中国有没有‘乔布什’?

——今年10月,马云:腾讯和阿里的市值已经超越香港四大家族(李嘉诚的长和系、郭氏家族的新地、郑裕彤的新世界及李兆基的恒地)市值总和。
中国的互联网,从90年代后期的兴起,经过近20年的高速发展,大浪淘沙,到目前能称得上巨头的,可能只有三个“一李两马”:百度李彦宏、腾讯马化腾、阿里马云。
[b]技术创新:马化腾[/b]
模仿-追赶-超越,这是腾讯绝大多数产品和服务的发展路线,90年代,马化腾用“原本打算买房的50万元”(网友戏言),投资开发第一个模仿产品——OICQ,后更名为QQ,从开始模仿ICQ,到后来模仿MSN,仅QQ前后就历经80余个版本,今天ICQ已经销声匿迹,而MSN也逐渐淡出人们的视野,这期间腾讯用了大约10年的时间,再到当前如日中天的微信,号称注册用户6亿,用户遍及150多个国家。不管是ICQ,还是微软的MSN,可能做梦都没有想到,最初仅仅凭借一个技术层面这么简单的IM工具就可以拓展到集社交、游戏、增值甚至接下来的金融,如此多的领域。最新纳斯达克市值740亿美元,已经超越Facebook,成为全球排名第五,中国排名第一的互联网企业。
腾讯的成功在于能够坚持持续不断地技术创新。
以微信为例,最初推出这款移动终端语音即时通讯工具的并不是腾讯的微信,而是雷军的米聊。小米公司将米聊推向市场时,雷军曾说过一句话:“我祈求腾讯哪怕只给我6个月的时间”,事实上,腾讯只用了2个月就推出微信,再然后,米聊就迅速被微信的阴影掩盖了。还有其他一些被腾讯抄袭并生吞的产品和服务就更数不胜数了。
小马哥被称为“影子”领袖,不显山不露水,但对互联网市场有着异于常人的敏锐,对技术有着基督徒的虔诚和精益求精的执着,如果从技术创新层面讲,小马哥在我看来是中国无可争议的‘乔布什’。从90年代,互联网企业涌现出的张朝阳、丁磊、张志兴、陈天桥,甚至进来玩票的史玉柱,过江之鲫啊,都曾经风光无限,但到今天,能把互联网企业做到时代巅峰的,我认为只有一直保持低调的马化腾。我想假如当初马化腾没有咬牙坚持下来,把QQ卖给了任何一个其他公司,那么今天就没有腾讯帝国,如果有,也只是一个影响力类似于搜狗输入法的生活类工具罢了。
[b]远见格局:马云[/b]
马云的成功是三巨头中最难复制的,没有李彦宏,可能会有另一个留样博士回来搞一个叫千寻而不是百度的搜索企业,没有马化腾,可能会有另一个人搞一个PP而不是QQ的聊天工具,但是没有马云,可能中国就只有一个刘强东的京东商城。李彦宏回国创业之前在美国硅谷研究搜索引擎技术,马化腾至少是计算机专业出身,而马云,一个20多年前在学校教英语的老师,一个面试30份工作均遭失败,到今天一个市值估价达千亿美元的商业帝国元首,难怪人们称马云就是上帝安排来开淘宝的了。市面上关于马云励志类的书一大堆,很多大学毕业生视马云为创业偶像,甚至一些大学将马云的成功作为研究课题,你可以研究他的人生轨迹,但是我敢肯定,没有人能真正搞懂成功的原因。五百年后,史学家可能会像描写高祖本纪里的刘邦一样(降生时电闪雷鸣,左腿72痣、怒斩赤蛇,后的天下),将马云描述为长相异于常人,是被诸神祝福过的天命之子,因为没有人搞得懂他是怎么成功的。
但是人们对马云的才华还是公认的,有远见、有格局。从开始的企业黄页网站,到后来的B2B,再到后来的淘宝、天猫,国内首创的第三方支付平台——支付宝(腾讯抄袭叫财付通),以及今年推出的,马云豪言”如果银行不改变,我们就改变银行“的余额宝(腾讯继续抄袭啊,叫现金宝),‘给银行一点教训’,影响力堪与微信对于电信运营商。由此看出马云才华里还有魄力。
马云说过,互联网会改变人们的生活方式,他说96年就已经知道了,淘宝的确改变了人们的购物方式,支付宝目前注册用户超过8亿,交易额去年就已经突破1万亿,超越eBay和亚马逊,成为世界最大的电子商圈。马云他做到了!
马云对人才引进、技术研发的投入也是国内最慷慨的老板之一,今年入职应届毕业生20万年薪起价,上不封顶,还有福利分房等优惠政策。淘宝的运行支持平台是自己的研发队伍研发,双十一访问量2.3亿不瘫痪,稳定性秒杀投资3.3个亿的某网站。
中国13亿人的土壤造就了马云先生。
[b]精英中的精英:李彦宏[/b]
李彦宏是人们眼中的完美先生,留洋博士、IT类中国首富,有头脑,人长得也帅,无缺!
在合适的时机做了合适的事情,成就了中国的谷歌。google被迫离开了大陆,让百度获得了绝佳的生长期,成为中国占有率最高的搜索引擎。虽然你可以厌恶它太铜臭(查个资料,全是商业推广广告,垃圾数据),也可以说它泛有政治色彩(动不动根据相关法律法规和政策,部分搜索结果未予显示),但是不得不说它拓展了好多生活服务,诸如百科、文库、音乐、字典、地图等,你可以不信赖,但是不得不依赖。
李彦宏先生带着技术回国,迅速适应了中国国情,抓住了机遇,本土化经营,谷歌在香港那边只能徒呼奈何。
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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