消遣的近义词

被媳妇踢出当当的“大嘴”李国庆:长点心吧!女人,你真惹不起……

     

    李国庆道歉了。

    

    

    

    

    下载APP 阅读本文更深度报道  这次,他把大嘴对着刘强东,说婚外性不是性侵,对股东和员工不算伤害,对老婆的伤害也低——“煞风景,但划得来”,还顺手分享了自己的桃色“小经验”。

      在朋友圈中,他评头论足一番后,吆喝起了自己投资的区块链项目。

    

    

    

    

      此话一出,无论是反讽还是“力挺”,李国庆都被网友扣上“直男癌”的帽子。

      一天后,作为当当网的创始人,李国庆收到了来自当当网的公开谴责——撇清关系,“割logo取义”,随手广告,这“儿子”骂“老子”的大瓜,让群众吃得很开心。

    

    

    

    

      没多久,《中国妇女报》也提“刀”赶来,称李国庆的“婚外性无害”是在挑战道德底线,一天后,李国庆认怂道歉。

    

    

    

    

      这不是李国庆第一次因言惹祸。

      两个月前,他力挺俞敏洪的“女性堕落论”,再早前,他舌战大摩女,跟刘强东激情互怼,但都没见当当有这么大动静。

      19年前,李国庆、俞渝夫妇创办当当网,磕磕碰碰,逐渐壮大。这次,一手奶大的当当,却反手给创始人一巴掌,像是俞渝在出气,说白了还是为了生意。

    

    

    

    

    

    

    

    

    

      老婆,惹不起

      当当在谴责声明中称,联合创始人李国庆离开管理层、决策层已有一段时间,但挂在当当网上的营业执照,法定代表人仍写着李国庆的大名。

    

    

    

    

    

    而且在当当网实体公司的股权比例中,李国庆持股27.5%,是第二大股东。

    

    

    

    

      也就是说,李国庆依然能代表当当依法使用民事权利,履行民事义务,而且也是公司重要的受益人。

    

      但8年前,当当准备在美国纽交所上市,当时李国庆的持股比例是38.9%,他的夫人俞渝持股4.90%。今天,俞渝占股64.2%,当当的大半壁江山,早就是俞渝的。

    

    

    

    

    

    这两年,在各种正式场合为当当抛头露面的,也基本是俞渝。

    

    

    

    

    

    当当的控股公司——北京当当科文电子商务有限公司,其法定代表人也是俞渝。

    

    

    

    

      实际上,自当当诞生以来,李国庆、俞渝之间的夫妻战火,一直从家庭、公司,蔓延到公众视野之外,也难怪谴责声明中“把自己的婚前行为、搬出来嘚瑟,美曰分享”的语气,听起来那么像妻子对丈夫的嗔骂。

    

      1996年,到美国出差的李国庆遇到了在华尔街创业成功的俞渝。两人天雷勾地火,认识不到3个月就结婚。

      1999年,二人共同创办当当,李国庆当CEO,俞渝是董事长,一个有出版业工作的背景,一个有金融界算计的功夫,上演“夫妻双双把钱赚”的好戏。

    

    

    

    

      不过,无论性格,还是经营思路,夫妻二人都“一半是海水,一半是火焰”。

      李国庆耿直大咧,管他是商业大佬还是投行金主,一言不合就开怼,更不用说开了微博后,有多少祸从口而出。全家人和朋友聚餐,儿子特地提前警告李国庆:爸,今晚上在座的可有投行的人,你淡定点儿。

      俞渝则直接连微博都不开,演讲会拿着手卡,说话字斟句酌,强势干练,人称“推土机一样的女人”。她擅长和投资人沟通,每次李国庆和投资人闹翻,都是俞渝在善后。

    

    

    

    

      到办公桌上,夫妻二人还常“打”得水火不容。俞渝曾在年度总结会上当众质疑李国庆的工作完成度,李国庆以当场提辞职回敬,3天后又乖乖回公司上班。

      面对亚马逊、腾讯等巨头的收购,李国庆主张独立发展,俞渝对卖掉当当很积极;俞渝公开说没想过上市,但李国庆特别乐意上市,以至于上市后,李国庆还高兴地敲了两下钟,说这才是“当当”。

      如果说,政治是妥协的艺术,“当当”这家夫妻店,更写满婚姻和生意中的彼此妥协。

      捆绑20多年,俞渝妥协支持当当上市,又将其私有化退市;李国庆本不肯把江山拱手让人,又最终接受夫人将当当易手海航的主张。

      “至高至明日月,至亲至疏夫妻”,二人相爱相杀到李国庆暗搓搓发朋友圈:“所谓的婚姻就是,有时候很爱他,有时候想一枪崩了他”;俞渝也当众呼吁,千万不要跟太太或者老公一起创业,觉得能跟李国庆创业走到今天,不是奇葩也差不多。

    

    

    

    

      海航接手当当的消息传出后,李国庆在朋友圈发文称:“所谓的婚姻就是.....有时候很爱他.....有时候想一枪崩了他..........大多时候是在买枪的路上遇到了他爱吃的菜........买了菜却忘记了买枪..........回家过几天想想还得买枪........... ”

      今年1月,当当组织结构调整,俞渝大权在握,负责全面运营,李国庆只分管公共事务,最终认怂。

      这次李国庆道歉,也和此前无数次 “实力惧内”一样——玩笑,开得起,但既是领导又是“地主”的老婆,惹不起。

    

    

    

    

      女读者,更惹不起

      一个是哪吒,一个是定海神针,一个“没心没肺惹人骂”,一个“小心驶得万年船”,性格迥异的李国庆和俞渝能走到一起,看似奇葩,其实不然。

      某种程度上,书就是维系二人千丝万缕关系的“红绳”。

      李国庆、俞渝都是资深“书虫”,嗜书如命。曾经当当高管们在咖啡馆聊天,夫妻俩会看杂志,并且把非常有观点的内容剪下来。高管觉得,二人对学习的痴劲,值得学习。

      知名财经作家吴晓波对夫妻俩也心存感念——2007年当当举办了第一届“网络书香节”,算是中国电商办节的先行者,出版业者也对当年当当抄底的阵仗甚是怀念。此后举办各种推广阅读的公益活动,也有口皆碑。

      这也成为俞渝“小富即安”的理由——阅读如此美好,好好卖书,账上有钱,没有贷款,没有质押,这样不好吗?

    

    

    

    

      的确,当当没有外界想象得那么凄凉,尤其在卖书方面,甚至还谈得上一马当先。

      《2017年中国图书零售市场报告》显示,2017年中国图书零售市场总规模为803.2亿元,同比增长14.55%。近20年,中国图书市场规模都在逐年扩大。

    

    

    

    

      而网上书店渠道是市场增长的主要推动力,比如去年就实现了25.82%的增长,规模达459亿。

    

    

    

    

      其中,当当不止有一席之地。第三方数据显示,从2014年到2016年,当当在线上渠道的市场份额超过40%,位列第一。

    

    

    

    

      书是当当的立身之本、主营业务,女性则是当当图书的主要消费群体。

      当当与易观联合发布《2018中国图书阅读市场专题分析报告》显示,中国纸质图书读者中,女性占比高达69%,是男性读者的2倍多。

    

    

    

    

    

    而数字图书读者中,女性占比更是高达86.7%,是男性的6倍多。

    

    

    

    

      这也解释了为什么李国庆的直男言论会让当当和俞渝如此炸毛——把主营业务的最大客户群体都给得罪了,这生意还怎么做?

    

      关键的是,女性的消费潜力还远不止买书。

      国泰君安研报显示,女性消费对经济增长的贡献率达到66.4%,近75%的家庭消费决策由女性主导。2014年中国内地女性经济市场规模近2.5万亿元,而到2019年,这个数字或将增长至4.5万亿元。

      刚刚过去的双十二,第一个小时里,女性消费者就占到了56%,是消费的绝对主力。

      十几年来,李国庆夫妻二人苦心孤诣卖书,也一直在尝试其他品类,虽然业务拓展的进度和幅度都被业界吐槽“没有雄心壮志”,但设立孕婴童专区的动作,也还是能看出,当当希望把女读者的消费力延伸到母婴幼用品上。

      识时务者为俊杰,“她经济”日益崛起,况且被一夫多妻制压抑了两千多年的中国女人,最痛恨的无外乎丈夫精神或肉体出轨,李国庆却反其道行之,用“婚外性无害论”触碰公众情绪底线,怪不得当当网公关的胆子能肥到把创始人都“炒了”。

      根据国家统计局公布的数据,2016年全国女性就业人员占全社会就业人员的比重为43.1%,已经超过预设的40%目标,越来越多中国女性自力更生有钱赚,

      女读者,惹不起,而被唱衰太多年的当当、俞渝以及李国庆,接下来可能都要想想,怎样更能讨中国女人的喜。

    

    

    

    

    

    

    

    

    

     

    

    

    

    

     

    

        本文首发于微信公众号:中国经营报(博客,微博)。文章内容属作者个人观点,不代表网立场。投资者据此操作,风险请自担。

    

     (责任编辑:邱利 HN154)

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发布时间:03:13:09

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

   500万娱乐城_光电器件网 Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong固原党建网_美工网网的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

&n澳网决赛_奔驰s级历史网bsp;   那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明意大利和德国_玲花结婚照网这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MN天龙八部更新_武汉自来水网IST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

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    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

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    趣味运动会稿件_生理图片网尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

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