百度股价疯了收藏 再谈百度中国IT如何相信自己——从“百度”说起

最新推荐文章于 2025-12-21 06:39:03 发布
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#百度 #Google

百度股价在过去半年内大涨80%，从620多元跃升至700多元，而同期Google股价下跌近4%。本文深入探讨了这一现象背后的原因，以及它对中国IT产业的启示。
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探索百度指数与股价的关系
xiaolaodidi的博客
06-27 958
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
百度股价疯了
软件工程专栏
04-29 1986
 百度股价今天疯涨了14%，从620多元跳到700多元，在过去半年，百度股价涨了80%，而Google 却跌了近4 %   再谈百度  中国IT如何相信自己——从“百度”说起 
再谈百度
软件开发资料汇总
12-18 281
        一年前，写了一篇博客 ”中国IT如何相信自己——从“百度”说起“，今天得到了进一步的证实，说明自己没有看错。一年来，百度在业绩、产品创新、资本市场、对世界的影响等各个方面得到了充分展示，为中国人赢得良好的盛誉。        首先，在Nasdaq，百度（BIDU）股价在最近一年从70美元涨到218美元，增长了近200％，突破200美元。目前在Nasdaq上市的内地公司，还没有一家的
相信百度没错！
软件开发资料汇总
12-14 321
          记得在去年6月，也就是一年多前，写了一篇《中国IT如何相信自己——从“百度”说起 》， 随后 又写了一篇 再谈百度 > , 说明对 百度 没看错，得到了过去一年多历史的证明。      百度一年的历史： 股价突破400元大关，达到409美元 过去一年有200％增长，远远超过Google (谷歌) 的增长率 （大约 45％） 市制突破1000亿（人民币），是
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A股上市公司投资者关注度上市公司百度指数-年中位数年总和excel+dta（2011-2022年）
04-11
司在中国互联网搜索引擎百度上受到投资者关注程度的指标。该指数是通过对百度搜索关键 词中与上市公司相关的搜索量进行统计得出的。通常情况下，投资者关注度-上市公司百度 指数越高，意味着该公司在投资者心目中的...
2006年6月1日至2024年9月9月-股票代码+股票名称历史百度指数Excel
10-18
压缩包内的文件包含以股票代码和股票名称为关键词的历史百度指数，包括整体搜索指数、PC端搜索指数、移动端搜索指数，数据维度为全国范围内的日度数据。 这些数据可以用于金融分析，特别是研究公众对特定股票的关注...
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百度李彦宏：我们也许永远也追不上ChatGPT
05-07
此前百度发布人工智能产品文心一言，早在发布会尚未结束时，百度的股价就已经反映到下跌之中，这也说明由于ChatGPT过于出色的表现，这导致外界对百度的预期很高，而百度在文心一言发布会上的表现也的确一般，这再度...
搜索引擎百度已死，但其他业务在重生
01-07
与此同时，百度的股价从18年8月开始就一路下跌，市值从巅峰的接近1000亿美金，跌到现在的364亿美金。 截止9月5日，百度在已上市互联网公司中的市值已低于美团、京东和拼多多。 百度股价的下跌，除了毛衣战影响之外...
昆仑芯冲刺IPO，百度押中了一枚国产AI芯片
GZZN2019的博客
12-18 834
中国AI芯片市场，越来越热闹。
网站域名没有被百度收录
初遇你时动了情
12-17 429
Vue / React / Nuxt 很容易踩坑 ⚠️。百度早就不“主动发现新站”了 ❗。1.百度站长平台注册。
【人工智能应用技术】-基础实战-小程序应用（基于springAI+百度语音技术）智能语音开关
Coder_Boy_的博客
12-21 860
本文介绍了微信小程序实现智能设备语音控制的全过程，重点针对新手开发者可能遇到的问题提供解决方案。文章从开发环境搭建、百度语音识别API申请等准备工作开始，详细讲解了页面布局设计、样式美化、核心功能实现步骤，包括语音录制、百度API调用、设备控制逻辑等关键环节。作者特别强调了开发过程中常见的"坑"（如音频参数不匹配、Token获取失败等问题）及其解决方法，提供了完整的代码示例和配置说明，帮助初学者快速实现智能家居语音控制功能。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 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！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
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