马云、马化腾各自性格决定投资方式,你更看好谁?

作者:大宝

编辑:竹一

图片:网络

官网:iterduo.com

“未来世界即将迎来‘OMO’(Online-Merge-Offline线上与线下融合)的时代,而中国的发展速度相当惊人,将有望在全球范围内首先实现OMO。”这是近期李开复再一次活动上分享自己对于未来的观点。

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线上是趋势?

现在我们依然生活在互联网时代,很多人看来,这是一个线上时代,为什么说是线上时代呢?就以耳朵君工作的地方中关村为例,就在几年前,中关村是一个非常“繁华”每一天都人声鼎沸,这里是北京最大的电子产品交易市场,小到不足10元一条的耳线,大到几十万的电视、上百万的音响在这里都可以找到,那个时候如果想买手机、买电脑第一时间你就会想到中关村。

中关村就像是一个电子产品的小批发市场,每10平米就可以组建一个商家的阵地,每一层都有上千商家。现在,再没有那么多人,因为大家都开始在线上京东、淘宝或者厂家自己的官方商城进行购买,足不出户购物的感觉不要太爽。

就连支付都是一样,现在出门手机支付已经成为了大家理所应当的惯性思维,但是在国际上,这样的思路其实并不成熟,Apple Pay可以说是集刷卡机手机支付于一身的产品,这并不像是支付宝、微信支付会动用刷卡支付的奶酪一样(pos机刷卡支付银行会收取6%-15%的手续费),即使“有人”大力阻止但是依然不能阻止用户用支付软件付款。

种种迹象似乎都表明线上是趋势,但是为什么又要开始说“OMO”了呢?

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阿里、腾讯的投资思路

近期阿里巴巴、腾讯开始大力投资线下零售行业,阿里收购高鑫零售;腾讯入股永辉超市;阿里巴巴与三江购物合作,百联股份控股股东百联集团有限公司与阿里巴巴就新零售业务达成合作,阿里巴巴公告与新华都合作,腾讯投资美团,直接和间接持有公司10%股份,阿里巴巴旗下新零售的“一号工程”盒马鲜生正式在全国落地;腾讯投资京东,腾讯、京东入股唯品会等等。

都意味随着消费者购买行为的改变,新零售业态进一步冲击传统实体零售产业力度不断加大。线上与线下的融合也会进一步的加深,这就让我们的更加清楚的了解到线上与线下的融合,并不仅仅局限于纸上谈兵,真正的巨头已经开始默默的为未来布局,让自己在未来站稳脚跟。

阿里和腾讯对于投资的大方向基本保持一致,但是具体的投资手段却是大大的不同。

阿里巴巴对零售资产的投入力度更大。比如,私有化了银泰、“收购”了大润发、32%持股三江购物等。阿里对被投标的的管理权、人事权、财权看起来也有更多“要求”。

腾讯到目前为止,谈的更多的则是去中心化、赋能与生态开放。已有的零售投资案例来看,腾讯对被投标的的管理权、财权似乎“要求”并不多。

简单的说就是,阿里巴巴的思路就是“买,买,买”,买到手里的才是自己的,马云挣钱很痛苦,但是花钱一定是感觉爽爽哒。腾讯的思路则是“联盟”,把多方的势力通过利益的牵扯(投资)形成坚固有效的联盟,而且这些联盟还是要各自领域的最强手。腾讯投资B2C领域的京东、生鲜领域的永辉、团购外卖领域的美团、服装特卖领域的唯品会等等,都是在其领域当中的头把交椅,有着强大的竞争能力,及雄心壮志。

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孰优孰强?

每个人都有每个人的思路,马云、马化腾同样是从普通人慢慢变成了如今的大佬,是什么让他们走到今天,他们又有怎样的不同呢?

马云的创业者思维,马云创业初期所走的每一步都是没有人走过的路,他是一个大胆的创新者,将企业间线下的交易整合到线上,把用户间的跨省交易变得简单直接,用户付款不方便就做了支付宝后来演变成了蚂蚁金服。中国没有黑色星期五就打造了双十一购物节。种种行为都是先行者,也有着自己所独有的控制方法。唯一可惜的就是马云想做社交、想做社群,但就是干不过微信。

马化腾一直都是一个非常低调的人,生活在一个只是房子大一点的普通家庭当中。自从3Q之后,感觉马化腾领悟到了和气生财的重要作用,无论什么行业,只要是不错、有前景,腾讯一般都会投“一点”,这也导致腾讯除主营业务外在各行各业拓展虽不深,但异常广泛。这也就导致了腾讯和阿里在全方位布局发展的时候,有多方面的竞争,有些方面可能确实是双方都想不到的竞争点,但确实有竞争关系。

两个人各有各的思路,各有各的想法。企业也会有着更加明显的领导人性格标签,所以马云所打造的更像是一个帝国,在他的统治下的帝国,我们听到的消息大多都是收购、入股、私有化等等。而马化腾所打造的更像是联盟,在利益牵扯下组成的联盟,通过自己的优势,提高联盟伙伴在该行业的影响力,稳固第一名的地位。

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回到OMO

回到OMO,阿里对于线上电商业务已经是龙头老大,现在更主要的是扩展线下业务,也就有了私有化了银泰、“收购”了大润发、32%持股三江购物等,以及在线下办立无人便利店。

腾讯除了社交、游戏,就是一无所有,所以有了投资京东、唯品会,以及永辉超市等等案例。更多的实际操作案例则会由被投资公司进行更多的操作。

相对来说这就是市场经济,残酷、激烈、剧变,你一个“盹”下去,就再也没机会了!到底谁会走到最后,谁会更强呢?时间会揭晓答案。

【end】

本文作者:大宝,智能硬件、黑科技乐观派,测评、报道、融资消息……欢迎随意来扰,最近减肥不吃晚饭。微信号:onetyl。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
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