为什么亚马逊市值这么高?

美国时间9月4日早盘,亚马逊股价开盘后上涨突破每股2050.27美元,成功达到1万亿美元市值,一跃成为继苹果之后,第二家市值过亿万门槛的的公司。不言而喻,这是电商行业巨大的里程碑。

亚马逊的CEO贝索斯也凭着1647亿美元的身家登上全球富豪榜榜首。

已经很难有人记起如今市值过亿万的电商巨头,当初是靠着图书在线销售起步的。

1994年贝索斯收到微软的启发,决定踏入IT领域,贝索斯预测到计算机会改变人们的购物方式,便选择了低价位的图书做在线销售。 当时的书籍零售有820亿美元的市场。

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这无疑是最正确的选择,亚马逊凭借实体店无可比拟的网络优势,牢牢占据了图书市场的首要地位。高瞻远瞩的亚马逊当然不会就此止步, 很快,他们又将目光锁定到了线下,斥巨资收购了大型日用品连锁超市。 亚马逊便全面进入了美国日用品市场。

亚马逊能达到今天的高市值,2006年启动的云服务是重要一环。 云计算服务能够根据业务发展来扩展较低可变成本来替代前期资本基础设施费用。根据亚马逊的财务报表显示,云计算是亚马逊最赚钱的业务。

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这是亚马逊历年收入于利润趋势图。成立至今,亚马逊的营业收入一直在上涨,利润却始终平缓,亚马逊将收入投入于业务拓展上的做法得到了广泛的认可。

从上图可以看出,亚马逊的未来仍有无限可能,一万亿美元不是起点更不是终点。

长远的目光是一个成功企业的必需品。亚马逊能有今天的成绩,不得不归功于贝索斯的独到眼光和狠辣的商业手段。

SVM是怎么对图像进行分类的?

SVM(support vector machine)作为传统机器学习的一个非常重要的分类算法,已经广泛应用于各个行业。

SVM简单来说是一个分类器 ,举个简单的例子,桌子上有几个玻璃球,球有两种颜色,一种是红色,一种是蓝色, 然后可以通过一条线将这些球分开。

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为了使这条线对红色球和蓝色球之间的距离最大化,也就是这条线在正中间,需要寻找一条最恰当的线。这条最优化的线在两个平行的细线之间。

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假如这些玻璃球并不是在桌子上,而是在空间中呢,那么可以画出一个曲面,这个曲面正好分割所有的红玻璃球和蓝玻璃球。

大多数情况下,这条线或者面并不是平直的,也就是说是弯曲的,术语叫“线性不可分”。这时其实是可以把这个非线性提升到更高维上进行线性划分的(具体方法感兴趣的可以查阅详细资料,当把问题转化为线性问题后,其实解决问题就简单了。

假设有一张图像,图像里有一只猫,高维的线性划分库里面有7个动物模版,分别是:1狗、2猫、3老鼠、4鸡、5鸭子、6鹅、7兔子、8黄鼠狼。对需要预测的图像与我们库里的模版做运算,最后所得的结果落在哪个区域就说明这张图更像什么。

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因为SVM是用训练好的模版直接对图像进行运算,因此可想而知,SVM很快,效率特别高,根据SVM的原理,其解决二分类问题(也就是非此即彼类问题)非常高效。

以上就是如何用SVM对图像进行分类的讲解。

智能制造最近很火 那么它的终极目标将会如何呢?

智能制造是智能机器和人类共同组成的人机一体化智能系统,为当今时代生产体系的设计,制造,销售,服务等实现自动化和智能化,真正实现了传统工业向信息化的转变。

这些转变必然会推动智能制造未来的发展。

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第一,最近很多影视剧中都有VR和AR的出现,智能制造未来也会朝着这个方向发展,原始显示器正在改变。随着智能制造的发展, 人们很可能会实现虚 拟与现实的可视化功能,或许在不久的将来,一个眼镜就可以为你360度提供制造设备需要的衍生信息。

第二,企业通常情况下会因为避免工业设备停机而不去升级和改造,这是因为工业设备的停机成本高,但如此一来,工业企业的创新回很慢。智能制造很可能会使这一现象改观。在探索未知领域的时候,智能系统会比人类有优势。 未来智能制造的目标很可能是使实现信息化的实体工业的运营方式更加灵活。

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第三, 数字化技术正在扩展工业自动化,在将来得到完全扩展后,企业投资昂贵的重型设备的现状就能得到改观 ,因为可以依靠低成本设备来制造零件。随着智能制造的价值越来越重要,企业效率必然会得到显著提高。

最后, 智能制造的终极目标很可能是大数据的集中收集处理 ,也就是打造信息—物理系统。它建立在所有设备本身的运行环境和活动目标之上,能使物联网运营以边缘计算为设备的现状得到改观。

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