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受过伤的罗永浩告诉你:小米的粉丝文化非常不靠谱_钱柜777备用网址

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大家乐于见到的瓶颈,其中有一部分原因是的那些概念“”“风口”“极致”“粉丝文化”“”什么的,这些概念太能忽悠人了。我觉得第一个被忽悠的恐怕是。他有1000万粉丝,他想:要是我做个手机,那销量简直不敢想象啊。果然,锤子T1第一波卖了30万台不到,只占他粉丝数量的3%。3%,这个销量大约让罗永浩清醒了不少。让他明白了粉丝经济是不靠谱的。他开始把个人形象往后藏。我们来说说粉丝经济为什么不靠谱。“互联网的一些事”推荐此文。是因为期待值。“关注”这个动作非常准确地描述出了粉丝的心态,留意着你,关注着你,看看你是不是有一天能满足我的期待值。粗俗一点的比方,就是路边杂耍的观众,等着看你来个胸口碎大石,你不负众望,碎了一块,鼓掌!然后,再等着看你来一个喉扎钢枪,你要是搞不出来,就有人散去了。你要是端个盘子,求打赏,一大堆人散去了。粉丝就是这种心态。粉丝是为了满足自己的期待值。小米之所以成功,是因为,在三星苹果这些高价手机的市场环境中,用吐血的状态,表演了一次“胸口碎大石”,把观众一下子吸引过去了。然后,又来了一次“喉扎钢枪”,观众的期待值被调动起来了。接下来,小米又上演了一些“吞火”“吞剑”等绝技,大家奔走相告,小米的粉丝达到了空前的规模。于是,小米开始围绕着这些粉丝,布局一个生态体系,内容盒子,插线板,公寓什么的。但是,粉丝们需要的是另一个“胸口碎大石”。当小米在发布小米4c的时候,粉丝们坐不住了:“这什么呀!”说好的“胸口碎大石”呢,还不如隔壁的坚果和魅族来得爽!参与感是个充满欺骗的概念。粉丝参与的只是传播,参与不了产品价值的形成。粉丝是杂耍的围观群众,围得越多,就向路人暗示:这个表演很不错。这时,一定有人想挤进来,“来,让一让,让一让,我来赏一个”。粉丝用围观的方式参与了产品的传播,推动了“品牌”的知名度,但是,粉丝也对这个“品牌”失去了距离感。与传统品牌相比,在互联网时代,由于粉丝参与传播而快速崛起的品牌实际上是脆弱的。品牌应该包含的诚信度、美誉度、知名度,以及个性和内涵外延,在粉丝们的眼里都是透明的。品牌应该和粉丝保留的距离感没有了,一切都因为长期关注而变得透明。在粉丝的眼里,这个品牌其实只有产品价值本身。具有光环的乔布斯,死了。一本《乔布斯传》把苹果这个品牌的距离感消失了。平凡的库克出场,苹果也受到了质疑。人们现在觉得苹果的新品发布会平淡无奇,只是真心认为苹果手机还比较好用而已。人们觉得华为还不错,有一部分原因恰恰是因为任正非始终保持着距离感。谁也没办法满足长期关注的粉丝的期待值,罗永浩的坚果让老粉丝失望,但是,却吸引了新的粉丝。粉丝的价值,来自于围观效应而吸引的新粉丝。只有新粉丝会奔跑而来,“哦,快让我瞧瞧!”“正是我想要的呢”,老粉丝默默地让开一条道,心里想的是“呵呵,那你上吧,傻孩子”。问题是,小米拿什么来吸引到新粉丝呢?谁又会是小米的新粉丝呢?毕竟连中老年大妈都充当过小米新粉丝了。本文链接:

摘要 :2015年,这场在雷军和周鸿祎之间的“天地对决”还将书写新的篇章,谁胜谁负其实早已不是重点。既然盖茨和乔布斯都可以对头相惜,并缔造两大传奇企业,那为什么在中国就不可能呢。  “前辈有小米,我们有步枪”。周鸿祎拿起“AK47”,再度向雷军发出了挑战宣言。众所周知,他们二人均来自荆楚之地湖北。但真正符合那种“天上九头鸟,地上湖北佬”风范的,却只有从小在河南长大的周鸿祎;而在湖北度过了人生前20余年的雷军,其风格却是长袖善舞,纵横捭阖。  雷军出生于1969年12月,比周鸿祎年长一岁,他92年从武大本科毕业后便加盟了金山软件。兼具天赋与勤奋的雷军,很快就在中关村声名鹊起位居要职,堪称当时IT界的超级偶像。而周鸿祎则是在西交读完研究生后,在1995年来到了方正集团,雷军此时已经贵为金山总经理。  周鸿祎对于这位事业有成的老乡很是羡慕与佩服。因为两人妻子在方正是要好的同事,周鸿祎便通过这层关系在饭局上与雷军正式结识。在随后的日子里,“小周”和“雷大哥”很快活地完玩一起。但很快,周鸿祎便觉得不那么痛快了,因为他意识到豪爽的“雷大哥”其实“骄傲而难以接近”。有一次,周鸿祎找雷军去谈自己的方正飞扬软件,被雷军评价为“马桶上绣花”,没啥意思。  从此以后,虽然还是朋友,两人的距离却越拉越远。至于其中缘由,除了总经理和程序员间身份的差异外,小内觉得迥异的性格更为关键。年少成名的雷军,有因成功而生的骄傲和自负其实十分正常,可偏偏周鸿祎却内心敏感而要强,这甚至还使得他早早地离开了方正进行创业。至于离开方正原因?据说和周鸿祎脾气过于火爆有关,他甚至和同事直接在办公室干过架。  在周鸿祎打造3721,战百度,斗雅虎,创办360并成功复仇的那段激情岁月里,雷军则作为CEO带领金山与微软抗衡,在2007年上市成功后激流隐退化身天使投资人。可以说,两人走的轨迹天差地别,似乎按这么发展下去并不会再有交集。但是,逆转很快便再度发生,他们最终从友变敌。  360的横空出世,不但让周鸿祎亲手做掉了“雅虎助手”,其免费杀毒的理念还严重打击了金山等老牌公司的市场份额。在这个时代快速变换的阶段,本来就略显老态龙钟的金山因此深处困境。求伯君只好邀请雷军出山,以求其能带领金山走出危机。  2010年3月,金山推出金山卫士,试图向360安全卫士反击;5月21日,旨在进一步打击对手的360宣布安全卫士与金山网盾“不兼容”;4天后,周鸿祎“突然”连发42条微博揭露与金山的恩怨,双方的争斗就此爆发。5月底,金山就微博事件起诉了周鸿祎,除要求公开道歉外还索赔1200万,此事被誉为“微博第一案”。  7月,雷军正式归来。11月,金山宣布毒霸全面免费,并与可牛杀毒进行整合。12月31日,金山召开发布会,揭露360窃取用户隐私的问题,360方面随后表示这是金山在造谣,双方的争斗日趋白热化。雷军在重掌金山后,面对咄咄逼人的小老乡,出招皆狠,毫不留情。  在那个不平凡的2010年里,周鸿祎除了率领360与金山等传统安全公司争夺市场,还与腾讯之间爆发了那场著名的“3Q大战”。  雷军在投资布局多年后,一支由YY、迅雷、UC、凡客等诸多公司构成的雷家军也初具规模。与此同时,他的二次创业项目小米手机也在渐渐浮出水面。双方的力量对比,虽然还看不出太大的差距,甚至表面上周鸿祎的势头要更胜一筹,但雷军播散下的种子很快就要发芽成林。  2011年,是雷军从软件劳模变成互联网英雄的一年。在这年,小米手机正式亮相,他出任金山董事长,猎豹也正式成军。完成华丽转身的雷军,体验到了比中关村偶像更为风光的荣耀。  2011年,对于周鸿祎来说也是迈向巅峰的一年。虽然在此前的各路争斗360明面上并未占到好处,但名头实际上因此打得更响了。安全卫士、杀毒、浏览器三管齐下,360的用户获得了海量增长。这年3月,360完成了在纳斯达克的上市。  在此后的时间里,两人之间的“公仇私怨”仍在继续升级。9月份,360继续向金山方面发起诉讼,起诉傅盛涉嫌商业机密盗窃,傅盛本人随后发起了反诉讼。  步入2012年,360的智能手机计划渐渐浮出水面。由于“360特供机”的模式与小米类似,又一场你死我活的争斗爆发了。6月29日,一套利用火灾现场、被炸伤的婴儿图片抹黑360手机的图片在网上广泛流传,疑似是米粉对360方面此前攻击的报复。周鸿祎随即转发并进行谴责,雷军则否认是小米员工或水军所为。周鸿祎不依不饶,向雷军提出“约你见面谈一谈,下周一上午十点朝阳公园。”雷军再度拒绝,并表示“他有什么本事约谈我?把自己看得太大了”。  看似赢了嘴仗的周鸿祎,却输掉了此前欲与360进行合作的华为,痛失硬件厂商支援的360只能再寻盟友。尽管阿尔卡特、夏新、海尔均接过了橄榄枝,但实力有限的他们并未能让“360特供机”一举打响。与此同时,雷军和小米手机却在快车道上越行越远了。  最终,周鸿祎不得不接受了“特供机”高调登场却惨淡收场的现实。收起“AK47”后,他似乎在试图修复与雷军的关系。在2013年初,两人在央视活动中偶遇,然后一起喝茶聊天。随后,一张两人密谈的照片便疯传于网上。有人说,这是周鸿祎授意他人偷拍的。但小内不以为然,若是有意偷拍,那必须要凸显周鸿祎而“压低”雷军啊,可那张图非但没有还有些相反,肯定是个“猪队友”所为。  随后的时间里,握手言和的两人再无直面交锋记录。不过,拥有手机梦的周鸿祎并不可能就此服输。2014年,雷军和董明珠的“10亿赌约”数次成为热门话题。而周鸿祎这边,或许是看到“英语老师都来做手机”的局势,他加紧与“南方诸厂”接洽。从老相识华为,到“敌人的敌人”魅族,再到后来终于和酷派走到了一起。  由于是“二次革命”,周鸿祎吸取了当年“惹是生非”的教训。虽然还是如一的高调,但只谈自己不再轻易评论具体哪个厂商。就算要搪塞雷军,他也选择了通过去格力学习,和“董阿姨”套近乎的方式。甚至,"雷周"两人还在亚布力峰会上站到一块合了个影。  360与酷派合资公司管理团队目前已经出场亮相,“代号AK47”这个微博也被重新激活。在一张有关360OS的宣传图片上,“这可能是比MIUI更适合小米的OS”挑衅意味明显。而周鸿祎本人也声称“新手机品牌暂时保密,前辈有小米,我们有步枪,所以代号AK47”。  2015年,在雷军和周鸿祎之间的一场全新对决即将到来。  既然小内认为雷军和周鸿祎之间的恩怨,缘起于两人在性格上的差异。那最后我们便再谈谈两人是如何因为迥异的性格演变到“天地对决”。  出身于干部家庭的雷军,从小就是“三好学生”,他还擅长运动并着迷于围棋。可见,雷军的年少成名,长袖善舞,谋定而发与其成长环境与经历息息相关。而十余年的金山二把手,让他变得愈加沉稳和圆滑,“把朋友变得多多的”便是由此而来的心得。  结合以上诸多要素,便形成了那个率领小米“单点突破,全面开花”的雷军,那个“广投资,不惜落闲棋来布局”的雷军。  和雷军不同,周鸿祎的父母是测绘师。因此他从小便远离家乡,和父母也聚少离多。生性活泼,却在一定程度缺少了家庭的温暖,由此便催生了那个从幼儿园打到大学毕业参加工作的好斗周鸿祎。好斗这点,在他最大的爱好射击上也可以得到体现。那些因打架而领略的人生冷暖,则让他不随便轻信任何人。  所以,周鸿祎敏感而好斗。从3721与百度、CNNIC的争端,到与雅虎闹翻并复仇,再到360时期那数不清的各种争端,“圣斗士”这个头衔小内看来非他莫属。  性格与为人的差别,一步步造就了“雷周”如今的分野,但也铸就了雷军系和360这两大互联网江湖势力。  我们再来从圈内“第三方人士”的角度来看看雷军和周鸿祎的不同。  说到来自湖北的互联网大佬,除开雷军、周鸿祎之外,陈一舟可算得上第三号人物。对于自己的大学同学雷军,陈一舟表示全行业没有人比雷军更努力,“我们行业平均的努力程度可能只有他的一半”;对于自己的老相识周鸿祎,陈一舟认为“他肯定是一个成功的创业者,360不会轻易失败,只要他招惹的人别太多就行”。  据了解,陈一舟本来在武大物理系,后来转到计算机系,便与雷军成了同班同学。在创办Chinaren之前,两人曾在雷军的车里争论了一下午。雷军说你这个项目距离钱太远了,而陈一舟说这个有前途。后来,Chinaren果然遭遇了没钱的结局。可见,雷军那些“马桶上绣花”往往的确正中要害,只是某些人太敏感罢了。  另外一位与雷周二人熟识的圈内大腕是张小龙。当年张小龙与雷军同时在武汉求学,一个华科一个武大,虽未谋面但两位明星码农也是互知对方姓名。1998年,雷军打算收购Foxmail,便联系了张小龙。两个码农的对话,是从“捉虫”开始的;在“寒暄”过后,雷军单刀直入提出以15万的价格收购,相谈甚欢的双方当时达成了口头一致。后来,由于金山技术团队觉得自己ok,这笔交易最终泡汤,而Foxmail后来以1200万卖给了博大互联。  同样在1998年,张小龙还结识了周鸿祎。周鸿祎当时经人引荐,南下拜访这位“成功但落魄”的明星程序员。因为都有看电影这个嗜好,或者说英雄惜英雄,两人算是一见如故。此后,周鸿祎偶尔再到广州时,两人还会结伴去买盗版碟。  在微信迅速崛起的那段时间里,包括雷军、周鸿祎在内的不少人都认为张小龙不过是把成功建立在QQ用户的基础上。对此,张小龙在一次饭局上曾这么跟周鸿祎说,“你们是不知道,最想干掉微信的不是米聊,而是手机QQ”。  故事说完了,不知道你们有没有看出门道。小内总结如下:雷军傲气潇洒,长袖善舞,但难深交:而周鸿祎则敏感直率,爱招惹是非,但交友情真意切。  2015年,这场在雷军和周鸿祎之间的“天地对决”还将书写新的篇章,谁胜谁负其实早已不是重点。既然盖茨和乔布斯都可以对头相惜,并缔造两大传奇企业,那为什么在中国就不可能呢。本文链接:

如果你不理解信息中的奥秘,那么你也很难去组织它。Jeff Dean是Google系统架构组院士,在讲座:“大规模深度学习构建智能计算机系统”中提到这句和Google的使命:整合全球信息,使人人皆可访问并从中受益。早期他们通过收集,清理,存储,索引,汇报,检索数据完成“整合”的工作,当Google完成这个使命,就去迎接下一个挑战。像下面的文字“car parts for sale”,传统的Google通过关键字匹配来给出结果,但更好的匹配是第二个。这是一个需求深度理解的过程,而不能停留在字面,要去做一个优秀搜索和语言理解产品。神经网络老早就开始研究,上世纪60年代发明,在80年代和90年代早期也流行过,后来又不火了。两个原因:缺少计算能力去训练数据模型,这样也不能用来做更大规模的问题;2)缺少大量有效的数据集。而Google通过算法的力量,在加上他们强大的基础架构,海量数据集创造了AI的绝佳温床。神经网络就是一些从数据提炼的复杂函数。从一个空间输入在转化为另一个空间的输出。这里的函数不是像平方,而是真正复杂的函数。当你给出一些原始像素,比如猫,而输出就是对象的类别。比如你给输入一张猫的图片,输出是人工标记的猫图片,这是 监督学习。你把很多这样监督样本给系统,让它去学习近似的函数,如同从监督样本中观察出来的。还有一种是非监督学习,给出一个图片,你也不知道里面是啥,系统可以学习去寻找在很多图片中出现的模式。这样即使不认识图片,它也能识别所有的图片中都有一只猫。增强学习也适用,这也是AlphaGo用到的技术。深度网络模型是类似于大脑行为的原理。但不是具体模拟神经元如何工作。而是一种简单抽象的神经元版本。人工神经元不会产生脉冲,但会生成一个数值。神经元的函数就是通过非线性函数计算输入的加权乘以权重之和。典型的非线性函数就是整形线性单元(max(0, x)),在90年代很多非线性函数是很平缓的sigmoid()函数或者tanh()函数。但对于神经元来说产生的数值是不是更接近0对优化系统更有利。比如如果神经元有3个输入 X1, X1, X3,权重分别是 -0.21, 0.3, 0.7,计算就是y = max(0, -.0.21*x1 + 0.3*x2 + 0.7*x3)为了决定图片到底是猫还是狗,这个图片要经过很多层。这些神经元根据输入来产生下一步。这个模型也会错,比如说这里是猫,但事实上是狗。那么做错误决定的信号就会返回到系统中做调整,让剩余的模型在下一次查看图片时候,更可能输出狗。这就是神经网络的目标,通过模型小步调整边的权重让它更可能去得到正确答案。你可以通过所有样本去聚合,这样可以降低错误率。学习算法其实比较简单如下选择随机训练样本“(输入,标签)”,比如上面猫图和想要的输出标签,‘猫’运行神经网络,在输入上去查看它产生的。调整边的权重让最后输出更接近于“标签”上的。根据箭头方向和权重去让它更可能说是狗。不要步子迈得太大因为这种表面很复杂,微调一小步让它下次更可能给出狗的结果。通过很多迭代以及查看例子,结果更可能会是狗。通过这个链式法则去理解底层参数改变是如何影响到输出的。说白了就是网络变化回路反馈到输入,使得整个模型更适应去选择“狗”。文本:万亿级别的英文和其他语言资料。从一个语言翻译到另一个,从短语到整句。虚拟化数据:十亿级别的图谱,视频。语音:每天都产生万小时的资料。用户行为: 很多应用产生数据。比如搜索引擎的查询,用户在email中标记垃圾。这些都可以学习并搭建智能系统。知识图谱:十亿级别的标签化关系元组。如果你输入更多数据,但没有把模型变大,模型的能力就会受限在一些数据集中的明显特征。通过增加模型的规模,让它不仅记住明显的,还有一些也许出现很少的细微特征。通过更大的模型,更多数据,计算需求也更大。Google很多精力花在如何提升计算量,训练更大的模型。1)语音识别一开始的版本就把识别错误率降低了30%,确实非常厉害。后来就研究一些复杂模型去加强网络,进一步降低错误率。现在当你对着电话说话,语音识别比五年前强多了。2)ImageNet挑战总之这是个又大又深的模型,每个盒子就像神经元的一层去进行卷积操作。4)Google图片搜索5)街景图像因为训练数据中包括不同的字符集,这样在多语言下也没问题。也要考虑大小字体,远近,不同颜色。训练的模型相对容易,就是卷积神经网络尝试去预测每个像素是否包括文字。6)Google搜索 RankBrain调试工具准备好,需要足够的理解能力嵌入模型,去避免主观。总体上是不想手工调参数。你需要尝试理解模型中的预测,去理解训练数据是否相关,是否跟问题无关?你需要训练数据并应用到别的上面。通过搜索查询的分布你能得到每天的变化,事件发生后改变也随时发生。你要看分布是否稳定,比如语音识别,一般人不会改变音色。当查询和文档内容频繁变化,你要保证模型是新的。我们要搭建通用工具去理解神经网络里面发生了什么,解释什么导致这个预测。序列模型神经网络在学习复杂函数时特别有用,这个模型学习从英文到法文的句子。句子以单词为单位,以结束符作为信号。训练模型在遇到结束符时开始产生另一个语言的对应句子。而模型函数就是把语言中语句对作为训练数据。每一步都在词典表中的单词产生概率分布。在推理时候通过一些搜索来实现,如果你最大化每个单词的概率,这样找的不是最可能的句子。直到找到最大可能的句子找到才结束搜索。这个系统在公开翻译系统中表现出色。大多数其他翻译系统需要手工编码或机器学习的模型只是在一小部分使用,而不是像这种整体的端到端的学习系统。7)智能回复Gmail组开发了一个系统能够去预测邮件回复。第一步就是训练小量模型去预测如果消息是某一类的,怎么做简短回复。如果是一个更大,计算能力更强的模型将消息作为一个序列,尝试预测序列的响应语。比如对于节日邀约,最可能的三个答复是“算上我们”,“我们会去的”,“对不起,我们有事没法耍”。8)看图说话接下来就是训练生成字幕。训练集有5个由不同的人写的不同的字幕。总共100万图片,70万条语句。效果如下9)机器视觉和翻译结合直接在手机上跑一些模型中的重要方法。智能化将转移到设备端,这样不会依赖远程云端的大脑。Google 非常在乎研究转化效率。就是要快速训练模型,理解那些做的好的和不好的,再想下一步实验。模型应该再分钟或者小时,而不是几天或者几周。这样让每个人都做研究更高效。机器学习发展会更好,更快。Jeff说机器学习社区发展得特别快。人们发布了一篇论文,一周内就有很多研究小组跟进,下载阅读,理解实现,再发布他们自己的扩展。这跟以前的计算机期刊投稿完全不同,等6个月才知道是否被接收,然后再过3个月最后发表。而现在把时间从一年压缩到一周,真不得了。模型的并行化在不同的GPU上和不同机器上可以做并行。只有边界上的数据需要通信。在训练过程中读取数据的随机部分。每一个拷贝在模型中获取当前的参数集,读取在当前梯度下的一点数据,找到想要的参数调整,在发送调整到中心的参数服务器中。这个参数服务器会对参数做调整。整个过程重复,这个也会在很多拷贝中进行。有些使用500份在500台不同机器上的拷贝,为了快速优化参数并处理大量数据。一种方式是异步的,每一个都有自己的循环,取得参数,计算梯度,发送它们,不需要任何控制和跟其他的同步,不好的是当梯度返回到参数可能在计算结束后就被移走了。对有些例子可能有50到100份的拷贝。还有一种是同步,一个控制器控制所有的拷贝。TensorFlow第一代系统DistBeliet在可扩缩性上表现很好,但在用于研究时灵活性达不到预期。对问题空间的更深理解让我们可以做出一些大幅度的简化。我们输入数据、权重、误差以及标签,在不同节点进行不同的运算。TensorFlow名字的意义Tensor(张量)意味着N维数组。1维时就是向量,2维时就是矩阵;通过图像可以代表更高维的数据流,比如,图像可以用三维张量(行,列,颜色)来表示。Flow(流)意味着基于数据流图的计算。有许多运算(图中的节点)应用在数据流上。张量从图象的一端流动到另一端,这就是“TensorFlow”。“边”代表张量(数据),节点代表运算处理。这是使用张量计算的示意图。如果你还没想通过深度学习网络去解决你的数据问题,你还是要赶紧考虑。TensorFlow 让每个人更容易获取深度学习能力。高度扩展的设计,更快的实验速度加速研究进程容易分享模型,开发代码应用到可重用的效果通过同一个系统把研究工作直接用于生产环境最后说一些quora上大家给Jeff Dean大神编的段子,供君一乐:Jeff Dean当初面试Google时,被问到“如果P=NP能够推导出哪些结论”,Jeff回答说:“P = 0或者N = 1”。而在面试官还没笑完的时候,Jeff检查了一下Google的公钥,然后在黑板上写下了私钥。编译器从不警告Jeff Dean,只有Jeff警告编译器。Jeff Dean的编码速度在2000年底提高了约40倍,因为他换了USB2.0的键盘。Jeff Dean被迫发明了异步API因为有一天他把一个函数优化到在调用前就返回结果了。Jeff Dean曾经写过一个O(n2)算法,那是为了解决旅行商问题。Jeff Dean的键盘只有两个键,1和0。Jeff Dean失眠的时候,就Mapreduce羊。参考文章:Jeff Dean on Large-Scale Deep Learning at Google本文链接:

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1992 年,好莱坞性感女星玛丽莲·梦露墓地隔壁的那块墓地,被人 以 5 万美金的价格 买走了。  买主说:“尽管我不认识她,但买下了她旁边的墓地,这让我感到浪漫。”  这个男人名叫做休·海夫纳,《花花公子》的创始人。  昨天, 9 月 28 日,在买下墓地 25 年后,这个自爆与超过 1000 多位女性体验过生命大和谐的男人, 终于如愿以偿,完成了他人生中最后一个浪漫梦想。  1、海夫纳与梦露  1953 年 11 月,芝加哥的天气已经是极度寒冷,早晨的空气尤其凛冽。  在裹着风衣围巾行色匆匆的人流中,有一个脸庞瘦削的男人长久地驻足在报刊亭前。他假装随意地翻阅着一本杂志,封面上的玛丽莲·梦露,高举着圆润丰硕的胳臂,露出招牌式的娇憨笑容。  这样招摇的封面,当然吸引了不少人掏钱购买。 但也有人瞥了一眼后,继续埋头赶路。毕竟在那个年代的美国,这样的照片可以说是非常大胆。但是,这个男人却对这本杂志爱不释手,趁着报刊亭老板不注意,他还偷偷把它摆到了更显眼的地方。  这是休·海夫纳与玛丽莲·梦露命运的相逢。  是的,这就是《花花公子》第一期创刊号。那一年, 27 岁的休·海纳夫借了 8000 美元打算创办《花花公子》,他拿出其中 500 美元购买了玛丽莲·梦露的半裸照片版权,作为第一期的主打。  彼时的玛丽莲·梦露,只是小有名气。她不曾料到,一张连她自己都不知道的照片版权买卖, 将让全美5. 4 万个人心甘情愿掏钱买下一本毫不知名的杂志。 而经过四年在职场中百般受挫的休·海夫纳,也不曾料到,这本杂志将在接下去的半个世纪里,成 为 全球最具知名度的男性杂志,最辉煌时创下单期 700 万本的惊人销量。  2、“我们应该享受这样的生活”  那天,买下《花花公子》创刊号的人,翻开这本杂志,会看到这样一段话:  我们应该享受这样的生活:在自家公寓中,调上一杯鸡尾酒,准备两份开胃小菜,唱机里放上一段背景音乐,邀请一位红粉佳人,静静地讨论毕加索、尼采、爵士乐,还有性。  这是海夫纳亲自写的开刊词,在当时,堪称惊世骇俗。  二战后的美国,迎来史上最强盛的经济发展阶段,而社会的文化和法律体系却仍然处于旧有的状态,人们遵循着刻板的教条。 市面上流传的报刊杂志都宣扬以“工作”和“家庭”为核心,而个人的追求和喜好则被漠视。  其中,“性”当然是最具代表的一项。这项纯个人化的需求不允许被公开谈论,婚前性行为、人工流产甚至是正常的需求都是被视为不洁的。但执迷于性研究的海夫纳曾在大学做过一个报告, 发现如果按照现有的法律法规,90%的美国人都可以因为性的问题进监狱。  但是,谈论“性”只是这本杂志的一部分,可以说是海夫纳创办《花花公子》最有力的一个武器,不论是在吸金能力还是在立场表达上。  《花花公子》真正提供的,是教你 如何去享受物质财富——怎么样品酒、怎么样看电影、怎么样欣赏音乐—— 它开创了美国享乐文化,让遵循从众消费模式和传统道德的中产阶级释放了自己的真实需求。  在创刊号发布一周年后的庆典上,《花花公子》发布了一份报告,显示《花花公子》 多数读者年龄在 20 岁到 34 岁之间,70%多受过高等教育,近63%是商界的职场男性或者即将步入商界的学生,88%拥有汽车,几乎所有读者都定期休假,多数拥有摄影、阅读或音乐等爱好,抽五花八门的烟,喝各种各样的烈酒和啤酒。  《花花公子》由此得出结论,他们的读者是 “热爱美好舒适生活的都市青年”。  听起来,是不是有点耳熟?  没错,这就是当下的我们。在面对财富暴增的情况下开始进行“消费升级”,从大众主流的跟随转变为小众爱好的身份认可,形形色色的个性网红和自媒体偶像崛起,开始寻求个人化体验的中国新中产。  这就是我们,这大概也就是为什么,虽然在中国并没有正式发行过一本《花花公子》,但今天的我们,却格外怀念它的原因。  3、“我是一个梦想家”  陈可辛曾经拍过一部电影,我们很熟悉的《中国合伙人》。在这部电影里,邓超在到了美国后,给屡屡遭遇拒签的黄晓明寄去了一本杂志,就是《花花公子》。 很明显,《花花公子》就象征着那一代中国人的“美国梦”。  而这个美国梦,就是休·海纳夫造出来的。  在《花花公子》爆火之后,海夫纳立刻以精明的头脑开发出一套完整的商业体系,从最早的俱乐部,到后来的服饰、箱包、影音、传媒等等,而那个我们所熟知的兔子LOGO和娇娆的兔女郎,也随之成为远在大洋彼岸的我们对《花花公子》最直接的印象。  但其实,远远不仅于此。  海夫纳付出全美最高的稿酬,招募最优秀的作者为《花花公子》撰写文章。  海明威、博尔赫斯、马尔克斯、毛姆、春上村树…… 这些大名鼎鼎的作者,都曾经为《花花公子》供稿,发布他们的新作品。有一些,甚至在没有名气时就被《花花公子》发掘,登上这个令他们展露头角的舞台。  《花花公子》还采访具有前卫思想的人士,他们的人物专访常常长达7~ 10 个小时,极富深度。 马丁·路德·金、史蒂文·霍金、列侬与小野洋子、拳王阿里,甚至还有乔布斯和比尔·盖茨, 都曾在《花花公子》上发表过他们划时代的见解和观点。  是的,《花花公子》是一本前卫的杂志,但不仅仅是我们以为的“色情”的代名词,实际上,它是一本真正代表了美国主流文化, 甚至引领主流文化的杂志。 即便我们说,这是美国每一个富有深远影响的浪潮,都可以在这里寻得踪迹的历史舞台,也毫不为过。  休·海纳夫曾经说过:“你能够被(流行文化)带入另一个世界,也就是想象的世界。而这一切在后来都会反映到对我而言最重要的那部分生活,也就是我自己想象的生活。”  所以,当我们谈到“美国文化”的时候,我们会说可乐、麦当劳,会说迪士尼、好莱坞,会说拳王阿里、猫王,也会说玛丽莲·梦露和《花花公子》。  当这些人在历史的节点上相遇、向左向右、相互冲突,也相互成就,当死去的时候,并排躺进一个坟墓。  当一个时代给予人们做梦的权利,就会有人终其一生,把自己变成一个梦想。  “这让我感到浪漫啊。”本文链接:

受过伤的罗永浩告诉你:小米的粉丝文化非常不靠谱_钱柜777备用网址

大家乐于见到的瓶颈,其中有一部分原因是的那些概念“”“风口”“极致”“粉丝文化”“”什么的,这些概念太能忽悠人了。我觉得第一个被忽悠的恐怕是。他有1000万粉丝,他想:要是我做个手机,那销量简直不敢想象啊。果然,锤子T1第一波卖了30万台不到,只占他粉丝数量的3%。3%,这个销量大约让罗永浩清醒了不少。让他明白了粉丝经济是不靠谱的。他开始把个人形象往后藏。我们来说说粉丝经济为什么不靠谱。“互联网的一些事”推荐此文。是因为期待值。“关注”这个动作非常准确地描述出了粉丝的心态,留意着你,关注着你,看看你是不是有一天能满足我的期待值。粗俗一点的比方,就是路边杂耍的观众,等着看你来个胸口碎大石,你不负众望,碎了一块,鼓掌!然后,再等着看你来一个喉扎钢枪,你要是搞不出来,就有人散去了。你要是端个盘子,求打赏,一大堆人散去了。粉丝就是这种心态。粉丝是为了满足自己的期待值。小米之所以成功,是因为,在三星苹果这些高价手机的市场环境中,用吐血的状态,表演了一次“胸口碎大石”,把观众一下子吸引过去了。然后,又来了一次“喉扎钢枪”,观众的期待值被调动起来了。接下来,小米又上演了一些“吞火”“吞剑”等绝技,大家奔走相告,小米的粉丝达到了空前的规模。于是,小米开始围绕着这些粉丝,布局一个生态体系,内容盒子,插线板,公寓什么的。但是,粉丝们需要的是另一个“胸口碎大石”。当小米在发布小米4c的时候,粉丝们坐不住了:“这什么呀!”说好的“胸口碎大石”呢,还不如隔壁的坚果和魅族来得爽!参与感是个充满欺骗的概念。粉丝参与的只是传播,参与不了产品价值的形成。粉丝是杂耍的围观群众,围得越多,就向路人暗示:这个表演很不错。这时,一定有人想挤进来,“来,让一让,让一让,我来赏一个”。粉丝用围观的方式参与了产品的传播,推动了“品牌”的知名度,但是,粉丝也对这个“品牌”失去了距离感。与传统品牌相比,在互联网时代,由于粉丝参与传播而快速崛起的品牌实际上是脆弱的。品牌应该包含的诚信度、美誉度、知名度,以及个性和内涵外延,在粉丝们的眼里都是透明的。品牌应该和粉丝保留的距离感没有了,一切都因为长期关注而变得透明。在粉丝的眼里,这个品牌其实只有产品价值本身。具有光环的乔布斯,死了。一本《乔布斯传》把苹果这个品牌的距离感消失了。平凡的库克出场,苹果也受到了质疑。人们现在觉得苹果的新品发布会平淡无奇,只是真心认为苹果手机还比较好用而已。人们觉得华为还不错,有一部分原因恰恰是因为任正非始终保持着距离感。谁也没办法满足长期关注的粉丝的期待值,罗永浩的坚果让老粉丝失望,但是,却吸引了新的粉丝。粉丝的价值,来自于围观效应而吸引的新粉丝。只有新粉丝会奔跑而来,“哦,快让我瞧瞧!”“正是我想要的呢”,老粉丝默默地让开一条道,心里想的是“呵呵,那你上吧,傻孩子”。问题是,小米拿什么来吸引到新粉丝呢?谁又会是小米的新粉丝呢?毕竟连中老年大妈都充当过小米新粉丝了。本文链接:

摘要 :2015年,这场在雷军和周鸿祎之间的“天地对决”还将书写新的篇章,谁胜谁负其实早已不是重点。既然盖茨和乔布斯都可以对头相惜,并缔造两大传奇企业,那为什么在中国就不可能呢。  “前辈有小米,我们有步枪”。周鸿祎拿起“AK47”,再度向雷军发出了挑战宣言。众所周知,他们二人均来自荆楚之地湖北。但真正符合那种“天上九头鸟,地上湖北佬”风范的,却只有从小在河南长大的周鸿祎;而在湖北度过了人生前20余年的雷军,其风格却是长袖善舞,纵横捭阖。  雷军出生于1969年12月,比周鸿祎年长一岁,他92年从武大本科毕业后便加盟了金山软件。兼具天赋与勤奋的雷军,很快就在中关村声名鹊起位居要职,堪称当时IT界的超级偶像。而周鸿祎则是在西交读完研究生后,在1995年来到了方正集团,雷军此时已经贵为金山总经理。  周鸿祎对于这位事业有成的老乡很是羡慕与佩服。因为两人妻子在方正是要好的同事,周鸿祎便通过这层关系在饭局上与雷军正式结识。在随后的日子里,“小周”和“雷大哥”很快活地完玩一起。但很快,周鸿祎便觉得不那么痛快了,因为他意识到豪爽的“雷大哥”其实“骄傲而难以接近”。有一次,周鸿祎找雷军去谈自己的方正飞扬软件,被雷军评价为“马桶上绣花”,没啥意思。  从此以后,虽然还是朋友,两人的距离却越拉越远。至于其中缘由,除了总经理和程序员间身份的差异外,小内觉得迥异的性格更为关键。年少成名的雷军,有因成功而生的骄傲和自负其实十分正常,可偏偏周鸿祎却内心敏感而要强,这甚至还使得他早早地离开了方正进行创业。至于离开方正原因?据说和周鸿祎脾气过于火爆有关,他甚至和同事直接在办公室干过架。  在周鸿祎打造3721,战百度,斗雅虎,创办360并成功复仇的那段激情岁月里,雷军则作为CEO带领金山与微软抗衡,在2007年上市成功后激流隐退化身天使投资人。可以说,两人走的轨迹天差地别,似乎按这么发展下去并不会再有交集。但是,逆转很快便再度发生,他们最终从友变敌。  360的横空出世,不但让周鸿祎亲手做掉了“雅虎助手”,其免费杀毒的理念还严重打击了金山等老牌公司的市场份额。在这个时代快速变换的阶段,本来就略显老态龙钟的金山因此深处困境。求伯君只好邀请雷军出山,以求其能带领金山走出危机。  2010年3月,金山推出金山卫士,试图向360安全卫士反击;5月21日,旨在进一步打击对手的360宣布安全卫士与金山网盾“不兼容”;4天后,周鸿祎“突然”连发42条微博揭露与金山的恩怨,双方的争斗就此爆发。5月底,金山就微博事件起诉了周鸿祎,除要求公开道歉外还索赔1200万,此事被誉为“微博第一案”。  7月,雷军正式归来。11月,金山宣布毒霸全面免费,并与可牛杀毒进行整合。12月31日,金山召开发布会,揭露360窃取用户隐私的问题,360方面随后表示这是金山在造谣,双方的争斗日趋白热化。雷军在重掌金山后,面对咄咄逼人的小老乡,出招皆狠,毫不留情。  在那个不平凡的2010年里,周鸿祎除了率领360与金山等传统安全公司争夺市场,还与腾讯之间爆发了那场著名的“3Q大战”。  雷军在投资布局多年后,一支由YY、迅雷、UC、凡客等诸多公司构成的雷家军也初具规模。与此同时,他的二次创业项目小米手机也在渐渐浮出水面。双方的力量对比,虽然还看不出太大的差距,甚至表面上周鸿祎的势头要更胜一筹,但雷军播散下的种子很快就要发芽成林。  2011年,是雷军从软件劳模变成互联网英雄的一年。在这年,小米手机正式亮相,他出任金山董事长,猎豹也正式成军。完成华丽转身的雷军,体验到了比中关村偶像更为风光的荣耀。  2011年,对于周鸿祎来说也是迈向巅峰的一年。虽然在此前的各路争斗360明面上并未占到好处,但名头实际上因此打得更响了。安全卫士、杀毒、浏览器三管齐下,360的用户获得了海量增长。这年3月,360完成了在纳斯达克的上市。  在此后的时间里,两人之间的“公仇私怨”仍在继续升级。9月份,360继续向金山方面发起诉讼,起诉傅盛涉嫌商业机密盗窃,傅盛本人随后发起了反诉讼。  步入2012年,360的智能手机计划渐渐浮出水面。由于“360特供机”的模式与小米类似,又一场你死我活的争斗爆发了。6月29日,一套利用火灾现场、被炸伤的婴儿图片抹黑360手机的图片在网上广泛流传,疑似是米粉对360方面此前攻击的报复。周鸿祎随即转发并进行谴责,雷军则否认是小米员工或水军所为。周鸿祎不依不饶,向雷军提出“约你见面谈一谈,下周一上午十点朝阳公园。”雷军再度拒绝,并表示“他有什么本事约谈我?把自己看得太大了”。  看似赢了嘴仗的周鸿祎,却输掉了此前欲与360进行合作的华为,痛失硬件厂商支援的360只能再寻盟友。尽管阿尔卡特、夏新、海尔均接过了橄榄枝,但实力有限的他们并未能让“360特供机”一举打响。与此同时,雷军和小米手机却在快车道上越行越远了。  最终,周鸿祎不得不接受了“特供机”高调登场却惨淡收场的现实。收起“AK47”后,他似乎在试图修复与雷军的关系。在2013年初,两人在央视活动中偶遇,然后一起喝茶聊天。随后,一张两人密谈的照片便疯传于网上。有人说,这是周鸿祎授意他人偷拍的。但小内不以为然,若是有意偷拍,那必须要凸显周鸿祎而“压低”雷军啊,可那张图非但没有还有些相反,肯定是个“猪队友”所为。  随后的时间里,握手言和的两人再无直面交锋记录。不过,拥有手机梦的周鸿祎并不可能就此服输。2014年,雷军和董明珠的“10亿赌约”数次成为热门话题。而周鸿祎这边,或许是看到“英语老师都来做手机”的局势,他加紧与“南方诸厂”接洽。从老相识华为,到“敌人的敌人”魅族,再到后来终于和酷派走到了一起。  由于是“二次革命”,周鸿祎吸取了当年“惹是生非”的教训。虽然还是如一的高调,但只谈自己不再轻易评论具体哪个厂商。就算要搪塞雷军,他也选择了通过去格力学习,和“董阿姨”套近乎的方式。甚至,"雷周"两人还在亚布力峰会上站到一块合了个影。  360与酷派合资公司管理团队目前已经出场亮相,“代号AK47”这个微博也被重新激活。在一张有关360OS的宣传图片上,“这可能是比MIUI更适合小米的OS”挑衅意味明显。而周鸿祎本人也声称“新手机品牌暂时保密,前辈有小米,我们有步枪,所以代号AK47”。  2015年,在雷军和周鸿祎之间的一场全新对决即将到来。  既然小内认为雷军和周鸿祎之间的恩怨,缘起于两人在性格上的差异。那最后我们便再谈谈两人是如何因为迥异的性格演变到“天地对决”。  出身于干部家庭的雷军,从小就是“三好学生”,他还擅长运动并着迷于围棋。可见,雷军的年少成名,长袖善舞,谋定而发与其成长环境与经历息息相关。而十余年的金山二把手,让他变得愈加沉稳和圆滑,“把朋友变得多多的”便是由此而来的心得。  结合以上诸多要素,便形成了那个率领小米“单点突破,全面开花”的雷军,那个“广投资,不惜落闲棋来布局”的雷军。  和雷军不同,周鸿祎的父母是测绘师。因此他从小便远离家乡,和父母也聚少离多。生性活泼,却在一定程度缺少了家庭的温暖,由此便催生了那个从幼儿园打到大学毕业参加工作的好斗周鸿祎。好斗这点,在他最大的爱好射击上也可以得到体现。那些因打架而领略的人生冷暖,则让他不随便轻信任何人。  所以,周鸿祎敏感而好斗。从3721与百度、CNNIC的争端,到与雅虎闹翻并复仇,再到360时期那数不清的各种争端,“圣斗士”这个头衔小内看来非他莫属。  性格与为人的差别,一步步造就了“雷周”如今的分野,但也铸就了雷军系和360这两大互联网江湖势力。  我们再来从圈内“第三方人士”的角度来看看雷军和周鸿祎的不同。  说到来自湖北的互联网大佬,除开雷军、周鸿祎之外,陈一舟可算得上第三号人物。对于自己的大学同学雷军,陈一舟表示全行业没有人比雷军更努力,“我们行业平均的努力程度可能只有他的一半”;对于自己的老相识周鸿祎,陈一舟认为“他肯定是一个成功的创业者,360不会轻易失败,只要他招惹的人别太多就行”。  据了解,陈一舟本来在武大物理系,后来转到计算机系,便与雷军成了同班同学。在创办Chinaren之前,两人曾在雷军的车里争论了一下午。雷军说你这个项目距离钱太远了,而陈一舟说这个有前途。后来,Chinaren果然遭遇了没钱的结局。可见,雷军那些“马桶上绣花”往往的确正中要害,只是某些人太敏感罢了。  另外一位与雷周二人熟识的圈内大腕是张小龙。当年张小龙与雷军同时在武汉求学,一个华科一个武大,虽未谋面但两位明星码农也是互知对方姓名。1998年,雷军打算收购Foxmail,便联系了张小龙。两个码农的对话,是从“捉虫”开始的;在“寒暄”过后,雷军单刀直入提出以15万的价格收购,相谈甚欢的双方当时达成了口头一致。后来,由于金山技术团队觉得自己ok,这笔交易最终泡汤,而Foxmail后来以1200万卖给了博大互联。  同样在1998年,张小龙还结识了周鸿祎。周鸿祎当时经人引荐,南下拜访这位“成功但落魄”的明星程序员。因为都有看电影这个嗜好,或者说英雄惜英雄,两人算是一见如故。此后,周鸿祎偶尔再到广州时,两人还会结伴去买盗版碟。  在微信迅速崛起的那段时间里,包括雷军、周鸿祎在内的不少人都认为张小龙不过是把成功建立在QQ用户的基础上。对此,张小龙在一次饭局上曾这么跟周鸿祎说,“你们是不知道,最想干掉微信的不是米聊,而是手机QQ”。  故事说完了,不知道你们有没有看出门道。小内总结如下:雷军傲气潇洒,长袖善舞,但难深交:而周鸿祎则敏感直率,爱招惹是非,但交友情真意切。  2015年,这场在雷军和周鸿祎之间的“天地对决”还将书写新的篇章,谁胜谁负其实早已不是重点。既然盖茨和乔布斯都可以对头相惜,并缔造两大传奇企业,那为什么在中国就不可能呢。本文链接:

如果你不理解信息中的奥秘,那么你也很难去组织它。Jeff Dean是Google系统架构组院士,在讲座:“大规模深度学习构建智能计算机系统”中提到这句和Google的使命:整合全球信息,使人人皆可访问并从中受益。早期他们通过收集,清理,存储,索引,汇报,检索数据完成“整合”的工作,当Google完成这个使命,就去迎接下一个挑战。像下面的文字“car parts for sale”,传统的Google通过关键字匹配来给出结果,但更好的匹配是第二个。这是一个需求深度理解的过程,而不能停留在字面,要去做一个优秀搜索和语言理解产品。神经网络老早就开始研究,上世纪60年代发明,在80年代和90年代早期也流行过,后来又不火了。两个原因:缺少计算能力去训练数据模型,这样也不能用来做更大规模的问题;2)缺少大量有效的数据集。而Google通过算法的力量,在加上他们强大的基础架构,海量数据集创造了AI的绝佳温床。神经网络就是一些从数据提炼的复杂函数。从一个空间输入在转化为另一个空间的输出。这里的函数不是像平方,而是真正复杂的函数。当你给出一些原始像素,比如猫,而输出就是对象的类别。比如你给输入一张猫的图片,输出是人工标记的猫图片,这是 监督学习。你把很多这样监督样本给系统,让它去学习近似的函数,如同从监督样本中观察出来的。还有一种是非监督学习,给出一个图片,你也不知道里面是啥,系统可以学习去寻找在很多图片中出现的模式。这样即使不认识图片,它也能识别所有的图片中都有一只猫。增强学习也适用,这也是AlphaGo用到的技术。深度网络模型是类似于大脑行为的原理。但不是具体模拟神经元如何工作。而是一种简单抽象的神经元版本。人工神经元不会产生脉冲,但会生成一个数值。神经元的函数就是通过非线性函数计算输入的加权乘以权重之和。典型的非线性函数就是整形线性单元(max(0, x)),在90年代很多非线性函数是很平缓的sigmoid()函数或者tanh()函数。但对于神经元来说产生的数值是不是更接近0对优化系统更有利。比如如果神经元有3个输入 X1, X1, X3,权重分别是 -0.21, 0.3, 0.7,计算就是y = max(0, -.0.21*x1 + 0.3*x2 + 0.7*x3)为了决定图片到底是猫还是狗,这个图片要经过很多层。这些神经元根据输入来产生下一步。这个模型也会错,比如说这里是猫,但事实上是狗。那么做错误决定的信号就会返回到系统中做调整,让剩余的模型在下一次查看图片时候,更可能输出狗。这就是神经网络的目标,通过模型小步调整边的权重让它更可能去得到正确答案。你可以通过所有样本去聚合,这样可以降低错误率。学习算法其实比较简单如下选择随机训练样本“(输入,标签)”,比如上面猫图和想要的输出标签,‘猫’运行神经网络,在输入上去查看它产生的。调整边的权重让最后输出更接近于“标签”上的。根据箭头方向和权重去让它更可能说是狗。不要步子迈得太大因为这种表面很复杂,微调一小步让它下次更可能给出狗的结果。通过很多迭代以及查看例子,结果更可能会是狗。通过这个链式法则去理解底层参数改变是如何影响到输出的。说白了就是网络变化回路反馈到输入,使得整个模型更适应去选择“狗”。文本:万亿级别的英文和其他语言资料。从一个语言翻译到另一个,从短语到整句。虚拟化数据:十亿级别的图谱,视频。语音:每天都产生万小时的资料。用户行为: 很多应用产生数据。比如搜索引擎的查询,用户在email中标记垃圾。这些都可以学习并搭建智能系统。知识图谱:十亿级别的标签化关系元组。如果你输入更多数据,但没有把模型变大,模型的能力就会受限在一些数据集中的明显特征。通过增加模型的规模,让它不仅记住明显的,还有一些也许出现很少的细微特征。通过更大的模型,更多数据,计算需求也更大。Google很多精力花在如何提升计算量,训练更大的模型。1)语音识别一开始的版本就把识别错误率降低了30%,确实非常厉害。后来就研究一些复杂模型去加强网络,进一步降低错误率。现在当你对着电话说话,语音识别比五年前强多了。2)ImageNet挑战总之这是个又大又深的模型,每个盒子就像神经元的一层去进行卷积操作。4)Google图片搜索5)街景图像因为训练数据中包括不同的字符集,这样在多语言下也没问题。也要考虑大小字体,远近,不同颜色。训练的模型相对容易,就是卷积神经网络尝试去预测每个像素是否包括文字。6)Google搜索 RankBrain调试工具准备好,需要足够的理解能力嵌入模型,去避免主观。总体上是不想手工调参数。你需要尝试理解模型中的预测,去理解训练数据是否相关,是否跟问题无关?你需要训练数据并应用到别的上面。通过搜索查询的分布你能得到每天的变化,事件发生后改变也随时发生。你要看分布是否稳定,比如语音识别,一般人不会改变音色。当查询和文档内容频繁变化,你要保证模型是新的。我们要搭建通用工具去理解神经网络里面发生了什么,解释什么导致这个预测。序列模型神经网络在学习复杂函数时特别有用,这个模型学习从英文到法文的句子。句子以单词为单位,以结束符作为信号。训练模型在遇到结束符时开始产生另一个语言的对应句子。而模型函数就是把语言中语句对作为训练数据。每一步都在词典表中的单词产生概率分布。在推理时候通过一些搜索来实现,如果你最大化每个单词的概率,这样找的不是最可能的句子。直到找到最大可能的句子找到才结束搜索。这个系统在公开翻译系统中表现出色。大多数其他翻译系统需要手工编码或机器学习的模型只是在一小部分使用,而不是像这种整体的端到端的学习系统。7)智能回复Gmail组开发了一个系统能够去预测邮件回复。第一步就是训练小量模型去预测如果消息是某一类的,怎么做简短回复。如果是一个更大,计算能力更强的模型将消息作为一个序列,尝试预测序列的响应语。比如对于节日邀约,最可能的三个答复是“算上我们”,“我们会去的”,“对不起,我们有事没法耍”。8)看图说话接下来就是训练生成字幕。训练集有5个由不同的人写的不同的字幕。总共100万图片,70万条语句。效果如下9)机器视觉和翻译结合直接在手机上跑一些模型中的重要方法。智能化将转移到设备端,这样不会依赖远程云端的大脑。Google 非常在乎研究转化效率。就是要快速训练模型,理解那些做的好的和不好的,再想下一步实验。模型应该再分钟或者小时,而不是几天或者几周。这样让每个人都做研究更高效。机器学习发展会更好,更快。Jeff说机器学习社区发展得特别快。人们发布了一篇论文,一周内就有很多研究小组跟进,下载阅读,理解实现,再发布他们自己的扩展。这跟以前的计算机期刊投稿完全不同,等6个月才知道是否被接收,然后再过3个月最后发表。而现在把时间从一年压缩到一周,真不得了。模型的并行化在不同的GPU上和不同机器上可以做并行。只有边界上的数据需要通信。在训练过程中读取数据的随机部分。每一个拷贝在模型中获取当前的参数集,读取在当前梯度下的一点数据,找到想要的参数调整,在发送调整到中心的参数服务器中。这个参数服务器会对参数做调整。整个过程重复,这个也会在很多拷贝中进行。有些使用500份在500台不同机器上的拷贝,为了快速优化参数并处理大量数据。一种方式是异步的,每一个都有自己的循环,取得参数,计算梯度,发送它们,不需要任何控制和跟其他的同步,不好的是当梯度返回到参数可能在计算结束后就被移走了。对有些例子可能有50到100份的拷贝。还有一种是同步,一个控制器控制所有的拷贝。TensorFlow第一代系统DistBeliet在可扩缩性上表现很好,但在用于研究时灵活性达不到预期。对问题空间的更深理解让我们可以做出一些大幅度的简化。我们输入数据、权重、误差以及标签,在不同节点进行不同的运算。TensorFlow名字的意义Tensor(张量)意味着N维数组。1维时就是向量,2维时就是矩阵;通过图像可以代表更高维的数据流,比如,图像可以用三维张量(行,列,颜色)来表示。Flow(流)意味着基于数据流图的计算。有许多运算(图中的节点)应用在数据流上。张量从图象的一端流动到另一端,这就是“TensorFlow”。“边”代表张量(数据),节点代表运算处理。这是使用张量计算的示意图。如果你还没想通过深度学习网络去解决你的数据问题,你还是要赶紧考虑。TensorFlow 让每个人更容易获取深度学习能力。高度扩展的设计,更快的实验速度加速研究进程容易分享模型,开发代码应用到可重用的效果通过同一个系统把研究工作直接用于生产环境最后说一些quora上大家给Jeff Dean大神编的段子,供君一乐:Jeff Dean当初面试Google时,被问到“如果P=NP能够推导出哪些结论”,Jeff回答说:“P = 0或者N = 1”。而在面试官还没笑完的时候,Jeff检查了一下Google的公钥,然后在黑板上写下了私钥。编译器从不警告Jeff Dean,只有Jeff警告编译器。Jeff Dean的编码速度在2000年底提高了约40倍,因为他换了USB2.0的键盘。Jeff Dean被迫发明了异步API因为有一天他把一个函数优化到在调用前就返回结果了。Jeff Dean曾经写过一个O(n2)算法,那是为了解决旅行商问题。Jeff Dean的键盘只有两个键,1和0。Jeff Dean失眠的时候,就Mapreduce羊。参考文章:Jeff Dean on Large-Scale Deep Learning at Google本文链接:

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1992 年,好莱坞性感女星玛丽莲·梦露墓地隔壁的那块墓地,被人 以 5 万美金的价格 买走了。  买主说:“尽管我不认识她,但买下了她旁边的墓地,这让我感到浪漫。”  这个男人名叫做休·海夫纳,《花花公子》的创始人。  昨天, 9 月 28 日,在买下墓地 25 年后,这个自爆与超过 1000 多位女性体验过生命大和谐的男人, 终于如愿以偿,完成了他人生中最后一个浪漫梦想。  1、海夫纳与梦露  1953 年 11 月,芝加哥的天气已经是极度寒冷,早晨的空气尤其凛冽。  在裹着风衣围巾行色匆匆的人流中,有一个脸庞瘦削的男人长久地驻足在报刊亭前。他假装随意地翻阅着一本杂志,封面上的玛丽莲·梦露,高举着圆润丰硕的胳臂,露出招牌式的娇憨笑容。  这样招摇的封面,当然吸引了不少人掏钱购买。 但也有人瞥了一眼后,继续埋头赶路。毕竟在那个年代的美国,这样的照片可以说是非常大胆。但是,这个男人却对这本杂志爱不释手,趁着报刊亭老板不注意,他还偷偷把它摆到了更显眼的地方。  这是休·海夫纳与玛丽莲·梦露命运的相逢。  是的,这就是《花花公子》第一期创刊号。那一年, 27 岁的休·海纳夫借了 8000 美元打算创办《花花公子》,他拿出其中 500 美元购买了玛丽莲·梦露的半裸照片版权,作为第一期的主打。  彼时的玛丽莲·梦露,只是小有名气。她不曾料到,一张连她自己都不知道的照片版权买卖, 将让全美5. 4 万个人心甘情愿掏钱买下一本毫不知名的杂志。 而经过四年在职场中百般受挫的休·海夫纳,也不曾料到,这本杂志将在接下去的半个世纪里,成 为 全球最具知名度的男性杂志,最辉煌时创下单期 700 万本的惊人销量。  2、“我们应该享受这样的生活”  那天,买下《花花公子》创刊号的人,翻开这本杂志,会看到这样一段话:  我们应该享受这样的生活:在自家公寓中,调上一杯鸡尾酒,准备两份开胃小菜,唱机里放上一段背景音乐,邀请一位红粉佳人,静静地讨论毕加索、尼采、爵士乐,还有性。  这是海夫纳亲自写的开刊词,在当时,堪称惊世骇俗。  二战后的美国,迎来史上最强盛的经济发展阶段,而社会的文化和法律体系却仍然处于旧有的状态,人们遵循着刻板的教条。 市面上流传的报刊杂志都宣扬以“工作”和“家庭”为核心,而个人的追求和喜好则被漠视。  其中,“性”当然是最具代表的一项。这项纯个人化的需求不允许被公开谈论,婚前性行为、人工流产甚至是正常的需求都是被视为不洁的。但执迷于性研究的海夫纳曾在大学做过一个报告, 发现如果按照现有的法律法规,90%的美国人都可以因为性的问题进监狱。  但是,谈论“性”只是这本杂志的一部分,可以说是海夫纳创办《花花公子》最有力的一个武器,不论是在吸金能力还是在立场表达上。  《花花公子》真正提供的,是教你 如何去享受物质财富——怎么样品酒、怎么样看电影、怎么样欣赏音乐—— 它开创了美国享乐文化,让遵循从众消费模式和传统道德的中产阶级释放了自己的真实需求。  在创刊号发布一周年后的庆典上,《花花公子》发布了一份报告,显示《花花公子》 多数读者年龄在 20 岁到 34 岁之间,70%多受过高等教育,近63%是商界的职场男性或者即将步入商界的学生,88%拥有汽车,几乎所有读者都定期休假,多数拥有摄影、阅读或音乐等爱好,抽五花八门的烟,喝各种各样的烈酒和啤酒。  《花花公子》由此得出结论,他们的读者是 “热爱美好舒适生活的都市青年”。  听起来,是不是有点耳熟?  没错,这就是当下的我们。在面对财富暴增的情况下开始进行“消费升级”,从大众主流的跟随转变为小众爱好的身份认可,形形色色的个性网红和自媒体偶像崛起,开始寻求个人化体验的中国新中产。  这就是我们,这大概也就是为什么,虽然在中国并没有正式发行过一本《花花公子》,但今天的我们,却格外怀念它的原因。  3、“我是一个梦想家”  陈可辛曾经拍过一部电影,我们很熟悉的《中国合伙人》。在这部电影里,邓超在到了美国后,给屡屡遭遇拒签的黄晓明寄去了一本杂志,就是《花花公子》。 很明显,《花花公子》就象征着那一代中国人的“美国梦”。  而这个美国梦,就是休·海纳夫造出来的。  在《花花公子》爆火之后,海夫纳立刻以精明的头脑开发出一套完整的商业体系,从最早的俱乐部,到后来的服饰、箱包、影音、传媒等等,而那个我们所熟知的兔子LOGO和娇娆的兔女郎,也随之成为远在大洋彼岸的我们对《花花公子》最直接的印象。  但其实,远远不仅于此。  海夫纳付出全美最高的稿酬,招募最优秀的作者为《花花公子》撰写文章。  海明威、博尔赫斯、马尔克斯、毛姆、春上村树…… 这些大名鼎鼎的作者,都曾经为《花花公子》供稿,发布他们的新作品。有一些,甚至在没有名气时就被《花花公子》发掘,登上这个令他们展露头角的舞台。  《花花公子》还采访具有前卫思想的人士,他们的人物专访常常长达7~ 10 个小时,极富深度。 马丁·路德·金、史蒂文·霍金、列侬与小野洋子、拳王阿里,甚至还有乔布斯和比尔·盖茨, 都曾在《花花公子》上发表过他们划时代的见解和观点。  是的,《花花公子》是一本前卫的杂志,但不仅仅是我们以为的“色情”的代名词,实际上,它是一本真正代表了美国主流文化, 甚至引领主流文化的杂志。 即便我们说,这是美国每一个富有深远影响的浪潮,都可以在这里寻得踪迹的历史舞台,也毫不为过。  休·海纳夫曾经说过:“你能够被(流行文化)带入另一个世界,也就是想象的世界。而这一切在后来都会反映到对我而言最重要的那部分生活,也就是我自己想象的生活。”  所以,当我们谈到“美国文化”的时候,我们会说可乐、麦当劳,会说迪士尼、好莱坞,会说拳王阿里、猫王,也会说玛丽莲·梦露和《花花公子》。  当这些人在历史的节点上相遇、向左向右、相互冲突,也相互成就,当死去的时候,并排躺进一个坟墓。  当一个时代给予人们做梦的权利,就会有人终其一生,把自己变成一个梦想。  “这让我感到浪漫啊。”本文链接:

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时间:2016-02-02 01:28:01