题暂时还得不到解决。

未来10-20年，比较有前景的行业是什么？(未来十年最有前景的行业是什么?)

数据挖掘核心算法之一--回归

回归，是一个广义的概念，包含的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法，白话就是根据几件事情的相关程度，用其中几件来预测另一件事情发生的概率，最简单的即线性二变量问题(即简单线性)，例如下午我老婆要买个包，我没买，那结果就是我肯定没有晚饭吃;复杂一点就是多变量(即多元线性，这里有一点要注意的，因为我最早以前犯过这个错误，就是认为预测变量越多越好，做模型的时候总希望选取几十个指标来预测，但是要知道，一方面，每增加一个变量，就相当于在这个变量上增加了误差，变相的扩大了整体误差，尤其当自变量选择不当的时候，影响更大，另一个方面，当选择的俩个自变量本身就是高度相关而不独立的时候，俩个指标相当于对结果造成了双倍的影响)，还是上面那个例子，如果我丈母娘来了，那我老婆就有很大概率做饭;如果在加一个，如果我老丈人也来了，那我老婆肯定会做饭;为什么会有这些判断，因为这些都是以前多次发生的，所以我可以根据这几件事情来预测我老婆会不会做晚饭。

大数据时代的问题当然不能让你用肉眼看出来，不然要海量计算有啥用，所以除了上面那俩种回归，我们经常用的还有多项式回归，即模型的关系是n阶多项式;逻辑回归(类似方法包括决策树)，即结果是分类变量的预测;泊松回归，即结果变量代表了频数;非线性回归、时间序列回归、自回归等等，太多了，这里主要讲几种常用的，好解释的(所有的模型我们都要注意一个问题，就是要好解释，不管是参数选择还是变量选择还是结果，因为模型建好了最终用的是业务人员，看结果的是老板，你要给他们解释，如果你说结果就是这样，我也不知道问什么，那升职加薪基本无望了)，例如你发现日照时间和某地葡萄销量有正比关系，那你可能还要解释为什么有正比关系，进一步统计发现日照时间和葡萄的含糖量是相关的，即日照时间长葡萄好吃，另外日照时间和产量有关，日照时间长，产量大，价格自然低，结果是又便宜又好吃的葡萄销量肯定大。再举一个例子，某石油产地的咖啡销量增大，国际油价的就会下跌，这俩者有关系，你除了要告诉领导这俩者有关系，你还要去寻找为什么有关系，咖啡是提升工人精力的主要饮料，咖啡销量变大，跟踪发现工人的工作强度变大，石油运输出口增多，油价下跌和咖啡销量的关系就出来了(单纯的例子，不要多想，参考了一个根据遥感信息获取船舶信息来预测粮食价格的真实案例，感觉不够典型，就换一个，实际油价是人为操控地)。

回归利器--最小二乘法，牛逼数学家高斯用的(另一个法国数学家说自己先创立的，不过没办法，谁让高斯出名呢)，这个方法主要就是根据样本数据，找到样本和预测的关系，使得预测和真实值之间的误差和最小;和我上面举的老婆做晚饭的例子类似，不过我那个例子在不确定的方面只说了大概率，但是到底多大概率，就是用最小二乘法把这个关系式写出来的，这里不讲最小二乘法和公式了，使用工具就可以了，基本所有的数据分析工具都提供了这个方法的函数，主要给大家讲一下之前的一个误区，最小二乘法在任何情况下都可以算出来一个等式，因为这个方法只是使误差和最小，所以哪怕是天大的误差，他只要是误差和里面最小的，就是该方法的结果，写到这里大家应该知道我要说什么了，就算自变量和因变量完全没有关系，该方法都会算出来一个结果，所以主要给大家讲一下最小二乘法对数据集的要求：

1、正态性：对于固定的自变量，因变量呈正态性，意思是对于同一个答案，大部分原因是集中的;做回归模型，用的就是大量的Y~X映射样本来回归，如果引起Y的样本很凌乱，那就无法回归

2、独立性：每个样本的Y都是相互独立的，这个很好理解，答案和答案之间不能有联系，就像掷硬币一样，如果第一次是反面，让你预测抛两次有反面的概率，那结果就没必要预测了

3、线性：就是X和Y是相关的，其实世间万物都是相关的，蝴蝶和龙卷风(还是海啸来着)都是有关的嘛，只是直接相关还是间接相关的关系，这里的相关是指自变量和因变量直接相关

4、同方差性：因变量的方差不随自变量的水平不同而变化。方差我在描述性统计量分析里面写过，表示的数据集的变异性，所以这里的要求就是结果的变异性是不变的，举例，脑袋轴了，想不出例子，画个图来说明。(我们希望每一个自变量对应的结果都是在一个尽量小的范围)

我们用回归方法建模，要尽量消除上述几点的影响，下面具体讲一下简单回归的流程(其他的其实都类似，能把这个讲清楚了，其他的也差不多)：

first，找指标，找你要预测变量的相关指标(第一步应该是找你要预测什么变量，这个话题有点大，涉及你的业务目标，老板的目的，达到该目的最关键的业务指标等等，我们后续的话题在聊，这里先把方法讲清楚)，找相关指标，标准做法是业务专家出一些指标，我们在测试这些指标哪些相关性高，但是我经历的大部分公司业务人员在建模初期是不靠谱的(真的不靠谱，没思路，没想法，没意见)，所以我的做法是将该业务目的所有相关的指标都拿到(有时候上百个)，然后跑一个相关性分析，在来个主成分分析，就过滤的差不多了，然后给业务专家看，这时候他们就有思路了(先要有东西激活他们)，会给一些你想不到的指标。预测变量是最重要的，直接关系到你的结果和产出，所以这是一个多轮优化的过程。

第二，找数据，这个就不多说了，要么按照时间轴找(我认为比较好的方式，大部分是有规律的)，要么按照横切面的方式，这个就意味横切面的不同点可能波动较大，要小心一点;同时对数据的基本处理要有，包括对极值的处理以及空值的处理。

第三， 建立回归模型，这步是最简单的，所有的挖掘工具都提供了各种回归方法，你的任务就是把前面准备的东西告诉计算机就可以了。

第四，检验和修改，我们用工具计算好的模型，都有各种设检验的系数，你可以马上看到你这个模型的好坏，同时去修改和优化，这里主要就是涉及到一个查准率，表示预测的部分里面，真正正确的所占比例;另一个是查全率，表示了全部真正正确的例子，被预测到的概率;查准率和查全率一般情况下成反比，所以我们要找一个平衡点。

第五，解释，使用，这个就是见证奇迹的时刻了，见证前一般有很久时间，这个时间就是你给老板或者客户解释的时间了，解释为啥有这些变量，解释为啥我们选择这个平衡点(是因为业务力量不足还是其他的)，为啥做了这么久出的东西这么差(这个就尴尬了)等等。

回归就先和大家聊这么多，下一轮给大家聊聊主成分分析和相关性分析的研究，然后在聊聊数据挖掘另一个利器--聚类。

根据航空公司收益管理的定价系统，在什么时段容易买到便宜的机票？

1.人工智能行业

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品和产业模式，改变甚至重新塑造传统行业。但是现在很多高校还没有这个专业，所以很多学生还不能报考这个专业，如果想报这个专业，就必须选择相应的学校。

根据现在的社会情况来看，这个专业在未来的确是需求比较大的行业之一，现在的相关人才缺口已经达到了500万人。不仅好找工作，而且相关人工智能的工作是非常高薪的工作。

2.大数据行业

“大数据+”已经渗透到几乎所有行业，大数据相关技术方向：大数据开发方向：大数据运维；云计算方向：数据挖掘、数据分析；机器学方向等等。目前已经有很多高校开设了这个专业，就业前景十分不错。

三个方向中，大数据开发是基础，以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门薪资已经达到了8K以上。

一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学大数据专业也是进大公司的捷径！精通任何方向之一者，均会“前”途无量。

3.虚拟现实行业

随着VR/AR成为全球最炙手可热的“金矿产业”，大量资本涌入，科技巨头抢滩布局。VR/AR技术的产品整合及商业变现正在逐渐成熟，但在这个过程中，专业人才成为市场和行业加速发展的重要因素。

在一份关于VR在全球范围内的人才分析报告中显示：中国VR人才在全球仅占2%，但对VR人才的需求却有18%，而美国的VR人才分布达到40%，中美之间有着巨大的差距。

4.教育行业

随着国家二胎政策的开放，未来十多年将是新生儿增长的时期，教育优质稀缺，主力人群80后父母、90后学生追求差异化教育，这为多元化教育发展提供了强大动力。

各年龄段教育有很多需求细分，0到6岁阶段的早教、学前、艺术教育，6到12岁的素质教育，12到18岁的夏令营，20到40岁的技能培训、在线教育、商业类等等，还有个别的企业家教育，这些教育细分领域提供了大量的求职机会。

而教育行业比较简单，区域性明显，很难形成垄断，学习的时间成本决定了就近就读，老师的流动性也大，入行门槛低，所以行业需求较大。

5.新能源行业

新能源产业在我国的发展十分迅速。国家需要很多这方面的人才，来促进经济的持续发展。新能源技术是当今不可缺少的，而且未来肯定会持续发展。

6.新技术行业

比如建筑行业新兴的BIM技术。建筑业是个传统的行业，涉及面广、人才需求大。随着信息技术的发展，数字化建造技术正以前所未有之势对建筑行业发生巨大的转变，而BIM技术则成为引发建筑业重大变革的“”。

BIM作为一个新兴的技术，减少了很多设计及施工的技术压力，使设计时间都用在设计上。建设前期就可以验证设计图纸施工的可行性，避免大量拆改及图纸变更的出现，减轻现场技术压力，使现场施工技术管理的重点放在施工和运行调试上，最主要的是降低了工程投资成本。越来越多的业主及开发商都希望工程中能用到BIM技术。

此外，国家已出台很多相关政策大力支持推广BIM技术，得以让BIM技术越来越广泛地被应用。曾在2018年的一次大会上，王美华委员提出：高校土木专业增加BIM技术课程。这一提议的提出，进一步推进了BIM技术的应用。因此，这就增长了BIM技术人才的需求，而由于真正的BIM人才严重稀缺，相应地BIM技术人才的工资也将会大大高于同行其他专业技术人才的工资，所以BIM相关岗位也就成了建筑行业的黄金职业。

10-20年是个相当长的时间概念，小编觉得在未来这么长的时间概念里，以下行业将崛起：

随着油价的持续上涨，同时我国北方乙醇汽油的不断推广，政策方面对于新能源汽车不断的开绿灯，而通常一辆成熟汽车也恰恰需要接近10年的时间去准备。汽车行业的利润又相当高，世界500强中有23家汽车制造商，这也凸显了汽车行业巨大的红利，而新能源汽车又恰恰颠覆了整个传统汽车工业，给予更多创业者和老牌车厂同一起跑线的机会。小鹏汽车，威马汽车，蔚来汽车还有目前大红大热的特斯拉，都看准了这个巨大的新新市场。

人工智能在目前仍然在初期阶段，随着算法的不断深入，AI将在未来发挥巨大的作用。从自动驾驶到智能投资再到生物医疗，越来越多的地方，都有人工智能施展拳脚的地方。

21世纪什么最值钱？自然是数据了，目前各家巨头都在大数据领域积极的布局，基于大数据，未来我们的生活变得越来越智能，而同时数据也变得越来越无价。而目前真正实现大数据的企业并不多，日后数据类企业将越来越多，打破目前几家独大的情况。

区块链是目前风口上的概念，区块链去中心化的概念在未来金融，供应链，公共服务等领域都将会有一席之地，而未来虚拟货币也有一定可能会冲击主流货币的地位。

这个问题提得真好，人无远虑必有近忧，有一些行业再过几年就会被淘汰，但是你怎么说都不信，例如会计、生物制药、司机、记者、收银员

因为一到高考报考时候就会看到，会计、计算机、国际经济与贸易、土木工程、英语、物流需要100个就能报考10000个

会计会被核算系统所代替；制药、食品会被智能生产线代替；土木工程会被预制和机器人代替

未来只有研发机器、设计机器、指挥机器、维修机器的行业和岗位才有前景，9年前，我曾经去过位于河北省高碑店的娃哈哈八宝粥生产车间：很大的车间，一进去只看见一面是制罐的薄铁皮；一面是各种粮食，顺着生产线往前走到头，八宝粥已经装箱上车。从头到尾只看见几个人，其中几个机械养护、检修人员；还有两个在生产线旁边，负责挑次品的人，现在呢，连挑次品的人也换成了机器人，整个车间就剩下几个检修工程师了。想想制药、食品等其他的生产线会是什么样呢？再过两年又会是什么样呢？

由于中国未来进入老龄化社会，养老行业前景看好，未来10一20年，会成为朝阳产业。我国大概有90%人的人选择居家养老，7%的人选择社区养老，3%的人选择公共养老。养老会牵扯到生活，教育、医疗、康复、护理等内容，是未来重要而有前景的行业。一是老龄化社会的到来。联合国最新标准是65岁以上的老人占人口7%以上，该地区视为进入老龄化社会。而我国到2022年左右，中国65岁以上人口将占到总人口的14%，实现向老龄社会的转变。因此，养老产业在未来的发展前景广阔。二是养老压力加大。随着社会发展，几代同堂的生活已经被打破，家庭小型化，几代人分住已经成为常态，许多老人居家自住，无人照料，有的请保姆照料，很难达到科学健康的护理。有的农村，年轻人常年在外打工，老年人无人照料的现象还比较多，农村老人自己照顾自己，生活有时就会出现困难，不利于老人的健康。因此，传统的养老方式向社会养老转变。三是老年人经济收入少。据有关养老机构调查，城市老人儿女经济支持率30%，农村老人儿女经济支持率60%，有的老人的经济面临困难，养老成为社会问题。因此，社区养老，机构养老成为未来的发展方向。总之，今后10到20年，国家建立以居家养老为基础，以社区养老为依托，以机构养老为支撑的养老新格局，但高质量的机构养老产业发展前景更令人期待，必将成为社会养老的重要力量。

在这里先大致定义一下“有前景”：发展较快、人才缺口较大、收入较好。

如果接受这个定义的话，就可以分析一下未来的诸多行业了。

最容易想到的是通讯和计算机行业，毕竟这两个行业在过去几十年中一直迅速发展。具体而言的话，5G和未来的高速通讯、人工智能、虚拟现实、增强现实、移动互联网应该是发展较快的子行业。

通讯和计算机行业的发展，需要材料和能源的支持。现在计算机行业面临硅芯片性能下滑的问题，个人计算设备也面临电池能量密度不足的问题。这些问题现在有了一些模糊的解决方案，在未来二十年中也许会有重大的突破。因此，清洁电力、量子计算、光计算、生物计算、高性能电池、石墨烯行业也会有较好的发展前景。

随着这些行业的发展，人们会对互联网上的内容有更高的要求。人们会需要更精彩刺激、更身临其境、更击中大众笑点与爽点的内容。因此虚拟现实交互内容、音频内容行业同样也将会有较好的发展。

在这种生活状态下，人们对自身生存方便性的需求也会随之提升。网购、快递、外卖、约车等行业也会有进一步发展。

你好谢邀，荣幸回答。10年～20年的未来，可以分为10年一个阶段；我来设想一下20年后的情况吧！20年后，农林鱼畜副业、教育业、交通运输业、进出口业、军事、建筑业、信息业、制造业、科技、能源业、金融业、服务业，等的国家级产业，任然在继续；因为，这是国之根本。其中，科技智能化和信息传递化，是最为有前景的；因为，几乎所有人，会从工作中解脱出来，被智能机器所取代。人只负责控制智能机器，和日常休闲。人类所需的物质，会以按需分配取代现在的按劳分配制度。从此，实现了共产主义社会，甚至是共产国际社会。人类的管理制度，将是一种全新的制度。因为，社会的次序已经发生了全新的变化。例如：各种交通工具不需要了、钱不需要了、现有的交通设施不需要了；各种工作只是义务性的工作；建筑形式会因为智能化的发展而重新建造，例如，智能医学、智能营养学、智能养生学，等学科会进入所有人家；甚至是智能微分子或更小颗粒能按照你的意识，随意改造居家用品；男性的天然基因已经通过智能培养后，进行孕育、成人。芯片科技技术的研发，已经输入了全世界各类学科和各项技能的芯片，需要通过某种技术与人体思维控制系统相对接，使得人来的智商，开发到更高的水平，来替代人的知识量学习；而人类在成长的过程中，只需要通过玩，来达到必要的体能素质。义务性的工作，也许只是按适应的年龄要求，去完成每天2.5小时既定的工作量即可。人类要去到任何已经开发的地方，只需要通过卫星定位，把你按超光速的速度，传递过去就好。这些设想中的一部分是，我从1995版的这本书上看到的2028年的预测，加上2011年我和某物联网开发者之间狂想出来的。只具备笑一笑的回答。呵呵呵！

谢邀，

物联网，人工智能，超能机器人。

未来10-20年，比较有前景的行业是什么？

好像很多人觉得自动驾驶汽车在10-20年会是有前景的行业，我觉得未必！这个行业要迎来发展期，还是要有一段时间的。至少需要相应的政策法规，配套措施的普及，才会有利可图。

对此我做以下几个行业分析。

一，农业。作为一个国家的基础，农业自然是必不可少的。就目前国家的投入资金来看，农业将会迎来一个高速发展期。

二，养老业，未来10-20年，人口老年化步入增长期，老有所养，是国家的政策，未来国家在这方面的投入也会很惊人，可以去分一羹。

三人工智能，大数据。科技发展是一个国家实力的象征，未来10-20年人工智能，和大数据的集，将是支撑科技发展的必要条件，国家的补贴投入不会少。

以上可供各位选择，文化水平低的就去发展农业，养老业。高智商人群，就自由发挥啊吧！

欢迎大家提出不同建议！

大数据技术的发展，随着人工智能、移动互联网和物联网的兴起，大数据几乎涉及到所有行业的发展，也带来无限商业应用价值，全球优秀大数据创业企业也持续被国内资本市场看好，比如2017年，商业化服务支持初创公司Confluent拿下5000万美元投资，数据管理公司Collibra的C轮融资额达到5000万美元。而国内的大数据行业是在金融、医疗健康领域投资较多。

人工智能领域，这是一个能遍地开花的产业链，从应用层面的无人机、智慧机器人、智能驾驶、智能安防；到技术层面的文本语音识别，基础层面的智能芯片、模型算法，人工智能的每一个层面的每一个板块，都具有蓬勃发展的前景。国外的Facebook,、亚马逊、微软、谷歌和苹果以及国内的BAT凭借着强大的技术和资本支持，处于人工智能产业发展的最前沿，对于人工智能的细分领域，全球数千家人工智能的初创企业正在蓄势待发。

区块链技术可是现在最火爆的技术之一，虽然还没有成熟，但许多人都对区块链的未来发展前景看好，并且纷纷投资区块链领域，未来的发展潜力不容小觑。

云计算，中国目前云计算产业总体仍处于起步阶段，大都是与物联网行业相结合，比如交通，物流快递，智能家居家电，环保行业，公共安全等各个方面，在试点上已经取得初步的成功，在未来应用到市场上将会带来更大的效益与便捷。

新能源行业，总体前景都是很不错的，以新能源汽车为例，发展趋势不可逆转，政策市场持续利好，未来成长空间巨大。

不用多说，光看现在的医院，每年看病的人数，每年的体检有多少人身体不健康就知道，健康管理行业的发展是大势所趋。

由于我们的健康管理意识差、健康素养薄弱，生活中饮食不规律、不注意心理状态调节、不重视运动、熬夜抽烟喝酒、对体检不达标无动于衷等等，导致我们生活中很多慢高发，而且这种趋势日渐年轻化。

近年以来，各种慢呈井喷式上升，培养全民的健康管理意识已经非常重要。据有关的数据统计，全球范围内传染病、新生儿、孕妇产等原因导致的死亡只占18.6%，而慢性非传染病占73.4%，伤害占8%。而且因为慢导致死亡的人数占死亡总人数的70%以上，特别是心脑血管病、癌症、慢性呼吸系统疾病更是城乡居民死亡的主要原因，而且医疗人数和费用逐年上升，可见，慢性疾病已成为危害身体健康的头号杀手。

就目前来说，健康管理方面知识已经在全国慢慢普及，人们也越来越明白健康管理的重要性。在其他一些发达国家，配备了大量的健康管理师，比如美国每10人就有7人享有健康管理服务，日本有营养师40万人。而我们国家，0-15岁的人口大约2.49亿，每36万人才拥有一名儿童健康管理师，与发达国家差距巨大。

此外，我们国家已经组建卫生健康委员会，把以治病转变为以人民健康为中心，而且，我们国家目前健康管理的专业人才奇缺，需求量不断增大，我觉得按照现在的发展趋势，这是一个具有潜力的朝阳行业。

正如当今市场上所说的“年轻不养生，老来养医生”，你认同吗？

我想知道队列算法能干什么

根据航空公司收益管理定价系统的原理，在不同的时间段内会存在不同价格的机票。下面我会根据我的了解以及相关经验，针对这个问题做出如下回答。

一、根据这个问题，要想知道在什么时段容易买到便宜的机票，就需要对航空公司收益管理的定价系统进行一个简单的了解。

接下来在这里简单的说一下，以下语言可能会比较客观，大家简单了解，参考一下就好，如果没有耐心的朋友可以直接去看第二点。

首先，收益管理定价系统是航空公司在实现收益最大化的关键管理工具之一，简单介绍一下它的基本原理和应用方式。

收益管理定价系统是基于市场需求、机票销售趋势，以及航空公司航线网络等多个因素，通过数据分析和预测，来调整机票价格以最大程度地实现收益最优化的一种方案。航空公司的收益管理部门通过利用各种算法和数据工具来分析价格弹性和市场总需求来制定不同的价格方案。在具体应用收益管理定价系统时，航空公司一般会通过设置几个不同的价格级别，根据航班的预订情况逐渐涨价。比如，一个航班可能会设定3个不同的价格级别，如果更多的人开始预订这个航班，那么价格就会逐渐上涨直到达到最终价格。如果预订较少，航空公司可能会提供促销或者降价机票来吸引更多的顾客。通常针对这些情况，航空公司都会有专门的人对乘客以及市场进行分析，作出报告，从而更好的对航空公司的机票销售业务进行运营，以下是某航空公司对市场的分析报告预览图。在定价过程中，航空公司也会考虑许多因素，比如乘客的目的地、旅游季节、国际油价、运力成本、竞争对手的定价策略等。综合考虑这些因素，航空公司的收益管理团队会对不同的价格级别和确定机票的价格做出最优化的决策，以达到收益最大化的目的。

总的来说，收益管理定价系统是一种帮助航空公司最大化收益的管理工具，其核心思想是根据市场情况和需求对机票价格做出最优的调整，从而实现最大化的收益。

二、根据航空公司的定价系统在什么时段容易买到更便宜的机票呢？

（一）首先，相对于节日、寒暑等热门时间，平时工作日出行的机票价格会相对便宜。

其次，航空公司通常会在淡季推出促销机票，就比如冬天在春节之前的时候，因为他们需要吸引更多的顾客乘坐航班。淡季和旺季的机票价格是完全不同的一个市场行情。就比如由四川达州到上海的航班，在春节前后的时候，人们都想着回家过年，然后过完年之后再回到大城市继续打拼，努力工作，在这一段时间就属于旺季，乘客的上座率非常高，航空公司完全不用考虑销量问题，那么这一段时间航空公司就会对机票的价格进行适当的提高，从而增加利润。而对于这一航班来说，如果是秋夏时间，在五一或者国庆这种节日之外的情况，尤其是由上海飞往达州的航班，这种情况的时候上坐率是非常低的，但是航班又不得不发出，因此航空公司为了保全销量和成本，通常都会通过推出特价机票或者降低机票价格的方式来提高上座率，薄利多销。

（二）通常情况下，提前预订机票是比较划算的。

因为航空公司会在预订量较低的时候降低机票价格以吸引预订。然而，对于紧急出行需要，航空公司在晚上或周末通常会发布更便宜的机票价格。同热门航班类似的道理，有一些航班不确定性比较多，有时候可能乘客很多，但有时候乘客也很少，并且没有固定的时间规律，这种情况下的航班提前预定的话，往往机票价格都比较便宜。因为航空公司并不确定在临近航班出发日期的时候，航班的上座率是否能够达到最高，所以通常都会优先考虑降低航班价格，提高上座率，让更多的乘客选择自己公司的航班。

（三）关于提前预定机票，这里个人还根据真实经历总结了一个小技巧，如下：

比较热门的航班，行程安排妥当，条件允许的情况下，大家可以在提前两到三个月提前预定机票，因为热门航班绝大多数时候，通常航空公司都不会担心会有空座的情况，基本上都是班班爆满，临近出行的时候，要么就是售空了，要么就是剩余的座位会临时涨价。另外，如果是平常比较冷门一点的航班，或者是部分时候比较冷门的航班（就比如在春节前夕，一部分较偏僻地区向大城市发出的航班），大家在提前一个月左右预定，通常都会享受到相对比较优惠的价格。另外这些航班由于平时相对比较冷门，乘坐的乘客并不会太多，因此通常在航班起飞前几天或者前一周，仍然会有不少的空座，这时候航空公司为了提高销量，降低成本，通常都会临时放出一些特价机票，远远低于正常机票的价格，因此比较冷门一点的航班，大家可以在提前一周左右多多关注机票的价格变动。

（四）个人总结了几个机票购买优惠时间段

一般来说，工作日的上午机票会比下午机票贵。因为上午出发的一般都是一些商务乘客，并且这种情况基本上机票价格都是由公司报销的，所以这一部分乘客对机票的价格并不在乎。如果是下午或者晚上出发的那些旅客，通常都是个人出行旅游，机票的钱肯定是由自己来承担的，因此绝大多数人都更在意价格，所以航空公司对机票的定价会更低，这样更容易瘦出。再有就是周一，周五和周日的票价也会贵一些。因为这几天通常都是商旅和旅游出行的人群的集中时间点，这是我个人所发现的规律。再有就是之前所说的很多航班都是买的越早越便宜。因为越早定制的行程，变化的几率就会越大，不能出行的可能性就会越高，那么这些航空公司容易赚到退票费和改签费，并且空出来的座位仍然可以售出给其他乘客，从而为航空公司提供价值，这一情况应该就是网上很多人所说的经济学中的需求不明确情况。

（五）此外，大家还可以结合比价网站和机票代理商的信息，寻找最优惠的机票。

这些网站和代理商通常会提供不同航空公司、时间和价格的选项，您可以通过比较不同航空公司、时间和价格的交集，来找到最符合您需求的机票预订方案，就比如我最常用的智行，就是一个非常不错的比价平台，强烈推荐大家去了解一下。

智行APP比价页面

相同航班同一天不同时间点的价格

最后，希望我的回答能够帮到大家，让你在购买机票时更好的了解到定价原理和时间安排，为你的出行省下更多的金钱和时间！

搞新鲜蔬菜批发利润多大？一年能赚多少钱。货源去哪里找？(卖蔬菜批发一年能赚多少万?)

队列是一种先进先出的数据结构，由于这一规则的限制，使得队列有区别于栈等别的数据结构。

作为一种常用的数据结构，同栈一样，是有着丰富的现实背景的。以下是几个典型的例子。

[例5-2] 一个旅行家想驾驶汽车以最少的费用从一个城市到另一个城市(设出发时油箱是空的).给定两个城市之间的距离D1,汽车油箱的容量C(以升为单位),每升汽油能行驶的距离D2,出发点每升汽油价格P和沿途油站数N(N可以为零),油站i离出发点的距离Di,每升汽油价格Pi(i=1,2,……N).

计算结果四舍五入至小数点后两位.

如果无法到达目的地,则输出"No Solution".

样例:

INPUT

D1=275.6 C=11.9 D2=27.4 P=2.8 N=2

油站号I

离出发点的距离Di

每升汽油价格Pi

1

102.0

2.9

2

220.0

2.2

OUTPUT

26.95(该数据表示最小费用)

[问题分析]

看到这道题,许多人都马上判断出穷举是不可行的,因为数据都是以实数的形式给出的.但是,不用穷举,有什么方法是更好的呢 递推是另一条常见的思路,但是具体方法不甚明朗.

既然没有现成的思路可循,那么先分析一下问题不失为一个好办法.由于汽车是由始向终单向开的,我们最大的麻烦就是无法预知汽车以后对汽油的需求及油价变动;换句话说,前面所买的多余的油只有开到后面才会被发觉.

提出问题是解决的开始.为了着手解决遇到的困难,取得最优方案,那就必须做到两点,即只为用过的汽油付钱;并且只买最便宜的油.如果在以后的行程中发现先前的某些油是不必要的,或是买贵了,我们就会说:"还不如当初不买."由这一个想法,我们可以得到某种启示:设我们在每个站都买了足够多的油,然后在行程中逐步发现哪些油是不必要的,以此修改我们先前的购买,节省资金;进一步说,如果把在各个站加上的油标记为不同的类别,我们只要在用时用那些最便宜的油并为它们付钱,其余的油要么是太贵,要么是多余的,在最终的中会被排除.要注意的是,这里的便宜是对于某一段路程而言的,而不是全程.

[算法设计]由此,我们得到如下算法:从起点起(包括起点),每到一个站都把油箱加满(终点除外);每经过两站之间的距离,都按照从便宜到贵的顺序使用油箱中的油,并计算花费,因为这是在最优方案下不得不用的油;如果当前站的油价低于油箱中仍保存的油价,则说明以前的购买是不够明智的,其效果一定不如购买当前加油站的油,所以,明智的选择是用本站的油代替以前购买的高价油,留待以后使用,由于我们不是真的开车,也没有为备用的油付过钱,因而这样的反悔是可行的;当我们开到终点时,意味着路上的费用已经得到,此时剩余的油就没有用了,可以忽略.

数据结构用一个队列:存放由便宜到贵的各种油,一个头指针指向当前应当使用的油(最便宜的油),尾指针指向当前可能被替换的油(最贵的油).在一路用一路补充的过程中同步修改数据,求得最优方案.

注意:每到一站都要将油加满,以确保在有解的情况下能走完全程.并设出发前油箱里装满了比出发点贵的油,将出发点也看成一站,则程序循环执行换油,用油的操作,直到到达终点站为止.

本题的一个难点在于认识到油箱中油的可更换性,在这里,突破现实生活中的思维模式显得十分重要.

[程序清单]

program ex5_2(input,output);

const max=1000;

type recordtype=record price,content:real end;

var i,j,n,point,tail:longint;

content,change,distance2,money,use:real;

price,distance,consume:array[0..max] of real;

oil:array [0..max] of recordtype;

begin

write('Input DI,C,D2,P:'); readln(distance[0],content,distance2,price[0]);

write('Input N:'); readln(n); distance[n+1]:=distance[0];

for i:=1 to n do

begin

write('Input D[',i,'],','P[',i,']:');

readln(distance[i],price[i])

end;

distance[0]:=0;

for i:=n downto 0 do consume[i]:=(distance[i+1]-distance[i])/distance2;

for i:=0 to n do

if consume[i]>content then

begin writeln('No Solution'); halt end;

money:=0; tail:=1; change:=0;

oil[tail].price:=price[0]*2; oil[tail].content:=content;

for i:=0 to n do

begin

point:=tail;

while (point>=1) and (oil[point].price>=price[i]) do

begin

change:=change+oil[point].content;

point:=point-1

end;

tail:=point+1;

oil[tail].price:=price[i];

oil[tail].content:=change;

use:=consume[i]; point:=1;

while (use>1e-6) and (point=oil[point].content

then begin use:=use-oil[point].content;

money:=money+oil[point].content*oil[point].price;

point:=point+1 end

else begin oil[point].content:=oil[point].content-use;

money:=money+use*oil[point].price;

use:=0 end;

for j:=point to tail do oil[j-point+1]:=oil[j];

tail:=tail-point+1;

change:=consume[i]

end;

writeln(money:0:2)

end.

[例5-3] 分油问题:设有大小不等的3个无刻度的油桶,分别能够存满,X,Y,Z公升油(例如X=80,Y=50,Z=30).初始时,第一个油桶盛满油,第二,三个油桶为空.编程寻找一种最少步骤的分油方式,在某一个油桶上分出targ升油(例如targ=40).若找到解,则将分油方法打印出来;否则打印信息"UNABLE"等字样,表示问题无解.

[问题分析] 这是一个利用队列方法解决分油问题的程序.分油过程中,由于油桶上没有刻度,只能将油桶倒满或者倒空.三个油桶盛满油的总量始终等于开始时的第一个油桶盛满的油量.

[算法设计] 分油程序的算法主要是,每次判断当前油桶是不是可以倒出油,以及其他某个油桶是不是可以倒进油.如果满足以上条件,那么当前油桶的油或全部倒出,或将另一油桶倒满,针对两种不同的情况作不同的处理.

程序中使用一个队列Q,记录每次分油时各个油桶的盛油量和倾倒轨迹有关信息,队列中只记录互不相同的盛油状态(各个油桶的盛油量),如果程序列举出倒油过程的所有不同的盛油状态,经考察全部状态后,未能分出TARG升油的情况,就确定这个倒油问题无解.队列Q通过指针front和rear实现倒油过程的控制.

[程序清单]

program ex5_3(input,output);

const maxn=5000;

type stationtype=array[1..3] of integer;

elementtype=record

station:stationtype;

out,into:1..3;

father:integer

end;

queuetype=array [1..maxn] of elementtype;

var current,born:elementtype;

q:queuetype;

full,w,w1:stationtype;

i,j,k,remain,targ,front,rear:integer;

found:boolean;

procedure addQ(var Q:queuetype;var rear:integer; n:integer; x:elementtype);

begin

if rear=n

then begin writeln('Queue full!'); halt end

else begin rear:=rear+1; Q[rear]:=x end

end;

procedure deleteQ(var Q:queuetype;var front:integer;rear,n:integer;var x:elementtype);

begin

if front=rear

then begin writeln('Queue empty!'); halt end

else begin front:=front+1; x:=Q[front] end

end;

function dup(w:stationtype;rear:integer):boolean;

var i:integer;

begin

i:=1;

while (i<=rear) and ((w[1]q[i].station[1]) or

(w[2]q[i].station[2]) or (w[3]q[i].station[3])) do i:=i+1;

if i0 then

begin

print(q[k].father);

if k>1 then write(q[k].out, ' TO ',q[k].into,' ')

else write(' ':8);

for i:=1 to 3 do write(q[k].station[i]:5);

writeln

end

end;

begin {Main program}

writeln('1: ','2: ','3: ','targ');

readln(full[1],full[2],full[3],targ);

found:=false;

front:=0; rear:=1;

q[1].station[1]:=full[1];

q[1].station[2]:=0;

q[1].station[3]:=0;

q[1].father:=0;

while (front begin

deleteQ(q,front,rear,maxn,current);

w:=current.station;

for i:=1 to 3 do

for j:=1 to 3 do

if (ij) and (w[i]>0) and (w[j]remain

then begin w1[j]:=full[j]; w1[i]:=w[i]-remain end

else begin w1[i]:=0; w1[j]:=w[j]+w[i] end;

if not(dup(w1,rear)) then

begin

born.station:=w1;

born.out:=i;

born.into:=j;

born.father:=front;

addQ(q,rear,maxn,born);

for k:=1 to 3 do

if w1[k]=targ then found:=true

end

end

end;

if not(found)

then writeln('Unable!')

else print(rear)

end.

有哪些看似是爱车，实则毁车的行为？

批发蔬菜利润怎么样？赚钱吗？

其实只要是买卖，总归逃不过成本与利润的话题，很多人以为菜的价格是由菜农调控的，其实不然，菜的价格是根据市场的供给调控的，蔬菜越来越少，成本越来越高，才是蔬菜涨价的原因，而菜农赚钱离不开以下几点。

一、蔬菜成本、

蔬菜的最基本的成本就是蔬菜本身，就是蔬菜批发商从农户手里或者从种植基地拉上车的价格。这个价格的变化是很大的。在行情好的时候，收购价能比平常年份高出两倍，这主要是因为种植量突然变少，比如大面积的虫害或者灾难性的自然天气，这种情况下，因为供应量的罕见减少，市场上买的人比买的人多，价格自然很高，卖菜的看起来赚了不少，但是农民也不是傻子，他们从农户手里的收购价，也显著的提高，真实的利润率并没有提高。

二、交通运输成本

这项成本也是固定的，并且在蔬菜总成本中占比较高，并且往往呈现的都是上涨的趋势。蔬菜价格的不断上涨，和交通成本的上升是有关系的。蔬菜从农田里摘出来，需要经过运输才能到各位的餐桌上，对于一些外地菜来说，可以说是长途跋涉。油价一旦上涨，蔬菜价格必然也跟着上涨。

三、店面租金成本

这项成本是蔬菜价格里面永远绕不开、少不了的费用，中国房地产价格的飙升，带动了所有租金的上涨，卖菜的小摊也不例外，加上各种管理费和税费，所赚的钱，大部分还是贡献给了租金。

如果说卖3元一斤的，进价为五毛一斤，是不是每卖一斤就赚两块五？这样的算法就太简单了。卖菜是早起晚归的挣辛苦钱，没有到日进斗金的地步，也没有你想的那么简单。无论蔬菜的价格涨成什么样子，卖菜的毛利润也就在20到30个百分点的样子。

那么蔬菜批发货源去哪里找呢？

1:一般你所在的城市都会有一个比较规模大的果蔬批发市场

大部分的商户都是在批发市场里面拿货的。

2:如果较为单一的蔬菜又很多都是直接与当地农户合作，直接产地供应的。

3:农民收了菜后卖给当地蔬菜经纪人，经纪人联系各地客户，到农村拉到各地蔬菜批发市场销售。

4:当然现在互联网这么发达你也可以在各大蔬菜批发供应网站找到货源。

我在批发市场旁边开了几年饭店，后来又做了三年的蔬菜水果批发，对你提的这个问题可以说很有发言权。

一，蔬菜批发有两种上货方式

我在批发市场这么多年，看见过一夜暴富的，也看见过很多血本无归的，这个一年能够赚多少钱？不光要看进货的眼光，还要看有没有运气。

一，一夜暴富的

二，血本无归的

三，不赔不挣白玩的

全国蔬菜的主产区基本我都去过，不过要想品种齐全，还是以山东寿光的蔬菜为主，尤其是冬天的时候。因为:

很有幸我能回答这个问题！这行业我有二十年的辛酸和泪楚！蔬菜这行业水很深，你如果能撑握好各地区的供需量，瞅准时机上货，你会大赚的！但是，如果把握不住时机，你说不定风餐露宿，熬夜费神，到头来会赔得很惨，碰上损耗大的蔬菜，你会赔的不认识人，烂菜扔都没法扔！现在是信息化时代，如果利用各平台信息把握时机，你肯肯一大笔钱！去种植基地找货源！

总之一句话:信息时代、数据更重要，观察好后而行！慎重！只要你不怕苦，能输得起，一定能赚大！

搞蔬菜批发新手必须有老手带你才能不赔钱，首先在批发市场有自己的地盘，货拉回来有地方。蔬菜批发就是与时间赛跑，一样的东西不一样时间到达批发市场，可能一个赚钱一个赔钱，大城市的批发市场一般都是夜市到天明八点。小商小贩批发回去，回来晚了就失去了时间差，放到晚上在卖，蔬菜一定没有现回来的新鲜，价格就会大打折扣。批发蔬菜利润大小不一样，因为蔬菜就是鬼市，好了一车能赚几万。不好也会血本无归。拉硬货一般利润稳定赚钱少，比如土豆，萝卜，大，大蒜，大姜，这些东西一般不会赔钱，就是销售慢一点，赚大钱但风险，批发细菜利润大。下去收货一定要注意，掏钱买好货，赔钱好出手。南方蔬菜北方卖，北方蔬菜南方走，一年下来百十万没有问题，记住市场一定有人，不然新地方，容易被宰。

这几年做蔬菜生意还是不错的，但搞蔬菜批发，首先要具备吃苦耐劳，风雨无阻。从市场上蔬菜零售价格看，居高不下，说明蔬菜批发价格也高。货源从蔬菜基地直接去拿，这样价格更便宜些，东西也新鲜。

根据你的情况而定，若能搞种.销联合，达到共赢，利润.货源也就不愁了。

首先你要有自己的运输工具、汽车。想买卖什么菜就到各地去收

，当然了，

种菜多的地方也有代收的

，也就是别人帮你收

然后一斤提你多少钱

提的钱很少，搞蔬菜批发的话是不用店面和摊位的，

但是你进市场去搞批发的话

，进门要交费的。

费用问题各地不一样。

有按车收费，有按斤收费的

，总之不多，

自己是能带磅进市场哦，

要租市场的磅来

，用价格也不高。

总之，现在蔬菜市场价格可观

蛮能赚钱的。

如果没有做过蔬菜批发这行的话建议还是不要去做,做这行很辛苦的，要有自己的货车，办理城区通行证，自己会驾驶，在农村要有固定的供货方，在城里要么有客户，要么就需要有固定的批发地点和早晚市。

搞新鲜蔬菜利润多大，一年赚多少钱，货源在哪里？针对这个问题，以下是小武哥的一些看法：

随着经济的发展，人们生活水平的提高，农村新鲜蔬菜、无公害农产品越来越受消费者喜爱！这也给新鲜蔬菜一个很大的市场！至于利润多少，一年赚多少钱，这些都与实际市场价格、市场需求有关！

1.首先，作为农户，可以直接种植新鲜蔬菜。根据地域特点，种植适合当地的蔬菜品种，打造有机生态蔬菜基地，与各大蔬菜批发市场合作。也可以与特色餐厅合作，定点供应有机新鲜蔬菜！有了销路，农户主要做的是保证新鲜蔬菜的质量，把控好蔬菜的品质，这样才可以与合作购买商达成长期合作共赢！

其次，作为蔬菜批发商，如果想购大批量新鲜蔬菜，可以到蔬菜基地进行考察，根据自身销售市场的需求，选择合适的蔬菜品种进行销售！比如，广西武鸣是以农产品种植为主，是蔬菜水果种植产地。不仅水果，蔬菜也通过经销商供应到全国各地，甚至是出口。如果只是小额批发，批发商可以到当地大型蔬菜批发市场进行购货源。

最后，对于新鲜蔬菜的收益，要从长远而论，做任何生意都有盈亏。在做之前做好市场调研，根据市场需求销售不同品类的新鲜蔬菜。有机蔬菜还是有很大的市场前景的！

以上是小武哥的一些看法，欢迎关注互相学习！

首先你要有一部车，双排最好。

货源去种植基地，到市场多了解一下。

联系几个超市和蔬菜店，合作销货。

拉运蔬菜要掌握行情，市场和基地的。

现在做蔬菜批发利润还是很可观的，做的好的话，一年几万十几万都没问题，货源可以直接到菜农那里去拿货。

很多车主都会选择打蜡，其实这本来就是保护车的一个方式，不仅能让车子更加光亮，也能防止划痕的产生，但是，你要是打蜡的方式不对，材料得不好，那么这层蜡就白打了，不仅你的钱浪费了，还会对车子本身的漆造成损害，这样的保养实际上就是在毁车。

机油要买最贵的，加到最大量？有些老司机可能会觉得，给车辆的机油加得越多越贵就越好，其实过多的加注机油不但会增加发动机的内部阻力，而且还很容易使发动机产生积碳，严重时就会产生烧机油的现象。而还有车主会认为，给爱车加注的机油一定要用进口高标号的产品，其实只要根据自身车辆的发动机型号选择工况最为适合的机油产品就可以，并非越贵的产品就最适合自己的爱车。

自己瞎洗车。很多车主认为洗车店洗车不但洗得不干净，并且还有一些学徒工把车漆擦坏的现象，所以很多时候就选择了自己去洗车，殊不知很多车主根本就不懂洗车，洗车的时候用洗洁精和洗衣粉就往车子上倒了，这些洗洁剂的酸碱度先不说吧，洗衣粉里的杂质也会伤害车漆总应该会意识到吧。

不舍得开车。很多的车子在购置了新车子以后会舍不得开车，怕损伤到车子。这种现象倒也经常见到。但是新车闲置太久是会出毛病的。配件的老化会加剧，对车子也是有害的。

大部分人都有这样的心理，就是以为越贵的东西就越好，还有的以为，进口的东西一定比国内的要好，也不能全都包括。有的车主盲目使用最贵的机油，其实，该用什么机油要根据自己的车型、车子使用年长、受损程度等因素来决定，并不是最贵的就一定适合自己汽车。

汽车说到底还是一辆代步工具，正常使用和保养即可，另外养成良好的驾驶习惯，也会延长车辆的使用寿命。