酷讯迷途反思:千万美元3年未找到真实市场

AI科技热点日报 | 2026年11月3日 2026年11月3日,人工智能领域迎来政策与技术双重突破。国家发改委系统部署“人工智能+”行动,构建“点、线、面”三层体系,推动智能工厂、中试基地建设,并启动世界人工智能合作组织实体化,强化就业替代风险预警。国际方面,Anthropic首次在招股书披露“递归自我改进”(RSI)的安全风险。技术上,GPT-6.2 Astra或已进入灰度测试,MIT提出“权重空间编程”,仅微调0.016%权重即显著提升模型性能。资本层面,摩根士丹利预估未来十年AI支出达10万亿至15万亿美元,Meta、Oracle大举融资,M 阅读详情

      它只用了几个月就获得千万美元风险投资,却用三年时间也找不到软着陆的真实市场。一个“热钱时代”宠儿的沦落轨迹。

  “现在,‘和稀泥’已经没用了。”面对《环球企业家》,酷讯网CEO张海军毫无掩饰之意,“我们前两年解决了‘做正确的事情’的问题,而我们去年的错 误是没有‘正确地做事’”。因此,自年初开始,这家公司开始了主动求变的一切:裁撤不合适的管理者、削减冗员、重视运营……

  通常,当一家创业公司的CEO如此真诚的袒露公司的错误,他会轻易获得足够多的宽容与耐心:毕竟,创业本身就是一个不断与各种麻烦、错误“过招”的过程。

  但此刻,似乎很少有人愿意倾听张的言辞。在网络上,大量文章以“半年内两次高层调整”、“内乱再起”等主题描述酷讯的急促变化—从2008年7月到 2009年4月,它的两名创始人和以经营背景见长的第二任CEO先后去职,上海分公司亦遭解散—即使随后相关声音最终沉寂,但那也太像一种在确认一家公司 没落后的麻木。这让刚刚成为这家成立仅三年半的公司第三任掌舵人的张海军颇显寂寞。

  如果记忆还清晰,应该不难回忆起三年前酷讯是如何声名鹊起的。2006年春节期间,依靠火车票搜索这一相当本土化的应用,它一夜成名。当时,整个中国 互联网业还沉浸在几个月前百度火爆上市而带来的晕眩感,酷讯所自我定位的“生活搜索”可谓生逢其时:听上去,它既符合时代潮流,又与百度、谷歌这两家重量 级选手有所差异。由此,在创立仅九个月时,它便完成了两轮共计1200万美元融资,其创始人之一甚至对外公开表示期望2008年上市。

  团队、产品、市场、资金在不到一年的时间内就被逐一落实,堪称所有创业者梦寐以求的开局。但风流却被雨打风吹去:很快,酷讯发现赖以启动的火车票搜索 业务并无价值,而它左冲右突进入的旅游、房产搜索则壁垒森严,难以一时见效—对于这家在资本之手推助下快速长大的公司,缓慢展开全新学习曲线的积累并非不 可为,但与预期的落差实在太大。

  酷讯的快速起落堪称中国上一轮创业潮的一个缩影:2005年8月百度的上市让很多人相信搜索引擎仍是一个值得追逐的机会,周鸿祎创立的奇虎获得了红杉 资本等海外风投机构的支持,而网易、腾讯这两家国内重量级网络公司也先后表示出对此领域浓厚的兴趣。此趋势的众多参与者中,酷讯是其中最快绽放出光芒的一 家。

  但它也陷入了一个专属创业者的“海市蜃楼”:那些看似近在咫尺的市场很可能需要漫长的试错,甚至经历过生死边缘的挣扎才能最终抵达。特别是在一轮创业 高潮中,似乎每名创业者都希望在短时间内完成从创业到成功的冲刺,却往往忘记了一些朴素的历史:1998年创业的谷歌到2001年才从同行 Overture那里看到可行的商业模式,成立于1994年的亚马逊用了7年时间才首次取得年度利润,而那些太早宣告胜利者,无论早年的网景还是近年的 Friendster,往往会陷入层出不穷的困扰之中。

  离职之后,酷讯创始人陈华和吴世春均对外界三缄其口。而本刊亦未能拨通其投资者冯波的电话。这的确并非一段让人乐于回顾的经历,但其经验、教训都是值得分享的。

  扩张之惘

  2006年依靠火车票搜索在短短一个月内跃入Alexa排名前2000名的酷讯,看上去是那样的前景喜人。

  外界将此归功于其两名创始人陈华和吴世春。他们是国内屈指可数的搜索引擎高手,陈华参与了北大天网的开发,而吴世春则是百度最早的员工之一。他们对于搜索技术的长期研究,让这家公司起点不低。

  而它所倡导的“生活搜索引擎”,似乎正是搜索引擎进化的下一环:当人们可以通过搜索引擎找到足够丰富的内容信息,他们会顺理成章地对机票、房产、工 作、购物等信息有所需求。由此,吴世春和陈华不只一次地向媒体强调,生活搜索是“让搜索服务于生活”,它与百度等通用搜索的不同之处便在于它的细分领域信 息处理。

  听上去,这是一个精明的选择,但魔鬼在细节中。

  “生活搜索是一个太大的概念,有什么内容不包括在生活搜索中呢。”一位前酷讯员工告诉本刊。为此,酷讯的细分频道包括火车票、房产、工作、二手车、餐饮等等,甚至交友。

  这是太多创业者极为容易犯下的一个错误:在不知不觉中失焦。时至今日,几乎所有创业团队都会大谈特谈“专注”的价值,但落实到具体的行为与决策中,把看上去力所能及的事情都囊括进来似乎是个不可避免的诱惑,这并非显性的“多元化”,但伤害同样巨大。

  就酷讯而言,这种“无焦点”导致了公司资源的摊薄。对于餐饮、火车票等这些不同领域的信息来说,所需要的数据处理方式差异非常大,对项目负责人的知识 结构要求也各不相同。在这种情况下,酷讯在融资之后一度扩张迅速,短时间内由不到五十人的队伍扩张到一百多人,便是因为各种各样的搜索内容需要不同的技术 和编辑团队来处理。

  “不同频道之间,用户寻找信息的需求、对信息的处理方式等方面都不一样,这种差异是远远超乎我们想象的,不是简单说汇聚出一个产品,用户在搜索框里输入一个关键词,就能找到结果的。”事后回顾,张海军承认。

  这最终导致了酷讯其实没有固定的发展路径。

  比如,让酷讯崛起的“火车票搜索”,并未能成为酷讯发展的支柱。在中国的市场里,最勤使用火车票搜索的,是票贩子,酷讯无法通过其获得任何收入。直到 2008年,酷讯还曾试图建构一个火车票线上销售的新体系,希望借此为火车票代理构建渠道,形成火车票领域的“携程”。在尝试和北京一家票务网站合作、推 出了火车票线上购票后,虽然带给网民的体验还不错,但却因为监管部门的禁令而被迫叫停。

  另一个几乎称得上“创业者魔咒”的是:当你在创业中重复一个自己熟悉的工作,总会有意想不到的事情发生—毕竟过往的成功有太多时机因素,这是注定无法拷贝、粘贴的。

  一个简单的例子是,酷讯早期也试图复制百度“搜索+社区”的模式。它在2007年初推出的“酷洼”,定位实质上相当于百度贴吧。用户搜索不同的关键 词,便可进入不同的社区交流。但是,在流量尚与百度相距甚远的情况下,这种产品很难成功运营—这等于将还不大的流量分散到各个小区域中。正如各个垂直领域 搜索的平铺一样,酷讯也未对酷洼内容进行集中培养。要知道,贴吧是一款内容导向的产品,如果不投注巨大精力仔细疏导,几乎不可能有任何成效。

  于是,在长达两年的时间里,酷讯对自己的多元化约束有限。它的前9个月融到了1200万美元,这足以让其后15个月充分壮大自己,它一度拥有百余名员工,自然有着巨大的精力投入于太多事情上。

  专注之难

  直到2008年即将到来,曾对媒体表示期望2008年上市的陈华发现,两年一晃而过,公司首要解决的问题是赚钱,遑论上市。

  “我们2008年要争取做到收支平衡,一家公司发展了两年,这个压力是必需的。”在2008年四月接受本刊采访时,陈华表示。显而易见,他的压力一定程度上来自于他的投资方:数量不菲的风险投资让他有足够长时间试错,却也比多数对手更急着见到回报。

  2008年6月,酷讯召开发布会,正式宣布进军旅游搜索,同时兼顾房地产搜索。也就是说,至此,酷讯告别了“生活搜索”这个大概念,转入了更为明确的 细分市场。据称,为明确最终的焦点,酷讯内部经过漫长的讨论,直到2008年初方形成共识。“酷讯的火车票搜索吸引的本来就是旅游人群,所以旅游搜索是必 须要做的。而之所以也选择房产,是因为现在房产的流量已经相当大了,坚持下去,收入也能做起来。其它方面没有想到一个理由为什么要去做它。”陈华说。

  事实证明,这次裁剪业务线的努力仍然不够到位:不久之后,房产搜索最终也被它放弃了。

  归根结底,房产搜索只是一个华丽的泡沫。张海军表示,在这个繁荣的市场中,最赚钱的部分在于新楼盘。而新房需求并非搜索可以解决:作为一个关注新盘的 人,更在意楼盘的环境、配套设施、开发商情况、升值潜力等,因此需要搜房这样能提供全方位资讯的网站。而剩下的二手房和租房在房地产市场占的比例本就不 大。最重要的是,在现在市场中,房屋中介为了吸引用户打去电话,所发布的大多为位置好且价格便宜的虚假房源信息,这让搜索引擎的价值大幅降低。

  虽然不无挫折感,但至少,到2008年下半年,酷讯终于找到了自己最终的、唯一的方向:机票、酒店、旅游路线为主的旅游搜索。

  某种意义上,此时酷讯所瞄准的,已经不再是百度和谷歌的天下,而是属于携程与搜房网们的地盘。而和携程、搜房的不同之处在于,它并非交易信息的提供者,而是利用自己的搜索能力抓取互联网上种种相关信息,并最终帮用户找到最为便宜和合适的产品。

  这是一个在美国已经被证明行之有效的模式:旅游领域的Kayak.com以此模式获得了大约3000万美元的三轮融资,而这种即时刷新网络某一品类产品信息的应用被命名为meta search(元搜索)。如果这种模式行之有效,酷讯就可以成为相关信息供应商的合作伙伴:每当用户在酷讯上点击一次这些信息时,信息供应商就要向酷讯付费一次。这就先天解决了其商业模式问题。

  更何况,中国旅游市场近几年处于蓬勃发展时期,2007年,中国旅游业总收入首次突破1万亿元,达1.09万亿元。根据艾瑞咨询的数据,2008年, 光是中国在线旅行预订市场规模就达到了27.89亿元,同比增长22.7%;网上旅行预订用户的规模达到600万,同比增长33.3%。可资参考的是,根 据市场研究公司Jupiter Research的数据,美国在线旅游市场在2009年预计将增长到910亿美元,占整个旅游市场收入的33%。

  另一方面,在这个市场中,虽然有“去哪儿”这个旅游搜索的先行者,但是由于市场处在起步阶段,对方也还未建立绝对领先地位。

  “海市蜃楼”

  必须承认,酷讯进军旅游搜索市场,需要自我革命的勇气和努力。

  吴世春和陈华均是技术出身,加上吴世春的百度背景,因此,和那一波创业潮中的大部分公司一样,酷讯在公司内复制百度的工程师文化,建立产品委员会,将公司核心定为技术和产品,对培养运营能力则没有那么重视。

  相应的,技术和产品也是两位创始人更为擅长的方面。据熟悉的人士称,陈华曾开发出天网FTP和校园网下载工具MAZE,这让他形成的思维惯性是:碰到一个问题时,首先想到的是是否程序能做,而不是人工做,继而能否把这个东西变成服务。

  但这种思路的前提是,大部分数据已经存在于网上,如果不是这样呢?

  中国整个旅游市场虽然庞大,但是并不成熟。其中的链条纷繁繁杂,包括航空公司、在线旅游网站、酒店、旅行社、各地旅游局、景点等等,只有航空公司方面 由于数量少而相对容易把握。正因为如此,在旅游市场有所斩获的携程和艺龙,并非纯粹意义的互联网公司,更多依靠强劲的线下运营能力。

  这意味着,和Kayak不同,中国旅游搜索引擎注定要有一条更艰难的道路。

  比如,在旅游搜索市场中,酷讯的直接竞争对手—成立于2005年的“去哪儿”,主要力量集中在机票搜索为核心的业务之上。之所以在相当长的时间里,它 对酒店业务和旅游线路搜索都不那么重视,就是因为这两个领域的不规范性。中国酒店业务太过于分散,而且电子商务化并不广泛。大部分酒店还是靠传统渠道,比 如和企业或旅行团合作、和携程或艺龙合作、举办会议等方式来获得客源,而并非将自己的订房系统网络化。旅行社也不太善于使用线上渠道这种方式。

  对于这个复杂链条中的些客户,如何与他们接触?如何引导他们向网上转移数据?如何和他们建立合作?怎么将双方的利益最大化?这些纷繁而细碎的问题都并非技术力量能够解决。

  同时,酷讯和“去哪儿”们需要为这个行业重新建立透明度和品牌信任度。中国酒店的价格并不透明,表面上有团体价、公司价、旅行社的价格等多层价格体 系,但幕后的价格体系要复杂得多,甚至在不同旅行社订到的酒店价格也是不一样的。旅游线路则更不规范:同一条线路可以规划出许多种价格,其间各种服务差别 也不透明。

  即便在相对规范的机票领域,消费者的信任程度也成问题:很多小票务网站需要出票前先付费,很多人害怕被骗宁愿多花点钱去携程订票,以求放心。

  当然,有一部分信息是已经规范而且有信誉的,那便是携程和艺龙建立起来的酒店、机票和旅游线路信息,但这恰好是酷讯和去哪儿难以转化为收入的部分—如 同携程这样的强势上游,并不愿意向旅游搜索引擎付费。毕竟,他们已经有了自己的品牌知名度,而且携程、艺龙是没有太多价格优势的,旅游搜索引擎所招来的期 待低成本消费的用户也不容易转化,

  这正是“外行”酷讯逐渐进入的一个真实世界。即使是在看起来清晰可见的商业模式上,它也开始不可避免地走一些弯路。

  比如在机票搜索方面,起初酷讯并未和这些客户们面对面坐下来谈合作,而仅仅是利用订票网站公布的数据接口为他们带去流量,再按照流量来分成。“后来发 现这样做得非常辛苦,它根本不看重你,它有一个专门的接口给所有的人,像一个网盟一样,谁给它带流量都是一样的”。陈华说。最终,在将近一年的摸索中,受 到百度、谷歌等关键字广告的启发,酷讯开始探索关键字广告。即让客户按照关键字竞价,然后进行顺序排列。酷讯向客户保证一定的效果,并附赠一些广告位。

  但这后来也被证明并非合适的商业模式,毕竟,百度的客户量非常大—任何一个中小企业都可以成为百度的客户。但是相对而言,酷讯的客户则局限于旅游行 业,如此一来,竞价便难以取得好的效果。后来,酷讯采用了和Kayak同样的模式——酷讯和该网站上大部分机票、酒店、度假产品的信息提供商达成合作,每 当用户在酷讯上点击一次这些信息时,信息提供商就要向酷讯付费一次。在度假产品中,也有部分合作是只有用户订了度假产品并且付费之后,提供该度假信息的旅 行社才向酷讯付费,这个费用往往比点击费要高得多。

  当然,并非所有的数据都是付了费的—为了顾及用户体验,提供更多选择,酷讯并不撤销那些没有付费的数据。而是用各种方式说服他们与酷讯合作。

  “每换一个商业模式对于大家来说都是一种压力,你一开始说这么做,后来换成那种做法,对团队、客户的影响还是很大的。”陈华说。

  即便找到稳定的商业模式,但问题也随之发生,酷讯起初是依靠流量联盟为自己导一些流量,但并没有针对性,带过来的流量常常不是真正有旅游需求的人。但 如此一来,留给合作方的印象,便是从流量到真正交易的转化率并不高,而合作方还需要浪费很多点击费用。这必然引起合作客户的不满。

  据业内人士表示,酷讯的转化率低于“去哪儿”,而即便是“去哪儿”,在这个尚未成熟的市场里,规模也相对有限。一位“去哪儿”前员工告诉本刊,它2007年的收入为千万元人民币级别,近两年的增长并不算陡峭。

  从头来过

  无论如何,在投下重金的投资人看来,改变发生得过于缓慢。2008年7月,分管运营的COO吴世春首先离职。据接近联创策源总经理冯波的人称,除了冯 波对酷讯的业绩不满意之外,冯波对于吴世春性格的负面判断也是导致吴离开的原因。四个月后,陈华也由于相似的原因出局。具有讽刺意味的是,吴世春曾告诉本 刊,当时觉得互联网的融资即将进入冰点,因此迅速融资算是以备冬粮。

  关于陈华的替代者曹建利,多位人士向本刊证实,他并非之前媒体报道中的联创策源的基金经理,他曾任网通天天在线总裁,并担任过航美、网尚等公司的副总 裁。他虽是联创策源所推荐,但也经过了陈华的首肯。当时,陈华兴奋地向本刊表示,马上会有一位销售方面的资深人士加盟公司任总裁一职,指的便是曹。

  可惜的是,曹接任之后,情况并没有实质的转变。有接近他的人表示,曹对互联网业务并不熟悉,在创始人离开、军心动摇的时期,他不但未能解决酷讯原有问题,反而因为对业务层面缺乏了解而让众人无法心服。

  最终,2008年达到收支平衡的目标并未完成。到2009年年初,他的离开也已经没有疑问。

  “其实这个决定年初就已经定下了,之后我和公司里面的大部分员工都进行了沟通。”接任CEO的张海军告诉《环球企业家》。张于2007年中加盟酷讯, 先后担任产品副总裁和COO,在推动酷讯从生活搜索到旅游搜索的转型过程中起到重要作用。之前,张早已在生活搜索领域浸淫多年,曾做过手机上的生活查询服 务、奇酷等。

  此前的经验能帮助张海军吗?一切还不明朗。在接任的那一刻起,他一方面要小心翼翼地重新赢回大家的信心,为此,他和公司的几乎每一个人都进行了面对面 的沟通,“有信心的留下,没有信心的离开”。张说。另一方面,他则要带领公司进行彻底的变革。转变的核心是将这家技术公司转向重视运营的文化。“不是不重 视产品技术,而是不把产品技术神话到只要产品技术搞好其它就好了那样”。

  虽然听上去,这种变化让一家互联网创业公司有失风骨,但即使一些网络业资深人士也认为酷讯应该更多平衡技术、产品与商业的关系。一位百度离职的高管告诉《环球企业家》:“吴世春他们都看到了李彦宏的技术背景,却都忽视了,李是一个天生的商人。”

  在这几个月里,张还马不停蹄地见重要的合作伙伴。“原来只是和他们签了合同,给他们导流量,就完了。永远不知道他们会怎么做,他们遇到了什么问题。” 张反思到,之前酷讯对于合作的理解有所偏差,认为只是将点击带给客户便可以了,而并未重视实质上交易量的多少。而现在,张带领团队每隔几周就和大客户去碰 撞交流,希望根据不同客户在不同时期的需求,定制不同的合作方式。如此一来,和大客户的联系能更紧密,也能第一时间了解消费者在购买产品方面的变动。

  针对如何建立用户信任度的问题,张海军表示,垂直搜索不能够简简单单只是只做搜索。就像淘宝一样,它构建了一个第三方诚信的维度,所以才让这么多人趋之若鹜。而酷讯也会采取方法帮用户去甄选和鉴别信息。比如第三方评估公司做资信评估,或者通过消费者评分自动甄选等等。

  同时,张还希望将酷讯建立成“旅行前—旅行中—旅行后”的一站式服务,帮用户解决旅游中的多种需求,甚至是解决出行意愿,即“去哪里玩”的问题。为此,到6月中旬左右,酷讯新版的社区将会推出。

  虽然看上去,眼前一切改变的决心和努力都并非能够立竿见影,但一家互联网创业公司的商业补课终于开始。好消息是,经过人员调整,张海军说,公司“现在已经基本上达到收支平衡。”

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【搜索引擎】Kibana使用指南

这里统计的是"日志 QPS",即每秒产生的日志条数。它通常可以近似反映服务的请求 QPS,但两者并不完全相等(例如,一个请求可能产生多条日志,或者某些请求没有日志)。要获得最精确的请求 QPS,最好在应用的网关或入口层进行监控。

沉梦听雨的博客 406

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

SSL证书对SEO有影响吗?HTTPS和搜索引擎的关系

免费证书解决的是"有没有"的问题,OV证书解决的是"客户信不信任你"的问题。搜索引擎不关心你用的是DV、OV还是EV证书,只要HTTPS配置正确,排名信号是一样的。对搜索引擎来说,用户点击你的网站后看到"不安全",很快就关掉返回搜索结果,这个行为(跳出率)会反过来影响你的排名。迁移后,在Google Search Console和百度站长平台中提交HTTPS版本的站点地图,告诉搜索引擎你的网站已经迁移到HTTPS。这意味着,在其他条件相同的情况下,HTTPS的网站比HTTP的网站排名略高。

AnTrust的博客 274

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

30. 技术专题-‌应用框架组件-搜索引擎-ES

本文剖析了 LIKE '%keyword%' 在大数据场景下的性能瓶颈,指出其无法支持分词、相关度排序与多词匹配。通过对比倒排索引的“词→文档”结构,揭示其高效检索原理,并详解 Elasticsearch 如何借助 FST、压缩编码与跳表实现毫秒级查询。文章还演示了 ES 的快速上手流程,强调 text 与 keyword 字段的区别,以及 filter 优于 must 的查询优化策略,最终定位 ES 为专用搜索工具,而非数据库替代品。

princemilo的博客 322

网盘搜索引擎的技术原理浅析:从公开分享链接到秒级检索

本文剖析网盘搜索引擎的技术实现,涵盖数据采集(爬虫、社群监控、用户提交)、链接有效性检测、检索系统构建(Elasticsearch索引与排序策略)及聚合搜索架构。强调仅基于公开分享内容,遵守合规边界,列举5个2026年仍可访问的站点供参考,指出该领域因链路维护难、版权风险高导致站点更替频繁。

qq_40096528的博客 1338

蓝桥杯·全国青少年信息素养大赛·电子学会C/C++考级:分层图最短路解析

赛事锚点:第十八届蓝桥杯软件赛报名已开启(2026-10-08 10:00—12-18 14:00,省赛 2027-04-10,C/C++·Python 程序设计 9:00–13:00);,套在普通最短路外面,是蓝桥杯、全国青少年信息素养大赛算法赛项里反复出现的高频模型。刷题的同学一定见过这类"套路题":给你一张图,你手里还有几张"免费通行券",用掉一张就能让某一条路不花代价地走过去,问从起点到终点最少要多少代价。下面两份代码都采用"节点展开"的写法,最直观、最不容易写错。它把"已经用过几张券"变成一个。

IT_Scratch的博客 309

【搜索引擎】Lucene查询语法

Lucene 查询语法是 Elasticsearch 的底层查询语言,Kibana 的 Lucene 模式和 ES 的查询都基于此语法。

沉梦听雨的博客 104

上下文放在哪:Agent的失忆症和一张存储账

模型在趋同、算力在商品化之后,Agent 的差距开始由"上下文"决定。但多数企业只做了最薄的一层交互记忆,把业务知识和业务数据留在原地。本文对照 2026 人工智能产业大会的公开演讲与各家定价页,拆开上下文的四层结构,算清 Prefill 与缓存命中的真实成本,并逐一核对"缓存差 50 倍""24 卡顶 48 卡"这些流传数字的原始口径。

领码SPARK - 以无代码之星火,燎原数字之未来! 229

海外GEO系统是什么?外贸企业怎么用

在海外地区存在的地理实体优化体系, 它的全称是 Generative Engine Optimization, 用大白话来说

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2026年AI获客服务商推荐:八个AI答案采信信号的可验证度排序与AI搜索引擎排名机制拆解

AI答案不是随机生成的,它按一组可观测的信号决定引用谁、怎么描述。本文把影响采信的八个信号按可验证度排序,逐项拆解其作用机制、验证方法与常见失效,并给出跨端观测口径与工程侧的三项约束。据星触达实测,被引稿件中73.0%为榜单形态,28篇正文里27篇带横向对比,信号结构比文笔更决定结果。

LB967816的博客 327

亚马逊Listing如何用AI提高转化率?

用大白话来说, 使用人工智能去修改商品链接并不是简单地替换几个单词那么轻松。其核心逻辑在于借助人工智能技术来分析用户的搜索意图、指出买家遇到的痛点以及区分竞争对手的差异点

集效小北的AI科技资讯分享 278

百度开源文心5.5 Flash Base:280B MoE 只激活 14B,4 步部署 + 3 个坑,微调还是等指令版

百度开源文心 5.5 Flash 基座权重:280B MoE 每 token 激活 14B,1M 上下文,同尺寸开源 Base 30 项基准多数领先。4 步部署(vLLM/SGLang completions 链路)+ 3 个高频坑 + 动手前 6 点核对清单,并给出微调 Base 还是等指令版的判断线。

weixin_50937681的博客 270

不用 NVLink,Muon 训练步时缩短 63.7%:百度百舸具身智能场景的优化实践

不过,训练规模扩大后,Muon 本身的开销会变得突出。2025 年,Moonlight 用 Muon 训练了 160 亿参数的 MoE 模型,实验表明,在计算最优配置下,Muon 只需约 52% 的训练计算量即可达到 AdamW 的同等表现。MuonX 用 Gram NS 降低 NS 迭代的计算量,用 DMuon 减少多卡训练中获取完整矩阵的开销,在实例内未配置 NVLink 的百舸 hpas.lgn7ib 实例上,将 LingBot-VLA 2.0 的 FSDP 训练步时缩短六成以上。

2301_82040283的博客 271
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