这一次的互联网寒冬,又会有多少人倒下?

互联网行业经历“寒冬”,O2O与P2P市场相继遭遇困境,引发行业动荡与对未来不确定性的担忧。中产阶级崛起,改变互联网经济格局。

近日,网易游戏和腾讯游戏相继被曝出“大规模裁员”的新闻。虽然他们各自都在第一时间否认了这一消息的真实性,但正所谓“无风不起浪”,迟迟未能走过“寒冬”的互联网业,似乎正慢慢迎来它的“至暗时刻”。

从2015年底开始,“互联网寒冬”、“资本寒冬”这样的词,便开始频繁出现在人们的视线当中。虽然很多人并不清楚,“寒冬”因何而来,又为何“挥之不去”,但他们却仍然能够清晰地感受到行业动荡,所带来的内心恐慌。

这一次的互联网寒冬,又会有多少人倒下?

随着“屌丝经济”的崩溃,截止2015年年底,仅在最主流的O2O行业,就有二十多个餐饮外卖项目关闭,近十个社区O2O项目宣布倒闭。曾被创业者奉为圭臬的“得屌丝者得天下”,一时间失去了全部的“魔力”。

在“屌丝经济”逐渐退场的背后,是中产阶级的进一步崛起。就像很多互联网大佬预测的那样,他们正在互联网的世界里,占据越来越多的话语权。对他们来说,相比免费、补贴这样的“雕虫小技”,产品的质量才是最重要的。在这样的大环境之下,大量在创业前期采取“砸钱”战术的O2O企业,都未能挺过“寒冬”。

O2O市场的“崩盘”,很多人至今都心有余悸。然而今年6月份,P2P(点对点借贷)行业的“百家齐爆”,却让更多人受到了波及。据媒体报道,6月1日至7月12日的42天内,全国共有108家P2P平台“爆雷”,受害者多达上千万。而对那些将资产投放在多个平台的人来说,维权之路变得异常艰难。

这一次的互联网寒冬,又会有多少人倒下?

O2O领域的倒闭潮也好,P2P领域的连连“爆雷”也罢,无论你是不是这个领域的从业者,只要身处互联网业,你便很难不为自己的明天而深感担忧。只是在听过太多互联网企业缩招、裁员、甚至的倒闭的故事之后,很多人对于悬在头顶的那一把“刀”,反而多了一份平静。

这两天,身边很多人都在讨论“互联网寒冬”一事。大家不约而同地感觉,好像自己从来没有距离“一切都是未知”的状况,如此之近。身处大企业的人,此刻不庆幸“还好面对那么多委屈,自己没有放弃”;而在小公司的人,则重新装回了Boss直聘,静观其变。

文章的最后,想引用一句话:“互联网寒冬给人的绝望不只是它先前割韭菜时的毫不手软,而是其赶尽杀绝时的心狠手辣。”

### 神经网络的第一次寒冬 神经网络的第一次寒冬主要源于其早期模型——感知机(Perceptron)的能力局限性。感知机是一种单层神经网络结构,能够处理简单的线性分类问题[^1]。然而,它无法解决非线性可分问题,例如著名的“异或”问题。这一缺陷使得感知机的应用范围受到极大限制,并引发了学术界对其可行性的广泛质疑。 此外,在20世纪60年代末期,工智能奠基之一马文·明斯基在其著作《感知机》中指出,感知机存在理论上的局限性,进一步打击了们对神经网络的信心[^3]。这种批评不仅削弱了学界的兴趣,还导致研究资金大幅减少,许多研究员转向其他领域。因此,神经网络的研究陷入低谷,形成了所谓的“第一次寒冬”。 --- ### 神经网络的第二次寒冬 尽管多层神经网络和BP反向传播算法的提出标志着神经网络技术的重大突破,解决了非线性问题并开启了第二次浪潮[^1],但随后仍遭遇了一次新的困境,即“第二次寒冬”。以下是主要原因: 1. **支持向量机(SVM)的竞争** 支持向量机作为一种强大的机器学习方法,在理论上更为成熟且易于实现,迅速成为主流工具。相比之下,当时的神经网络训练过程复杂、耗时较长,难以与之竞争[^2]。 2. **计算资源不足** 当时的计算机硬件性能不足以支撑大规模神经网络的高效训练。由于深度学习依赖于大量的参数调整以及复杂的梯度下降优化过程,有限的计算能力成为了发展的瓶颈[^2]。 3. **数据匮乏** 高质量的数据集对于构建有效的神经网络至关重要。但在那个时期,可用的大规模标注数据相对稀缺,这极大地制约了模型的表现和发展速度[^2]。 4. **模型自身的缺陷** 即使有了BP算法的支持,深层神经网络仍然面临诸如梯度消失等问题,这些问题阻碍了更深层次架构的设计与发展[^2]。 --- ### 影响分析 #### 第一次寒冬的影响 - 学术界对神经网络的兴趣显著降低,大量科研员转投其他方向。 - 经费削减严重,尤其是针对神经网络相关项目的资助几乎停滞。 - 尽管如此,少数坚持者如Hinton等继续探索改进方案,最终促成了后来的技术革新。 #### 第二次寒冬的影响 - 许多企业和机构暂停或减少了对神经网络的投资和技术开发活动。 - SVM及其他传统统计学习方法占据主导地位一段时间。 - 不过,随着GPU加速技术和大数据时代的到来,这些障碍逐渐被克服,从而迎来了新一轮深度学习热潮。 --- ```python import numpy as np # 示例:简单展示如何通过Python模拟一个两层神经网络前向传播 def simple_neural_network(input_data, weights_layer_1, bias_layer_1, weights_output, bias_output): hidden_layer = np.dot(input_data, weights_layer_1) + bias_layer_1 # 加权求和加偏置项 activation_hidden = sigmoid(hidden_layer) # 使用激活函数sigmoid output = np.dot(activation_hidden, weights_output) + bias_output # 输出层计算 return output def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) ``` 问题
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