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07月18日

各地共发放网约车驾驶员证439.2万本、车辆运输证176.2万本,环比分别增长3.9%、0.5%。

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 252次
各地共发放网约车驾驶员证439.2万本、车辆运输证176.2万本,环比分别增长3.9%、0.5%。

网约车行业竞争激烈中国互联网络信息中心发布的报告显示,截至2021年12月,我国网约车用户规模达4.53亿,较2020年12月增长8733万,占网民整体的43.9%。报告称,2021年,网约车行业投资增加,企业竞争加剧,智能车联网等新技术发展为行业提供了新的机遇。与此同时,网约车行业合规化进程稳步推进。网约车平台公司数量仍在增加。据全国网约车监管信息交互平台统计,截至5月31日,全国共有274家网约车平台公司取得网约车平台经营许可,环比增加4家;各地共发放网约车驾驶员证439.2万本、车辆运输证176.2万本,环比分别增长3.9%、0.5%。在订单量前10名的平台中,按订单合规率(指驾驶员和车辆均获得许可的订单量占比)从高到低的分别是如祺出行、享道出行、T3出行、携华出行、首汽约车、曹操出行

07月18日

Petal出行是一款聚合国内优质网约车供应商的打车快应用,为用户提供打车服务。

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 284次
Petal出行是一款聚合国内优质网约车供应商的打车快应用,为用户提供打车服务。

页面信息显示,Petal出行是一款聚合国内优质网约车供应商的打车快应用,为用户提供打车服务。业内人士分析称,Petal出行聚合多个网约车供应商的定位,与高德打车、美团打车、百度地图打车等更为类似。Petal出行页面信息显示,现支持城市包括北京、深圳、南京,并将陆续增加。Petal出行目前支持首汽约车和神州专车两种选择,在车型上提供经济型、舒适性、商务6座、豪华型四种选择。

07月18日

华为推出Petal出行可能是为了给花瓣地图丰富使用场景。

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 287次
华为推出Petal出行可能是为了给花瓣地图丰富使用场景。

日前,华为推出名为“Petal出行”打车快应用,已覆盖北京、深圳、南京三座城市,目前处于众测阶段,陆续邀请华为账户用户体验。Petal出行使用的是华为旗下花瓣地图。业内人士分析称,华为推出Petal出行可能是为了给花瓣地图丰富使用场景。华为入局网约车市场7月17日,中国证券报·中证金牛座记者在华为账号应用众测一栏发现了Petal出行体验版,首页还有Petal出行体验官招募提示。此前,据媒体报道,7月4日,Petal出行开始面向用户测试。Petal出行邀请用户体验时间为7月8日至8月31日,这也意味着,华为将陆续向华为账号用户发出体验邀请。

07月18日

目前苹果已经告知供应商,iPhone 14上市后的初期销量将高于一年前的iPhone 13。

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 330次
目前苹果已经告知供应商,iPhone 14上市后的初期销量将高于一年前的iPhone 13。

目前苹果已经告知供应商,iPhone14上市后的初期销量将高于一年前的iPhone13。(图来源于网络)苹果的这一预期,与华尔街分析师的预期相吻合。现在随着发布会逐渐到来,众多分析师认为,如果这段时间主要经济体陷入衰退,苹果iPhone的销量可能会好于整个智能手机行业。苹果主打智能手机高端市场,分析人士认为,食品和燃油等核心商品的通胀,对苹果相对富裕的用户群的影响较小。此外,知情人士称苹果已经开始试产iPhone14,并计划于8月份量产。同时为了满足iPhone14的组装工作,深圳富士康iDPBG事业群正在火热招聘,目前内部推荐奖金为每人5280元,其中推荐人可领1200元,被推荐人可领4080元;而6月底该项奖金为每人3480元。(图来源于网络)从目前的消息来说,苹果已经定了14系列

07月18日

截至7月14日,美团(03690.HK)收涨1.11%,收盘价报182.5港元,市值1.13万亿港元。

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截至7月14日,美团(03690.HK)收涨1.11%,收盘价报182.5港元,市值1.13万亿港元。

根据香港交易所资料显示,沈南鹏及红杉中国(注:相关方为红杉资本中国基金)在7月8日以185港元/股的价格,减持2107万股美团(03690.HK)股票,价值约39亿港元,持股比例从美团上市时12.5%降至2.81%。截至7月14日,美团(03690.HK)收涨1.11%,收盘价报182.5港元,市值1.13万亿港元。沈南鹏是红杉中国创始及执行合伙人,在其执掌的17年间,红杉中国重注互联网科技赛道,先后投资了300多家公司,几乎囊括了中国互联网的“半壁江山”。就是站在互联网巨头身后的同一“幕后大佬”,红杉中国既是大众点评的天使投资人,也是美团A轮唯一出资方。一般基金的投资周期在10年左右,红杉中国持有美团已经有16年之久。对于VC/PE而言,“募资、投资、管理、退出”四个环节,在项目上市后,何

07月18日

2011年12月,华为应用内支付上线;2021年9月,华为支付线上支付正式上线。

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 272次
2011年12月,华为应用内支付上线;2021年9月,华为支付线上支付正式上线。

7月15日消息,日前,华为支付用户已达1亿,用户数呈快速增长态势。华为终端云服务支付事业群总裁马传勇在接受媒体采访时表示,华为支付不是要与微信支付、支付宝竞争。华为支付是为了开拓新的支付场景增量,智能手表、车机等都是增量场景。未来,华为支付将基于鸿蒙OS探索更多场景。值得注意的是,华为并不是最近两年才开始从事支付业务。2011年12月,华为应用内支付上线;2021年9月,华为支付线上支付正式上线。不过最近开始,华为在支付领域动作频频。自2021年3月,华为收购讯联智付100%股权拿下移动支付牌照后,已覆盖多个应用,包括华为音乐、华为视频、华为钱包以及芒果TV等。官方数据显示,华为支付线下覆盖千万商户,支持1600多万台POS终端,并且还支持200多家线上商户App在线支付。(文|《财经天下

07月18日

欧菲光发布了一份业绩预告,预计2022年半年度归母净利亏损7.5亿–9.5亿元,上年同期盈利3389.70万元。

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 265次
欧菲光发布了一份业绩预告,预计2022年半年度归母净利亏损7.5亿–9.5亿元,上年同期盈利3389.70万元。

今天下午,欧菲光发布了一份业绩预告,预计2022年半年度归母净利亏损7.5亿–9.5亿元,上年同期盈利3389.70万元。受到境外特定客户2021年第一季度终止采购关系的影响,2022年上半年公司与特定客户相关的产品出货量同比大幅下降。同时,因国际贸易环境变化、全球疫情反复、短期内下游终端市场消费需求放缓和H客户智能手机业务受到芯片断供等限制,公司部分产品出货量同比有所下降。这其中,境外特定客户毫无疑问就是苹果了,欧菲光原本一直是苹果镜头业务的稳定供应商,但是在去年3月被突然剔出“果链”,业内认为这与“实体清单”有关。前不久,欧菲光官方发布公告称,已经被放出“黑名单”,并对此表示欢迎。不过,欧菲光想要再进入苹果供应链就比较困难了,因为此前在被踢出之后,已经迅速将镜头业务的广州得尔塔影像技术有

07月18日

支持向量机算法之鸢尾花特征分类【机器学习】

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支持向量机算法之鸢尾花特征分类【机器学习】

文章目录一.前言1.1本文原理1.2本文目的二.实验过程2.1支持向量机算法SVM2.2Listitem使用scikit-learn机器学习包的支持向量机算法,使用全部特征对鸢尾花进行分类;2.3使用scikit-learn机器学习包的支持向量机算法,设置SVM对象的参数,包括kernel、gamma和C,分别选择一个特征、两个特征、三个特征,写代码对鸢尾花进行分类;2.3.1使用一个特征对鸢尾花进行分类2.3.2使用两个特征对鸢尾花进行分类2.3.3使用三个特征对鸢尾花进行分类2.3.4可视化三个特征分类结果2.4使用scikit-learn机器学习包的支持向量机算法,选择特征0和特征2对鸢尾花分类并画图,gamma参数分别设置为1、10、100,运行程序并

07月18日

AI遮天传 ML-无监督学习

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AI遮天传 ML-无监督学习

一、无监督学习介绍 机器学习算法分类(不同角度):贪婪vs.懒惰参数化vs.非参数化有监督vs.无监督vs.半监督 ......什么是无监督学习?(unsupervisedlearning)解释1有监督:涉及人力(humanlabel)的介入无监督:不牵扯人力(是否要通过人来给一些label分辨属于哪些类别)解释2给定一系列数据:x1,x2,...,xN有监督:期望的输出同样给出y1,y2,...,yN无监督:没有期望输出解释3有监督:学习的知识关注条件分布P(Y|X)X=样例(用其特征来表示),Y=类别无监督:学习的知识关注联合分布P(X),X:X1,X2,…,Xn半监督学习

07月18日

Keras深度学习实战(11)——可视化神经网络中间层输出

发布 : hui | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 888次
Keras深度学习实战(11)——可视化神经网络中间层输出

Keras深度学习实战(11)——可视化神经网络中间层输出0.前言1.可视化神经网络中间层输出2.利用Keras可视化神经网络中间层输出2.1数据加载2.2可视化第一个卷积层的输出2.3可视化最后一个卷积层的输出小结系列链接0.前言在使用《卷积神经网络进行性别分类》的应用中,我们构建了一个卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)模型,该模型可以以95%的准确率对图像中人物的性别进行分类。但是,有关CNN模型学习到的内容,对于我们来说仍然是一个黑匣子。在本节中,我们将学习如何提取模型中各种卷积核学习到的内容特征。此外,我们将对比CNN中开始几个卷积层中的卷积核学习到的内容与最后几个卷积层中的卷积核学习

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