贾跃亭终于还钱了!

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“老赖”贾跃亭还钱了!

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近日,据证券日报报道,加上利息,贾跃亭一次性偿还民生信托债务将接近 6 亿元。

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眼看他起高楼


贾跃亭是不是骗子,一千个人中,有一千个答案。

很多人觉得他和马斯克很像,比如造车的时候,都选用发明家或者物理学家的名字,来作为汽车名字。

而且贾跃亭目前在美国造的法拉第未来汽车(Faraday Future,法拉第未来,以下简称“FF”),上来对标的就是特斯拉。

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法拉第未来(FF)的车

今天的FF前途几何,尚不明晰。但是,乐视从籍籍无名到红遍天下,再到众多讨债人追上门、高薪挖来的高管集体离职的结局,倒已成了明朗的事。


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眼看他宴宾客


1995,贾跃亭在山西的一个县城里当税务局的技术员,这个70后大专生,打工一阵子后,开始下海做生意。

2002年,他拿着前期做生意的资金,在山西创建公司,凭借基站的通讯业务,拿到了山西联通的大半业务,贾跃亭真正赚钱,也是从此时开始。

2003年,30岁的贾跃亭,到北京创建了北京西伯尔通信科技有限公司。2004年,他把公司拆分,乐视网就此成立。

当时的互联网视频还完全没兴起,市面上充斥的都是盗版DVD。不过,贾跃亭已经开始,低价采购影视作品的版权,并将购买到的版权,分销给其他视频网站,靠此来收取版权费。

这一招鲜,让西伯尔狠赚了一笔,并成功在新加坡上市,募集到了2亿元,就这样乐视网走上了资本市场。

上市后的乐视网,就逐渐为大家所知了。贾跃亭开始做视频网站、做金融、做电视、做手机、做影视,甚至做房产......

那些年,贾跃亭PPT中的“为梦想窒息”飞得哪儿都是,乐视生态和化反,也让不懂的人以为,这家公司似乎很高级。

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那么,乐视就出过哪些产品呢?

2009年

乐视推出了用Linux系统的第一款乐视TV·云视频超清机Letv-818。

2011年

推出了乐视TV·云视频超清机S10/S11,紧跟着,又推出了3D产品——乐视TV·3D云视频超清机S30/S32。

2012年

乐视的产品开始采用安卓系统,这一年,智能型产品——乐视TV·3D云视频智能机T1诞生。同年,贾跃亭成立乐视致新,开始造超级电视。当年年末,1.5G双核智能机顶盒——乐视盒子C1开始面世。

2013年

乐视盒子C1S(富士康制造)、60寸乐视TV·超级电视X60、乐视TV·超级电视 S40,也开始售卖。

2015年

发布了乐视超级手机。

2016年

在发布了乐视超4 X50、和超4 X50 Pro两款电视新品后,又推出乐视超级手机2、乐2Pro和乐Max 2三款新机......

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而在频繁发布新品的2015年和2016年,也是乐视生态和化反炒得最热的时候。

那时,贾跃亭一年上百场发布会,有网友形容他,不是在去发布会的路上,就是在准备发布会。


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眼看他楼塌了


可惜,大红大紫就跟抛物线似的,过了最高点,就往下走了。2016年中,媒体相继报道,乐视因为“生态”庞大,资金链出了大问题!

2016年末,乐视又被爆出了在美国的FF汽车工厂,因为拖欠工程款停工了!贾跃亭不得不赶紧跑到美国,开了一场没有汽车的汽车发布会,想以此来证明公司没问题。

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事实上,乐视的商业模式,就是以乐视网为根基,但是这根基既不稳当、也不是现金奶牛(比喻某些投资或行业,能够以广大消费者所熟悉的名牌商品和服务,不断开拓市场,扩大市场占有率,从而有效地创造出巨大的现金收益流)。

乐视的视频也好、电视也好、手机也罢,没有真正盈利的。为什么贾跃亭不断地做PPT融资,就是因为那么多生态(项目)都嗷嗷待哺。

乐视不像BAT,BAT即便开了很多坑,但是都起码有一两头现金奶牛,可以挤牛奶供给别的项目。比如,百度有搜索,阿里有淘宝和天猫,腾讯有QQ和微信。

而乐视,几乎每个项目,都是光打雷不下雨。再后来的事,就是大家在网上,普遍看到的乐视崩溃系列新闻了。

要知道,巅峰时期,乐视进军智能手机、电动汽车和体育转播等多个行业,誓言要挑战苹果和特斯拉等巨头。

巅峰时期,贾跃亭参加IT大会,可以和马化腾、李彦宏等坐在一起论道互联网。

巅峰时期,乐视生态遍地开花,从电视、到手机、到金融、到体育、到云。

巅峰时期,张艺谋来给乐视做广告,刘涛、黄晓明等很多明星,也来入股乐视。

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逃离美国造车的贾跃亭,有无可能东山再起?


去美国后的贾跃亭,被证监会发行政命令限期回国,日期将到之时,贾跃亭依然没有现身国内,而是让自己的妻子和长兄,代理自己处理事宜。

毕竟只有在美国,才可以继续造法拉第汽车。

FF的未来,并不被很多人看好,不仅仅是因为到现在还没量产,更是贾跃亭的欠债不还、和出国躲债,让很多人对他失望透顶。

然而,春江水暖鸭先知,这一点同样体现在大佬的投资观念上。恒大的许家印深知房产再赚钱,也不能只用一根筷子吃饭。或许许大佬看对了项目,但有没有看对人,只能让时间来揭晓了。

不差钱、且想进军更多行业的许大佬,于今年6月,以20亿美元,入股法拉第未来,成为第一大股东。而对于贾跃亭来说,造车又有钱了。

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近日,贾跃亭又挖到了特斯拉的前高管。对于依然欠债的贾跃亭,没人知道他能否把FF,做得像特斯拉一样。对于贾跃亭,你怎么看呢?快到评论区来!

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
<think>嗯,用户想修改BeautifulSoup代码来正确解析网易新闻页面的标题、时间和链接,并返回正确的数据结构。首先,我需要考虑网易新闻页面的HTML结构可能是什么样的。通常,新闻网站的结构可能会有特定的类名或者标签,比如标题可能用<h1>,时间可能放在某个带有时间类名的<span>里。不过不同网站结构不同,可能需要具体分析。 用户之前提到他们可能遇到日期解析的问题,引用3中提到日期格式规整但时区自动添加,可能用户之前提取时间时格式不正确或者没有正确匹配到元素。所以需要检查时间元素的选择器是否正确。 标题部分,用户可能之前没有正确提取,可能选择器不对,或者有多个h1标签,需要找到正确的那个。比如,网易新闻的标题可能在一个特定的div容器里,或者有特定的class,比如"post_title"之类的。 链接的话,可能需要提取新闻中的链接,或者是新闻本身的链接?用户的问题中提到的链接可能是指新闻详情页的链接,但根据引用2,用户之前可能处理过超链接的顶级链接,所以需要明确是提取页面内的链接还是其他链接。不过根据用户当前的问题,应该是指提取新闻页面的标题、时间和该页面的链接(可能是指当前页面的URL,或者是相关链接?需要进一步确认,但根据常规需求,可能是指当前页面的元数据,如标题、发布时间和原文链接)。 接下来需要考虑使用BeautifulSoup的正确方法。比如,使用find或find_all,结合CSS选择器。例如,标题可能用soup.find('h1').text,但需要确认h1是否唯一且正确。时间可能在一个带有类名如"time"或"post_time"的span里,可能需要用soup.find('span', class_='time').text。链接可能是指当前页面的URL,可能需要从其他地方获取,或者页面中有规范链接的meta标签,比如<link rel="canonical">,或者og:url的meta属性。 用户可能需要处理不同的情况,比如时间格式的解析,可能需要用datetime库来转换,或者确保提取的文本是正确的。此外,可能遇到动态加载的内容,这时候BeautifulSoup无法直接获取,需要使用其他方法如Selenium,但用户可能已经确定页面是静态的,或者通过requests获取的HTML已经包含所需数据。 另外,引用3中提到来源可能没有正确提取,可能是因为类名不匹配,或者文本中包含其他干扰元素。所以需要仔细检查目标元素的HTML结构,可能需要查看网易新闻页面的实际HTML代码,找出标题、时间和链接所在的具体标签和类名。 例如,假设网易新闻的标题结构如下: <h1 id="title">新闻标题</h1> 时间可能在一个div里: <div class="post_info">2024-01-01 10:00</div> 链接可能是指当前页面的URL,或者在某个a标签里,但如果是当前页面的URL,可能直接从请求的URL获取,或者页面中有meta标签提供。 所以,调整代码可能需要以下步骤: 1. 使用正确的选择器定位标题元素。 2. 定位时间元素,并提取文本,可能需要进行字符串清理或格式转换。 3. 提取链接,可能来自不同的位置,如meta标签或特定的a标签。 可能需要用户提供示例HTML结构,或者根据常见的网易新闻结构来推断。如果用户没有提供,可能需要给出通用的方法,并建议用户检查实际HTML结构,调整选择器。 此外,返回的数据结构可能需要是字典或JSON格式,包含title、time、link三个字段。需要确保提取的数据正确,并且处理可能的异常,比如元素不存在时的处理,避免程序崩溃。 总结来说,解决方案包括: - 分析目标页面的HTML结构,确定正确的选择器。 - 使用BeautifulSoup的find方法或CSS选择器提取元素。 - 清理和格式化提取的文本(如时间字符串)。 - 返回结构化的数据,如字典。</think>根据引用[3]提到的解析优化思路和网易新闻页面特性,建议按照以下步骤调整代码: $$新闻数据结构 = \begin{cases} 标题 & \in <h1>或<meta property="og:title"> \\ 时间 & \in <div class="post_time">或ISO时间格式 \\ 链接 & \in <meta property="og:url">或规范链接 \end{cases}$$ ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup from datetime import datetime def parse_163news(url): # 新增headers模拟浏览器访问 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 标题提取(优先取OpenGraph协议数据) title = soup.find('meta', property='og:title').get('content') or \ soup.find('h1').text.strip() # 时间提取(处理带时区的情况) time_str = soup.find('div', class_='post_time').text.split('来源')[0].strip() publish_time = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').isoformat() # 链接提取(规范链接优先) link = soup.find('meta', property='og:url').get('content') or url return { "title": title, "time": publish_time, "link": link } # 示例调用 print(parse_163news('https://news.163.com/XXXXXX.html')) ``` 优化要点说明: 1. 采用优先级的字段提取策略,优先获取OpenGraph协议数据(引用[2]的字段扩展方法) 2. 时间处理增加来源字符过滤和格式标准化(引用[3]的日期解析经验) 3. 使用lxml解析器提升处理效率(比html.parser更快更严格)
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