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李国庆服软,但强调自己仍是当当大股东

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????  李国庆为之前力挺刘强东的言论道歉,但强调自己仍是当当大股东。

????  综合编辑 | 武昭含 头图来源 | 视觉中国

????  在经过官方打脸、《中国妇女报》批评后,李国庆道歉了。

????  12月25日午间,李国庆在其个人微博就评论刘强东案的不当言论发表道歉声明,称个人观点与当当无关,“全文没有倡导性开放”,“举例是提醒大家尊重对方,不要以爱的名义骗炮”。

????  李国庆称,“我的社会学分层和定量训练让我画蛇添足,就性,感情,婚姻出轨给家庭一方和出轨对象带来伤害程度分低,中,高。我没有为出轨辩护,更无倡导性开放。但是我忽视了个体对受害感受,落入庸俗社会学的中药铺式的群体分层论。”

????  不过在道歉中,李国庆仍不忘强调其依然是当当网的大股东,并恳请大家把焦点继续放在当当产品,尤其是俞渝领导下的重大进步,他的个人观点与当当无关。

????  以下为李国庆道歉原文:

????  我为我昨天发表的言论道歉。

????  1,我的表达给大家尤其是女性带来了困扰,深表歉意。我全文没有倡导性开放。我举例也是我婚前且对象也是单身。而举例是提醒大家尊重对方,不要以爱的名义骗炮。当今瑞典号召夫妻做爱前签字画押。

????  2,我作为当当大股东之一,因个人言论给当当带来了不好影响,对当当及当当的用户们,我深表歉意。恳请大家把焦点继续放在当当产品,尤其是俞渝领导下的重大进步。我的个人观点与当当无关。

????  3,我的社会学分层和定量训练让我画蛇添足,就性,感情,婚姻出轨给家庭一方和出轨对象带来伤害程度分低,中,高。我没有为出轨辩护,更无倡导性开放。但是我忽视了个体对受害感受,落入庸俗社会学的中药铺式的群体分层论。

????  4,在企业家被膜拜那些年,我是最早批评和自我批评这个群体的不足,在过去一年企业家被污名化时,我又站出来为企业家发声。

????  我本意是践行理性,不人云亦云,独立思考,并剖析自我,来承担“名人”责任,正是“我本将心向明月”,“一片冰心在玉壶”。如我观点错误或自我膨胀,欢迎批评,我自媒体评论从来不关闭,私信我都看。

????  此次我汲取教训,改进沟通,放下身段,先定性再定量,请大家监督。

????  此前,李国庆曾转发刘强东就被控性侵案发布的公开声明,并评论称:“非性侵”,“谈不上伤害”;“非婚外情,对老婆伤害低”;“非嫖娼,对社会风气负面影响低”;“虽杀风景,但划得来”。

????  此番言论一出,网友集体讨伐,有人表示李国庆“恬不知耻”,也有人表示“这种价值观好意思说自己是卖书的?”更有网友称,李国庆是在给自己“疯狂加戏”。

????  24日午间,当当网针对此事件发布声明,称李国庆离开当当网管理层、决策层已有一段时间,此番言论是其个人观点,对此表示强烈谴责。同时要求李国庆将当当logo从其个人微博号等处删掉。

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????  被当当官方手撕的当天下午,李国庆的头像由“当当”的logo换成了他自己的照片,但当时李国庆的微博名为“当当李国庆”,今天午后李国庆的微博名改为“当当创始人李国庆”,并将微博主页“简介”处一栏改为“我口无遮拦,多有得罪,请海涵”。

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????  放飞自我的“李大嘴”

????  张狂、口无遮拦是李国庆显着的标签,他还有个为人熟知的外号,叫“李大嘴”,在社交媒体上李国庆总是火力全开:

????  怼投资人。上市时,他不爽投资人老虎基金,中途退场,后来又公开说:“你(老虎基金)不能进董事会,因为你还投了我竞争对手,你愿意玩我也不拦着你,但是你很坏,你给我钱但你是坏人。你既不是想把当当网扩大,也不是支持李国庆做一番惊天动地的事业,你就是唯利是图的坏蛋。”在另一场合,他又喊话老虎基金:“公司怎么经营方向,你们不听我的话,要不就闭上你的臭嘴,要不就拿走你的臭钱。”

????  怼马云。2005年11月,李国庆撰文说马云的淘宝把中国电子商务带向歧途,从信任背书到商品真假、再到个人网店的经营资质、产品特色等6大方面吐槽了当时的淘宝。李国庆当时称马云烧钱不少,但是外行,将中国的个人网上交易平台带向了死路。

????  批评马化腾的措辞官僚。马化腾2010年在中国企业领袖论坛上演讲说“未来半年腾讯将进入一个战略转型储备期,转型的精神是开放和共享”,李国庆则在微博上对此批评道:企业家讲演都像政治家了。谁带的坏头。开放和分享,就是兼容和交换,多实在。在商言商,不然那些奋斗20年的司长朋友们地位危机了。

????  李国庆在口不择言的路上越走越远。在李国庆对刘强东案发表评论而遭大众讨伐之前,他还曾因力挺俞敏洪而招致网友反感。

????  今年11月21日,俞敏洪因侮辱女性言论受非议时,李国庆站出来力挺,称无论对错,老俞不用向女性道歉,因为他观点恰恰证明他是女权论,当下尤其要谢谢老俞敢于讲出自己观点,为企业家树立榜样。

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????  值得一提的是,截至目前,李国庆关于俞敏洪言论的微博还在其个人微博“热门”一栏处于置顶状态,点赞数量近23000,互动条数超33000。

????  当当往事

????  1999年11月,李国庆和妻子俞渝共同创立了当当网,凭借对于出版和图书行业的资源及熟悉程度,当当迅速发展为网上消费电商的第一。当当网也成为业内少有的“夫妻档”的电商企业。

????  当当网以低价格、标准化的图书商品为切入点,再到卖美妆、家居、母婴、服装和数码等各品类百货,借助物流配送和货到付款等交易模式,2005年实现全年销售4.4亿,而当年的京东商城销售额不过是3000万元,当年淘宝第一,当当第二,京东还名不见经传。

????  作为一家综合性电商平台,当当曾获科文公司、美国老虎基金、美国IDG集团、卢森堡剑桥集团、亚洲创业投资基金等多家投资。美国亚马逊一度想用1.5亿~2亿美金收购当当网,但被李国庆拒绝。

????  2010年12月9日,当当在纽约证券交易所正式挂牌上市,上市后,当当股价最初有过一段时间高扬,最高是接近33美元,但随着李国庆大战“大摩女”(与投行就当当发行价一事发生争执)后,成为当当股价下跌的转折点,又面临十个季度的连续亏损,当当股价一落千丈持续低于发行价,在6亿~7美元之间徘徊,市值不到6亿美元。

????  随后在京东阿里都不断开拓新边界时,当当由于过于保守,只重视中短期利润,错失了发展时机。2016年9月,当当网以5.56亿美元的市值进行了私有化退市,市值不足2010年上市时的四分之一。退市后,当当仍专注于图书业务,且屡屡被传出售。

????  亚马逊之后,巨头不断找过当当。

????  2013年百度李彦宏与当当谈合作,不过与亚马逊一样,李国庆与北大师弟李彦宏没有谈妥,核心点依然在占股比例以及交易价格上。

????  2014年腾讯曾提出要入股当当,腾讯要求占股33%,同时把好乐买交给当当管理,但夫妻俩也没同意,只愿意给25%,也不愿接好乐买。同时,他们坚持要求腾讯把两年里给免费流量的事写到合同里。据说谈判的人回去汇报说,李国庆夫妇没有雄心壮志,最终不了了之。

????  2018年4月份,“海航系”上市公司天海投资(600751,股吧)(600751.SH)发布公告称,初步作价75亿元收购当当科文100%股权及北京当当100%股权。

????  李国庆夫妇也公开释放“隐退”信号。

????  李国庆在微博上发了一组旧照,附言“天地孤影任我行,世事苍茫成云烟!祝愿文化电商独角兽当当网敢作敢当当!”俞渝则公开表示“当当网的前缀、后缀,不必永远挂着国庆或者我”。

????  5月28日,海航科技召开当当资产重组说明,透露李国庆、俞渝夫妇承诺收购完成后不再担任公司董事以及高管人员,会逐步退出公司决策管理。

????  不过,半年后,这次收购泡汤了。

????  9月20日,海航科技发布公告表示终止本次收购,原因在于资本市场下半年以来发生了变化,而同时双方未能就合同的履行情况达成一致意见。

????  但当当网对经济观察报表示是海航科技违约,海航“发展过程中目前存在流动性困扰”,并称海航科技“支付上有障碍”。双方说法不一,当当的接盘者是谁还是未知数。

????  当电商纷纷引入资本,迅速扩张时,李国庆夫妇先后拒绝亚马逊、百度和腾讯不肯让出控制权;当他们想通了打算卖身海航,又在近半年的拉锯后宣告中止。

????  一次次的错过让曾经的巨头逐渐沉沦。李国庆曾坦言:“我们俩成也在于保守,犯错误也在于保守,我们俩是稳健派。大家提到京东,让我们做到这个规模,亏到八九十亿,我们俩没有这个胆。”

????  显而易见的是,曾经被誉为“中国亚马逊”的当当,如今在中国互联网竞争格局中已经掉队。

????  参考资料:

????  《李国庆道歉:不倡导性开放 个人观点与当当无关》,亚博网上娱乐注册科技

????  《言论被当当网谴责后,李国庆致歉还改了微博简介》,中新经纬

????  《力挺刘强东的李国庆:每个阶段,我都被误读》,大猫财经

????  《“老板”被公司开除!李国庆出格言论引争议,当当网划清界限,背后原因竟是这样》,证券时报

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???? (责任编辑:娄在霞 HN151)

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发布时间:16:59:56

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深度强化学习中的好奇心

????本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

????本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

????深度强化学习的好奇心

????作者|迈克尔克莱尔

????翻译|缩写2018

????校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

??&英雄的成语_钱排网nbsp;?链接到原始文本:

????Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

????深度强化学习中的好奇心

????早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

????Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

????在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

????来自OpenAI博客。

????前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

????通过好奇心探索

????人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

????像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

????深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

????这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

????在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

????那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

????好奇

????重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

????但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

????有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

????其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

????为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们设计费标准_知觉障碍网通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

????那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

????(a)一级学习探索(b)二级快速探索

????使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

????这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

????拖延症代理人:电视问题

????这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

????为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

????下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

????代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

????现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

????在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

????为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

????OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

????这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

????下一状态预测相对于RND(源)的概述。

????RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

????RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

????使用随机网络

????这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

????其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

????因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

????当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

????通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

????内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

????这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

????作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

????数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

????论文对MNIST概念进行了验证。

????这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

????探寻蒙太祖玛的复仇

????由于解决方法不佳,以往的采购员培训课程_运动会闭幕式网状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

????好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

????尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

????因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有网站推广教程_严守政治纪律网很长的路要走。

????泰罗奥特曼怪兽_共产儿童团歌教案网这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

????理解演进的战略梯度。

????感谢卢多维奇本尼斯坦特。

????要继续查看本文的链接和参考资料吗?

????长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

????Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

????AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

????五大CNN架构

??浪琴半岛_怎么美白祛斑网??深度强化学习中的好奇心

????使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

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????如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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