雅虎将面临史上最严重危机:董事会或将解散

雅虎面临重大挑战,内部自救难以实现,外部力量介入成为必要选择。微软、谷歌和阿里巴巴等公司有意收购,其中阿里巴巴表现最为积极,希望通过收购拿回自身控制权。
雅虎出售风波看似因为新CEO斯科特·汤普森的上任而告一段落,实则不然,高达千万美元的薪酬给本就脆弱不堪的雅虎再次重击,雅虎董事会或将解散。
最早报道这一消息的是国外媒体,AllthingsD记者Kara Swisher报道说,雅虎董事长博斯托克、雅虎联合创始人杨致远都可能走人,而雅虎第四季度财报将创历史低点。雅虎的问题并未解决反而愈发严重,因此出售或并购重组有望被重新提上日程。
之前, 鲨鱼曾在《证券时报》时评“谁会成为雅虎股权出让最大赢家”里就坚定的认为:雅虎很难自救,更换CEO也无济于事,雅虎需要并且唯一需要的只能是外力。现在随着雅虎董事会的面临解散,鲨鱼的观点也得到验证。
以下是《证券时报》“谁会成为雅虎股权出让最大赢家”一文中鲨鱼的全部评论:隆文互动营销研究院院长于明: 作为曾经最大的网站和世界上最早的门户网站,雅虎其实拥有着丰厚的底蕴与无尽的财富。这个底蕴是积累数十年的品牌,美国雅虎与日本雅虎的影响力,以及雅虎旗下各个公司的股份,诸如阿里巴巴的股份。
但是雅虎很难自救,内部力量再大也无法突破雅虎下滑的囚笼,雅虎频繁的更换CEO也无济于事就是最好的证明。所以雅虎需要外力,需要从外面打破枷锁,塑造一个新雅虎。而雅虎自身的品牌、底蕴与资源也能得到重组、利用与发挥。
而对于收购公司来说,大家各有目的,雅虎身上可圈可点的亮点还是非常多的,就看如何发挥。微软可以借助雅虎来更加契合互联网,谷歌则可借助雅虎壮大搜索,阿里则想掌控自身。雅虎对雅虎股东是奇货可居,而对其他公司来说,则是一个等待开发的宝藏。
此外,悠哉旅游网CEO李代山也就雅虎一事发表评论:借助收购,雅虎才能够得到重组与新生,并有可能打造一个全新的雅虎世界。如同曾经的苹果一般,内部如何改革也无法停止退步,但是借助了外力,接收了从外而回的乔布斯后,打造了如今如日中天的苹果帝国。雅虎的光荣历史不亚于苹果,雅虎也异常需要外力,这个外力可能是乔布斯这样的人物,或者是皮克斯这样的公司。
在谷歌、微软、阿里巴巴等意向收购雅虎的公司中,阿里巴巴不是最大的,也肯定不是出钱最高的,但一定是最花费心思以及最迫切的。从迫切方面讲,阿里巴巴希望拿回自己的掌控权,那么多股份掌握在外人手里多少有些寝食难安;从心思方面讲,阿里巴巴从各个方面去争取收购雅虎以及其阿里股份,包括联合日本软银,游说美国白宫前办公室主任等等。阿里此举其实也是一举双得。即使阿里收购方案取得雅虎股东的认可,但是政治方面仍然可能存在阻力,通过美国政府的关系,既增加了收购成功的砝码,又减少了政治阻力。
      无论如何,阿里如果能收购雅虎或者雅虎手中的阿里股份,则有可能创造继联想收购IBM之后的另一宗大型收购案,届时将对中国互联网产生深远影响。收购雅虎,是阿里最好的选择,也是中国互联网最好的期待。
证券时报“谁会成为雅虎股权出让最大赢家”全文链接见:















本文转自于明51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/shayu/761550 ,如需转载请自行联系原作者
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值