追平苹果跨,抖音起诉百度
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史文勇则发布声明称:“1,本人与其声称的立案事宜无关,本人并没有收到朝阳公安任何协助调查或问询要求,2,本人在公司正常履职。”

亚马逊真的不盈利吗?事实并非如此,以2003年为节点开始扭亏为盈,其2003至2011年连续9个财年盈利,2012年和2014年出现亏损,亏损额为总营收的0.1%和0,3%,每个季度的表现有盈有亏,一直主动控制在“净利润不高”、“亏损不超过千分之几”的范畴内,即使在亏损年份里,其现金流依然为正。毛利率已经从2003年的23.8%持续上升到2018年上半年的40.95%。

  • 训练数据和预留数据效果之间的差异。一般来说,这种情况始终存在,而且不一定就是坏事。
  • 预留数据和"次日"数据效果之间的差异。同样,这种情况也始终存在。你应该调整正则化,最大程度地提升次日数据的效果。不过,如果与预留数据相比,次日数据效果下降明显,则可能表明某些 feature 具有时效性,而且可能会降低 model 的效果。
  • "次日"数据和实时数据效果之间的差异。如果你将 model 应用于训练数据中的某个example,并在应用时使用同一example,那么你得到的结果应该完全相同(请参阅第 5 条规则)。因此,此处的差异很可能表示出现了工程错误。

Vue-Rap v1.1.1发布:构建基于Vue的流应用

从一家“网上书店”到横跨电商、线下零售、流媒体、智能家居、物流、医疗无所不包的帝国,亚马逊的“商业帝国”模式可供国内互联网巨头借鉴之处颇多。

对于海量数据来说,相比学习几个复杂的feature,学习数百万个简单的feature会更简单一些。因此最好使用feature组,其中每个feature都适用于一小部分数据但总体覆盖率在 90% 以上。你可以使用正则化来消除适用example 过少的feature。

程序员专区

这是亚马逊一直以来以现金流为核心而非以利润率为核心,奉行“顶线增长”逆潮流而行的商业模式决定的。1995年,对冲基金经理贝索斯辞职在自家车库里创业,从20多种品类中选定了书本作为切入口,以“世界上最长的、能淹没任何一条河的河流”命名,从一个品类开始提供海量选择。

在过滤任务中,标记为负分类的 example 不会向用户显示。假设你的过滤器在应用时可屏蔽 75% 的负分类 example,你可能希望从向用户显示的 Instance 中提取额外的训练数据。但这种方法会引入采样偏差。如果你改为在应用期间将所有流量的 1% 标记为"预留",并向用户发送所有预留 example,那么你就可以收集更纯净的数据。现在,过滤器屏蔽了至少 74% 的负分类 example,这些预留 example 可以成为训练数据。请注意,如果过滤器屏蔽了 95% 或以上的负分类 example,那么这种方法的可行性会降低。即便如此,如果你希望衡量应用效果,可以进行更低比例的采样(比如 0.1% 或 0.001%),一万个 example 足以非常准确地评估效果。

GNU nano 3.0已发布,代号“Water Flowing Underground”。新版本将文件读取速度提高了70%,处理ASCII文本的速度,也加倍提高。此外,还更改了行边界处的文字删除方式,以及一些Bug修复。

从半年报来看,其上半年营收541.05亿美元来自网上销售,85.75亿来自线下销售,189.6亿来自网上商户的佣金和为其提供的服务,65.1亿美元来自会员付费及订阅服务,115.47亿来自云服务,分别对应着几大业务板块:电商、零售、第三方、云计算、内容。从2009年至2016年,亚马逊对物业设备建设增速有所下降:基础设施已经基本建设完成,未来利润持续高速增长足可期待。

训练-应用偏差是指训练效果与应用效果之间的差异。出现这种偏差的原因可能是:

原标题:抖音起诉百度;罗永浩回应腾讯打脸;苹果新 iPhone 遭泄密 | 极客头条

提到亚马逊在内容上游的布局,不得不提到频频被拿来对比的老对手Netflix,更丰富的业态组合与充沛的现金流无疑是亚马逊的筹码优势。与更为激进今年计划推出80部电影的颠覆者Netflix相比,亚马逊保持着自身速度并不急于扩张数量,同时和六大、院线维持着更良好的合作关系,策略上更传统谨慎, Netflix尝试《无境之兽》院线网络同步播放遭受院线联合抵制、《纸牌屋》全季一次性播出等离经叛道的做法,而亚马逊选择在4到8周的院线播出窗口期之后再上线。

第28条规则:请牢记,短期行为相同并不意味着长期行为也相同。

不过李飞飞离任后,将继续保留谷歌云的AI/ML顾问。

以电商定义亚马逊已不再准确,这家科技基因的企业正在一切触达消费者之处布局。据《西雅图》时报报道,几个月前亚马逊在玩具、书籍、杂货等消费者零售业务裁员数百人,为快速增长的Alexa、云计算、数字娱乐等业务腾出空间。亚马逊又一次与时俱进的布局反映“后电商时代”,电商领头羊的战略重心调整。

第24条规则:衡量 model 之间的差异。

据外媒消息,比利时鲁汶大学的研究人员,发现特斯拉Model S存在一个严重漏洞:黑客通过价值约600美元的计算机和无线设备,就可简单复制Model S车主的钥匙、绕过双重认证将车偷走。

2017年,亚马逊推出在线音乐订阅服务music Unlimited,独立于Prime会员及其附属的Prime Music,单独收费每月9.99美元,曲库比前者多了五倍。与市占率更高的苹果、Spotify不同的是,亚马逊音乐用户中喜爱爵士乐、乡村音乐等中生代用户要多于喜爱嘻哈乐的年轻族群。

3.不选择只处理文档数据的 feature。这是第一条规则的极端版本。

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你的 model 可能会尝试预测点击率,但是你要这种预测有什么用呢。如果你使用该预测对文档进行排名,那么最终排名的质量肯定比预测本身更重要。如果你想要预测一个文档是垃圾内容的概率,然后确定要阻断的内容,那么允许内容的精确率更为重要。大多数情况下,这两项应该是一致的,当它们不一致时,带来的优势可能会非常小。因此,如果某种更改可以改善对数损失,但会降低系统的性能,那么你最好去查找其他 feature。而当这种情况开始频繁发生时,你就应该重新审视 model 的 objective 了。

不过,史文勇目前在国外,有网友留言称,“你先回国再说”。

硬件方面,亚马逊的智能音箱Echo引起同行群起效仿,并一度引发了国内的百箱大战。其最重要的意义是将消费者锁定在亚马逊生态之中,在未来“智能家庭”的构想中抢先占领入口。

一般来说,要衡量model的效果,使用的数据应来自训练 model 所有数据对应日期之后的日期,因为这样能更好地反映系统应用到生产时的行为。比如,如果你根据 1 月 5 日之前的数据生成 model,那么就根据 1 月 6 日及之后的数据测试 model。你会发现,使用新数据时model的效果不如原来好,但也不会太糟。由于可能存在的一些日常影响,你可能没有预测到平均点击率或转化率,但曲线下面积应该非常接近。

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进击的娱乐巨头:在影院观看

一般来说,很多情况都会引起偏差。具体分为以下几个部分:

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贝索斯在致股东信中曾说:“我们为什么不像大多数那样首先关注每股盈利的增长?股票价值是未来现金流的价值,而不是未来盈利的现值。我们最终的财务指标、我最想达成的目标就是自由现金流。”

假设你看到 model "弄错"了一个训练 example。在分类任务中,这种错误可能是假正例或者假负例。在排名任务中,这种错误也可能是假正例或假负例,其中正例的排名比负例的排名低。最重要的是,机器学习系统知道自己弄错了该 example,如果有机会,它会修复该错误。如果你向该model提供一个允许其修正错误的 feature,该model会尝试使用它。另一方面,如果你尝试根据系统不会视为错误的 example 创建一个 feature,该 feature 将会被系统忽略。如果model弄错了你的某些 example,请在当前 feature集之外寻找规律。这是实现 objective 最简单的方式。

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亚马逊,为何受资本热捧?

上一篇内容主要是说机器学习的第一阶段,主要涉及的内容是将训练数据导入学习系统、测量任何感兴趣的 metric,以及构建应用基础架构。当你构建了一个可以稳定运行的系统,并且进行了系统测试和单元测试后,就可以进入第二阶段了。第二阶段的很多objective 都很容易实现,并且有很多明显的 feature 可以导入系统。因此在第二阶段,你应该多次发布系统,并且安排多名工程师,以便创建出色的学习系统所需要的数据。

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第17条规则:放弃从经过学习的 feature 入手,改从可以直接观察和报告的 feature 入手。

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组合并修改feature的方法有很多种,你可以借助机器学习系统通过转换对数据进行预处理。最标准的两种方法是"离散化"和"组合"。"离散化"是指提取一个连续feature,并从中创建许多离散feature。"组合"是指组合两个或更多feature column。但是你需要拥有大量数据,才能使用具有三个、四个或更多基准featurecolumn的组合学习model。生成非常大的featurecolumn 组合可能会过拟合。这时你就可以使用"组合"的方法将feature column组合起来,但最终会得到很多feature(请参阅第 21 条规则)。

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在千禧年互联网泡沫破灭降临前后,他们扩张海外市场,从图书到CD到家用电器全品类,撒播了一张“万有商店”的网,在全美建立起了5座现代仓储物流中心,抢在eBay之前研发申请了“一键下单”专利。2001年增加“书内阅读”功能,2003年推出“书内搜索”,此后的数年内又成功推出“开放平台”、“云计算”、“Prime会员”、“Kindle”等一系列创新,如今云计算(AWS)已成为其利润贡献支柱。当年的电商老大eBay现在仅占亚马逊营收二十分之一,领头羊地位无可撼动。

训练-应用偏差**

前几天,锤子科技CEO罗永浩 ,说腾讯联系子弹短信商谈投资,结果被腾讯科技的新闻“打脸”。

前几日,根据亚马逊向美国证券交易委员会(SEC)提交的10-Q报告显示,截至7月18日,发行普通股487741189股,9月4日早盘股价一度突破2050.50美元,成为全球继苹果之后第二家市值破万亿美元的企业,CEO杰夫·贝索斯也因此登顶全球首富。亚马逊突破9000亿美元门槛主要得益于史上最大的Prime Day(会员日)电商购物节。截至发稿时,其市值回落至9457.35亿美元。

1.对覆盖更多查询的 feature 进行更高的正则化。通过这种方式,model将专门针对一个或几个查询的 feature,而不是所有查询的 feature。这种方法有助于防止不相关的查询出现十分热门的查询结果。请注意,这与以下更为传统的建议相左:对具有更多唯一值的 feature column 进行更高的正则化。

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这些好莱坞的挑战者一次次用互联网基因改写着传统线下娱乐形态。今年8月底,传出亚马逊正在竞购美国最大的艺术院线Landmark Theatres的消息,鉴于禁止电影行业涉足院线的《派拉蒙法案》有望被废除,如果这次并购成功,不仅能够为亚马逊流媒体补全终端渠道,进一步扩展已经过亿的Prime用户规模,对于日渐濒临天花板的院线行业来说,也是不断整合洗牌的过程。对不得不增加流媒体布局的六大来说,它们仍然势薄力单,只能在六大势力范围外的独立制作、非英语电影等方面发力,不过这些后起的进击者已经越来越无法被忽视了。

第19条规则:尽可能使用非常具体的 feature。

林宇称:“史文勇涉嫌重大刑事案件,即涉嫌从2016年11月到2017年底绑架我13个多月,期间我受到非人折磨,九死一生,我的家人也受到威胁恐吓。我死里逃生,很幸运被北京市警方解救。”

自1997年以4亿美元市值上市以来,亚马逊一向擅长讲述资本喜爱的故事,对用户粘度、规模扩张、研发创新等环节的重视也超过对利润的青睐。国内不少处于烧钱不盈利状态的企业都曾自诩“中国亚马逊”,但亚马逊的“不盈利”是暂时性主动选择,而较早国际化布局,至今海外营收占比32%,物流等基础设施建设为后期削减成本提供了有力支撑。换而言之,这家财报并不好看的企业用优秀成本结构带来的“未来想象”形成了正循环。

机器学习第二阶段:feature 工程

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电影上Netflix存在短板,剧集上Netflix胜于亚马逊,两者同样以大数据为基础,Netflix以影迷数据分离再重组,将内容和数据分开,亚马逊全程使用数据制作,最后结果Netflix的《纸牌屋》影响力明显高于亚马逊《阿尔法屋》。不过致命的是,Netflix整个架构在亚马逊的AWS上。

第34条规则:在有关过滤的二元分类中,在短期内稍微牺牲一下效果,就可以获得非常纯净的数据。

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影视方面,亚马逊于2010年成立了亚马逊影业(Amazon Studios),2014年出品网剧《透明人生》拿下当年艾美奖、金球奖,CEO杰夫·贝索斯曾在2015年接受采访时说过:“我想要一座奥斯卡。”很快,他梦想成真。16年,凭着摘下影帝和最佳原创剧本奖的《海边的曼彻斯特》,亚马逊影业成为第一家获得奥斯卡最佳影片提名的流媒体。亚马逊投资选片眼光不俗,颇受业内肯定,出品《咖啡公社》成今年戛纳电影开幕片,在圣丹斯这类独立电影节上频频出手,例如今年1200万美元买下《大病》。6月,亚马逊影业新任总裁Salke与《权游》制片人等影视人达成了一系列战略合作协议,强调今年内容投资为40多亿美元,将重在质量而非数量,目标仍然是每年制作10到19部电影。

在讨论机器学习的第三阶段之前,了解如何检查现有model并加以改善这点非常重要。这更像是一门艺术而非科学,但是有几个需要避免的反模式。

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从卖书到万有商店:最强亏损公司

第27条规则:尝试量化观察到的异常行为。

对此,广州市交通委员会通报称,涉事车辆未取得网约车运输证,当事司机吕某,未取得网约车从业资格。

亚马逊在数字娱乐的耕耘长达十余年之久。音乐方面,2007年9月,亚马逊推出了类似于苹果iTunes的服务:Amazon MP3,定价为0.89美元/首和0.99美元/首,并建议厂商自行灵活定价,打破了苹果固定定价的惯例。但在苹果先入者及硬件优势之下,人们使用iPod听音乐习惯已经养成,表现并不突出。2014年,亚马逊推出了Prime Music,为支付79美元至119美元年费的“Prime会员”提供200万首免费歌曲、以及电子书借阅、视频点播、两日送物流等增值打包服务。

  • 训练 pipeline 和应用 pipeline 中数据的处理方式不同。
  • 训练时和应用时所用的数据有变化。
  • model 和算法之间有反馈环。

如若“科技税”顺利开证,很可能会引起,一些大国征收的报复性关税,甚至带来贸易摩擦。

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第29条规则:确保训练效果和应用效果一样的最佳方法是保存应用时使用的 feature 集,然后将这些 feature 通过 pipeline 传输到日志,以便在训练时使用。

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原标题:进击的亚马逊:追平苹果跨“万亿”门槛,能否成为下一个“娱乐巨头”?

第37条规则:测量训练/应用偏差。

史文勇微博声明

据彭博社统计,其股价在四年间累涨550%,今年以来股价累涨75%,如果说苹果是“步行到”万亿美元市值,那么亚马逊就是“踩弹簧跳到”万亿俱乐部的。前者用了15个月增长了最后2000亿美元市值,后者仅用了3个月。

先衡量 model 间的差异,再向用户展示新 model。例如,如果你有一项排名任务,那么你应该在整个系统中针对示例查询运行这两个 model,然后看看结果的对称差分有多大(按排名位置加权)。如果差分非常小,那么你无需运行实验就可以判断不会出现很大变化。如果差分很大,那么你就需要确保这种更改可以带来好的结果。查看对称差分较大的查询有助于你了解更改的性质。但是必须确保你的系统是稳定的。要确保 model与自身之间的对称差分较低(理想状态是没有对称差分)。

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数据过多时,人们总是会采用前面的文件而忽略后面的文件,这种做法并不正确。尽管可以丢弃从未向用户展示过的数据,但对于其他数据来说,按重要性加权是最佳选择。这样做意味着,如果你决定以 30% 的概率对example X 进行抽样,那么向其赋予 10/3 的权重。按重要性加权时,你仍然可以使用第 14 条规则中讨论的所有校准属性。

  • 添加onHash方法,可以自定义Hash事件;
  • 修复Layout为父目录内组件,导致组件无法使用的问题;
  • 优化移动端编译速度,支持后端定义需要编译的文件。

亚马逊大片将成现实?

第36条规则:通过位置 feature 避免出现反馈环。

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虽则市值相当于BAT三家总和,但作为史上最强亏损公司,亚马逊净利润远不到阿里一家的一半。成立至今23年间共获得96亿美元的净利润,总值也低于苹果一个季度的利润。尽管如此,华尔街对亚马逊依旧充满信心。160倍的市盈率反映了市场的热捧,有业内人士认为亚马逊市值超过2万亿美元只是时间问题。高盛分析师希斯·特里认为:“市场低估了亚马逊的长期盈利能力,现在处于亚马逊投资周期的最佳时期,在这个周期中,新的执行/数据中心正在推动增长加速,而增量的产能利用率和效率正在推动利润率的增长。”

在构建model 时,需要考虑以下几点:添加、删除或重组 feature 的难易程度;创建 pipeline 的全新副本以及验证其正确性的难易程度;是否可以同时运行两个或三个副本。

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在Fast Company评选出的全球50家最具创新力公司榜单中,亚马逊名列榜首。其研发资金一直高达营收的20%。

Google 的生产机器学习系统也存在训练-应用偏差,这种偏差对性能产生了负面影响。而最好的解决方案就是明确进行监控,以避免在系统和数据改变时引入容易被忽视的偏差。

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