ofo创始人“谢幕”,我们的押金恐怕真拿不回来了

近日,ofo运营主体企业法人由戴威变更为陈正江,引发关于押金退还可能性的讨论。回顾ofo与滴滴关系,戴威拒绝合并提议,导致投资人利益受损。目前ofo再获融资困难重重,消费者押金退款前景不明。

前几日,ofo运营主体企业法人变更,由戴威变更为陈正江。预示着要么是戴威出局的征兆,要么是为了与供应商打官司做准备。而我们广大消费者最关心的点当然是法人变更后,自己的押金能否顺利的拿回来。

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说起ofo,就不得不提起滴滴公司了,滴滴创始人程维一直以来对ofo都是照顾有加的,希望ofo成长起来以后能够为滴滴所用,以此来补齐滴滴最后一公里的短板。然而呢,事与愿违,戴威对ofo的掌控那么强烈,他不愿意放弃掌控权,在和付强(小黄车CEO)的一次沟通中甚至放出狂言“让滴滴的人都给我离开ofo”。

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作为一个公司的领军者,不顾及投资人的利益,2017年底是共享单车的重要转折点。金沙江创投朱啸虎向戴威提出合并的建议,当然结果毫无疑问的是,这位年轻的投资人还是拒绝了。戴威本人把自己的权益凌驾在所有投资人的权益之上。无奈之下本不想出局的朱啸虎只能够以30亿美金的估值将ofo的股份出售给了阿里和滴滴。朱啸虎之后,其他的老股东也想卖掉ofo的股份,毕竟共享单车的局势越来越复杂,烧钱烧的每个人都有点吃不消了。但是没有找到接盘侠。如今,ofo再想找到融资,估计是难于上青天了。

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对于戴威而言,ofo走到现在这个地步跟他有着脱不开的关系,想找个“替罪羊”也未可知。但不论如何,我们在ofo的押金恐怕真的拿不回来了。。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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