谷歌大中华区总裁李开复今日离职

李开复于2009年9月4日宣布从谷歌离职,他曾担任谷歌大中华区总裁,为谷歌中国带来了显著的业绩提升和本地化发展。在任期间,李开复推动了谷歌在中国的技术团队建设和产品本地化。

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网易科技讯 9月4日消息,网易科技今日早间从可靠渠道获悉,谷歌大中华区总裁李开复将于今日宣布离职,尽管目前仍无法判断他的离开对谷歌造成怎样的影响,但离职一事已对谷歌技术团队的员工造成冲击。

据了解,谷歌中国将于今日早间9时召开全体员工大会,并宣布李开复离职的消息,谷歌公关部未对这一消息作出更多评论。这是互联网上多年如一日般谣传李开复离职的传闻后,唯一得到证实的一次。

加盟谷歌组建中国团队

从知春路的微软中国研发中心至五道口的谷歌公司车程不过二十分钟,李开复却用了半年以上的时间走完这段路程。为了阻止李开复加盟谷歌,微软一纸诉状将李开复告上法庭,官司虽然最终以和解结束,但是却将李开复加盟谷歌的日程推迟了近半年左右。

结束官司后的李开复于2005年12月正式履行谷歌大中华区总裁的职务,当时他对谷歌提出了两大使命:一是雇佣最好的人才;二是使最多的中国用户对谷歌的产品满意。

中国互联网的特别之处在于:与传统行业相比,中国公司在互联网上更容易击败国外公司,谷歌宣布进入前,雅虎、eBay均在中国市场遭遇滑铁卢。

为此,李开复为谷歌总部开出了"本地化"的解决方案。首先,众多前去谷歌应聘的人员发现主考官并非人力资源总监而是李开复本人,其次他宣布在中国招收50名关门弟子的消息迅速引起媒体对谷歌公司的关注,这些举动为刚刚进入中国市场的谷歌节省了绝大部分的广告支出并增加了媒体曝光度。

2006年4月12日李开复带领下的中国团队迎来了谷歌CEO埃里克施密特的视察,当日施密特亲自宣布了google的中文名称"谷歌",尽管中文名称宣布后当时曾引来了业内的部分非议,但这一名称还是在随后的几年内迅速取代了google。

业绩得到认可 离职流言四起

2006年6月的一件小事成为业内第一次传出李开复离职的离职传闻,当时有外电报道称呼谷歌创始人Sergey Brin表示将重估中国。随后即有国内媒体猜测并撰写报道称谷歌将退出中国市场,李开复本人也将离职。

这一事件的真实情况是Brin在接受媒体采访时表示谷歌正在全球各地进行政策评估,中国也不离开,这一言论被媒体误读为谷歌将重估中国市场。

如果说因为国外媒体误读Brin采访的内容而国内媒体继续误读后引发了李开复离职传闻的话,在2007年至2009年间的数次李开复离职传闻则完全可以用空穴来风形容。据曾与李开复长期共事的人士向网易科技透露,这些离职传闻尽管每次均匀不攻自破,但他相信这与谷歌在进入中国后业绩提升有着间接联系。

据日前《PCWorld》披露的数据显示,谷歌和百度合计占中国互联网搜索市场的95%份额,在移动搜索领域,谷歌和百度在其中分别占26.6%和26%的份额。此外,尽管百度与谷歌的市场份额之比仍然是接近3:1,但收入上的差距却相差不多,谷歌虽然没有扩大战果,但已通过多年的努力拿下雅虎推出中国市场后被竞争对手吞噬的部分市场。

召开员工大会宣布离职

据了解,谷歌将于今日早间9时在全体员工大会时宣布李开复离职一事。

官方并未透露此次离职原因,但有接近谷歌的人士表示:"作为谷歌大中华区总裁,李开复的角色其实非常难。他既要面对强势的谷歌总部,还要面对谷歌在中国的本土化挑战。"对方表示,谷歌的文化注定了谷歌在中国会遭遇"非同寻常"的磨难,

知名IT评论人士洪波(博客)此前曾表示:"李开复喜欢做青年导师,跟大学生打交道,但谷歌是商业公司,是做生意的,不能把自己打造成圣人。谷歌的两位创始人是美国大学生的偶像,但他们不会给学生写信,他们会每年轮流给股东写信,这才是生意人的形象。"

分析师吕伯望则向媒体表示:"谷歌希望员工有20%的时间做自己喜欢的事,这样可以激发灵感。李开复这样做,并不为过,可以培养谷歌的潜在用户,也可以吸引人才"。(方堃) (本文来源:网易科技报道 )
可惜了!

转载于:https://www.cnblogs.com/junzhongxu/archive/2009/09/04/1560028.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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