今天,马化腾的“朋友圈”在南京发布了最新转型战略

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640?wx_fmt=jpeg11月1日,来自全国数万名行业人士聚集在南京,2018腾讯全球合作伙伴大会在此举行,本届大会主题为“开放-共生”,在为期两天半的会议中,随着20多个分论坛逐渐展开,数十个腾讯产品线将公布最新开放政策和生态战略,并与业界领袖展开探讨。

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今年正好是腾讯20岁生日,腾讯有一个很大的动作就是启动新一轮的整体战略的升级。马化腾发表希望连接人、连接数字内容、连接服务基础之上,来进一步探索更加适合未来趋势的社交的、内容的、以及科技的联合,人和人的连接,人和物,物和物之间等等各方面的连接,来推动实现由消费互联网向产业互联网的升级。

我们来看看腾讯在拥抱产业互联网方面,将会有哪些战略布局?

汤道生:腾讯将在未来20年扎根产业互联网

2018腾讯全球合作伙伴大会上,腾讯高级副总裁汤道生以“腾讯20年,共生未来”为主题做了演讲,

汤道生表示,下半场,产业互联网重要性得到加强,而产业互联网不仅是To B,To G,也是ToC的。腾讯不仅服务产业,也服务消费者。在消费互联网领域,腾讯未来将重点关注几个趋势:

内容消费升级带来的内容精品化,精神生活也要升级。一方面以新的文创方式打造精品内容,也要做好内容版权保护,反谣言治理;用新技术推动文创门槛降低。音视频、AI 等技术进步让文创工具简化,让更多用户参与文艺创作。

在全新的云与智慧产业事业群中,腾讯将集中公司在安全、AI、地图等领域的技术力量,接下来腾讯云将推出云徙计划,未来三年与合作伙伴加大产业互联网投入。

腾讯要深耕垂直行业,在智慧零售、医疗、教育、出行、制造、数字城市领域扮演数字化助手角色,一方面要打造系统性方案,提升数字化应用便利性;另一方面提升行业认知,做好合作伙伴定制化数字顾问。

产业互联网不仅是要服务产业,也要服务ToC客户,腾讯用C2B方式服务产业,未来20年扎根产业互联网,连接一个全新的智慧时代。

钟翔平:腾讯乘车码已覆盖全国100多个城市

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腾讯副总裁钟翔平在大会上表示,目前腾讯已经形成了“四横两纵一中台”的业务矩阵。“四横”是指智慧出行四个业务板块,包括腾讯车联、腾讯自动驾驶、腾讯位置服务、腾讯乘车码,这是腾讯助力产业升级的基础平台。“两纵”就是指腾讯海量内容平台和安全保障系统。腾讯AI和腾讯云则会作为腾讯中台,为业务板块提供底层保障,帮助车企建立自己的车联网云平台和超级大脑,提供全方位的智能服务。腾讯智慧出行是腾讯面向合作伙伴输出的整体解决方案,目前可以覆盖自主出行、共享出行、公共出行全场景服务,我们与合作伙伴一起努力,让用户每一次出行更便捷、更高效、更秩序、更安全。

目前腾讯位置服务每天有超过600亿次以上的全球定位请求,用户达到10亿,覆盖全球200多个国家。腾讯乘车码助力公共出行体系更加智能化,目前腾讯乘车码已经陆续覆盖了全国超过100多个城市,开通用户超过5000多万,支持BRT、公交、地铁、索道、轮渡等公共交通服务。

邱跃鹏:腾讯云将联手北大打造中国第一所产业互联网商学院 马化腾将任院长

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腾讯云总裁邱跃鹏表示,腾讯云致力于在公共服务上解决民生痛点。今年腾讯成立云与智慧产业事业群(CSIG),打通腾讯核心资源,打造智慧产业的解决方案,与合作伙伴共建云端的智慧产业生态。腾讯将会打造云启产业计划,利用资本、资源、技术、能力、商机,拥抱产业互联网。

同时他宣布腾讯云将与北大光华合作,打造中国第一所产业互联网商学院,马化腾将任院长。其中在数字广东项目,建立了粤省事小程序,小程序上线第一天就有1000万次访问量,对于政府服务网址来说,这是一年的访问量。同时还有电子省份证,电子驾照等超过300项可办事项,目前用户查询办理已经超过3000万次。不只在广东,云南省也推动了旅游数字化。同时在教育方面腾讯云也开始与高校合作。

腾讯能做到吗?

不得不说早在腾讯因爆款游戏《王者荣耀》大杀四方,财源广进的时候,就有人发出过质疑:腾讯已经变成一家游戏公司了吗?游戏收入占比太大,会不会让腾讯的收入结构太过单一?现在看来,当初的预测一语成谶,在游戏业监管政策趋严之后,作为腾讯最大收入来源的游戏业务,果真在瞬间败退,收入占比从今年 Q1 的占比 46.3%,陡降到 Q4 的 36.7%,腾讯股价也随之下跌,市值严重缩水。2018 年,腾讯的市值蒸发 40%,约合人民币 18000 亿元,跌出了全球市值最高的 10 家公司之列。

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(2004-2018 年腾讯股价走势图)

但是在 10 月 31 日,腾讯股价开始反弹,截至收盘,报 267 港元 / 股,上涨 5.87%。

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不过,如果游戏管理的力度继续加大,出台更多游戏限制政策,腾讯当初带给小游戏公司的痛苦,它自己也将很快尝到。

另一方面,在腾讯与“流量”一起,被视为核心力量的“资本”,在这家互联网巨头 20 周年的当口,现在也变成一个不确定因素,濒临拐点。从今年下半年起,腾讯投资业务显著收紧,步调放缓,与业务弱相关的项目几乎暂停接触,已投项目因不符业务需求跟投停滞。一位腾讯财务顾问透露,“腾讯投资并购部显然陷在焦虑里,它要证明自己的价值。”这背后最直接的原因,就是资金少了。

也许是对外界对其创新力不足质疑的回应,也许是公司的核心游戏业务受政策影响,抵挡不住市值下降缩水的势头,腾讯在压力和焦虑之中进行了近十年来力度最大的组织架构调整,腾讯由原来的七大事业群变成六大事业群,押注 AI 和 5G,成立了技术委员会。

10 月 23 日半夜,时隔六年,马化腾再次出现在知乎论坛并提出一个问题:“未来十年哪些基础科学突破会影响互联网科技产业?产业互联网和消费互联网融合创新,会带来哪些改变?“瞬间,这一问题引起热议,涌现出大量回答,截至今日,网友的回答已有近 2000 条,网友纷纷来给小马哥出谋划策。

大会上,汤道生对腾讯和合作伙伴的展望,各个主要业务线的计划和进展,加上力度颇大的架构改革和腾讯思变的心,以及小马哥的加持,不知是否能够成为一剂强心针,为其挽回合作伙伴的心?

20 周岁的腾讯要如何走下去?

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不久前的 10 月 29 日,小马哥度过了他的第 48 个生日。虽然仍然有网友玩“转发五个群送两个太阳”的梗,最后既没得到太阳也没得到 Q 币,但不死心的他们仍然乐此不疲。

腾讯 20 周年、小马哥生日,在这两个具有纪念意义的日子里,本来应该是环绕着喜庆欢乐的氛围,但今年,腾讯和小马哥的头上,似乎都笼罩着一层粘稠的焦虑感。从股价狂跌市值蒸发 1.8 万亿,很多人质疑腾讯已然变成一个投资公司,到刚发生不久的组织架构大变动,马化腾深夜在知乎提问等等,都成为众人猜测和讨论的焦点。

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事实上,这种焦虑感从 5 月份一篇刷爆朋友圈的文章《腾讯没有梦想》之后,似乎就没有断绝过。这篇文章对腾讯进行了一次全方位的审视和拷问,包括腾讯的核心产品创造力,正在变成一家投资公司而不是技术公司,核心战略产品节节败退,等等,都成为腾讯遭到外界诟病的焦点。

从成立之初,腾讯的技术创新能力和定位就让人感到困惑。今天,在腾讯成立 20 周年之际,这家公司仍然在感受着这些问题带来的焦虑。

20 岁的腾讯,已不是初出茅庐,但比起微软这个已经过半世纪沧桑的科技公司,腾讯还是一个年轻人。站在彷徨的十字路口,腾讯将何去何从?--- 今天在演讲台上,汤道生给腾讯指出了一个方向,小马哥也在公开信中给出了非常明确的计划:接下来,腾讯将扎根消费互联网,拥抱产业互联网,希望以此打消外界的疑虑。然而,腾讯走到今天,体制内存在问题不可否认,与被质疑创新能力在消逝,变成盈利为王的苹果一样,腾讯需要有一个更加清晰的定位。


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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