互联网企业的成长曲线(三):媒体的本质

本文探讨了互联网企业的两种发展模式:一种是与传统行业结合降低交易成本;另一种是与内容产业结合降低生产和获取成本。并以携程网、阿里巴巴等为例进行了说明。此外,还通过一则关于鹦鹉的故事揭示了领导力的重要性。

麦克卢汉曾说过:“媒体就是人身体的延伸”,一直没有深刻理解这句话。近期对一些互联网企业进行研究后,发现所谓互联网企业有两条发展路线,一条是走传统行业相结合的道路,通过互联网来降低传统行业的交易成本,比如携程网、阿里巴巴就是这种。另一条是走和传统内容行业相结合的道路,通过社区或者搜索降低内容的生产成本和获取成本。前者延伸了人的腿,后者则延伸了人的眼睛。所以互联网作为媒体和传统媒体的不同就是极大的扩大了市场和知识的边界,让不能产生的交易的交易发生了,让不可能获取的知识变得可以获取。

营销的十个哲理故事(三):鹦鹉

一个人去买鹦鹉,看到一只鹦鹉前标:此鹦鹉会两门语言,售价二百元。另
一只鹦鹉前则标道:此鹦鹉会四门语言,售价四百元。该买哪只呢?两只都毛色
光鲜,非常灵活可爱。这人转啊转,拿不定主意。结果突然发现一只老掉了牙的
鹦鹉,毛色暗淡散乱,标价八百元。这人赶紧将老板叫来:这只鹦鹉是不是会说
八门语言?店主说:不。这人奇怪了:那为什么又老又丑,又没有能力,会值这
个数呢?店主回答:因为另外两只鹦鹉叫这只鹦鹉老板。

这故事告诉我们,真正的领导人,不一定自己能力有多强,只要懂信任,懂
放权,懂珍惜,就能团结比自己更强的力量,从而提升自己的身价。相反许多能
力非常强的人却因为过于完美主义,事必躬亲,什么人都不如自己,最后只能做
最好的攻关人员,销售代表,成不了优秀的领导人。

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...
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