东归英雄传

在外旅游，除了交通安全、强迫购物、景区拥挤，还特别容易受到来自旅游纪念品的伤害。 在苏州买了一顶草帽，到武汉发现同款，于是和店家说是这里买的帽子，想换一个颜色，店家二话不说就给换了。到了厦门，如法炮制，又换了一顶颜色不同的帽子。 同样一块真丝绣花手帕，真不真丝不知道，只知道在苏州叫“苏绣”，在四川叫“蜀绣”，在江西成了“赣绣”，而且一看就是电脑绣的。 到处都是雷同的香包、挂链、手镯……能在钥匙扣上简单粗暴地印上景区的图案都已经算是走心了好吗。 每个旅游城市都有一条专门用来骗外地人的街。以老街的名义，打着文艺的旗号，千篇一律地卖着从同样的地方批发来的工艺品。 这个神奇的地方叫义乌。诸多小商品在这里生产、加工、出货，商贩采购后运送全国各大旅游景点售卖。这是众人皆知的秘密。 所以全国各处的旅游纪念品基本都一个样。 样式雷同还不算，质量也是惊人的粗糙。更别提黑心商家卖的假冒伪劣。 凤凰的银镯褪色变黄铜，秦皇岛的塑料珍珠掉了皮，10块钱在香格里拉买了一双牦牛骨筷子，打开后被劣质塑料味呛出三里地。在重庆“茶山竹海”穿着竹子人字拖，格叽格叽走了俩小时，人字还在，拖没了。 从西安扛东归英雄传

行业现状 在互联网行业有一个公式： 用户=流量=金钱 也就是说当一个产品聚合了用户之后，这个产品就会产生相应的商业价格。 回顾一下整个移动互联网的发展历程，概括起来主要有两个阶段，第一阶段是从2010年起，智能手机开始普及，移动互联网产品开始萌芽。2014年左右移动端产品开始规模性爆发，这个阶段涌现出了不少的独角兽，很多产品通过对用户的规模化收割，形成了自身的流量集中营。 第二个阶段是从2016年开始，我们可以看下questmobile发布的中国移动端设备增长图，从图中可以清楚的得出过去几年移动30%的增速已经消失了，目前增长率已经严重放缓，国内移动设备数基本上已经接近十一亿台了，市场空白基本已经被填充完毕。而推广的成本不断上涨，再加资本寒冬，这一系列的形式使大家必须得走上商业化的探索道路。 那么在已经具备用户之后，如何进行商业化规划呢？首先必须自身具备非常强的商业嗅觉，再通过对行业的发展规律以及用户体验的视角，包括自身资源的盘点，找准商业化方向，进行产品设计、界面开发以及全盘规划。在此基础上再着眼于商业化的形式及商业化的位置。 变现模式 商业化的形式以及切入点都有哪些呢？绝大部分产品可能都会东归英雄传

中国经济的迅猛发展为70～80一代提供了前所未有的进阶机遇，这一代人中的佼佼者通过知识和勤奋完成了第一代财富积累。家长们不计成本地在子女教育上投资，背后的逻辑是财富和阶层的传承。一些先知先觉的地产企业开始投资教育产业并积极探索“教育+地产”的商业模式。 中国教育所处阶段 国内教育主要分为学龄前教育、K12教育、高等教育、职业教育四大阶段。由于人口年龄结构的原因，当前 K12教育在校人数最多，多元化、国际化的学制教育和培训需求市场旺盛。另一方面，中国高等教育与职业教育的受教育比例分别仅为18%与12%，远低于美国、日本、加拿大等发达国家，中国体制外的教育机构规模显然不足，教育机构仅仅是产品的物理堆积，缺少体系化的个人规划。 （数据来源：中国产业信息网） 中国家庭教育支出占比 富裕起来的中国家庭持续增加教育消费的投入，教育消费占比从2010年的12%上升至2015年的23%。对比日本（39%）等发达国家家庭教育类消费支出占比，中国的家庭教育类消费支出占比在未来还将进一步扩大。教育市场在未来较长时间内仍将处于快速成长阶段。 （数据来源：RET睿意德中国商业地产研究中心） 中国富裕阶层子女教育现状 个人可投资资产在6东归英雄传

“鲸Media”（ID：jmedia360），36氪经授权发布。 说到资本，“寒冬”这个词总是如影随形，越来越多的教育企业反思在这个大环境生存的问题。近几年，我们看到了技术的变革，更看到了商业模式的转型，造血能力成为衡量一个企业至关重要的标准。有人认为，寒冬更多是行业的一次自我迭代，从宏观上看，市场上的资金并没有减少。在新模型被证明之后，这些蛰伏的资金或将成为新的商业模式的动力引擎。 面对这种情况，我们产生了一个疑问：近两年教育创投圈的钱都去哪了？鲸媒体联合创投助手，分析梳理了2015年5月至2017年5月的教育行业创投数据，以图表的形式来解答这个问题。同时，我们也来看看有哪些公司和机构上榜了？ （注：统计时间的维度是2015年5月到2017年5月，环比的时间维度是2013年5月到2015年5月） 对比上图的数据我们发现，近两年融资事件的活跃度呈井喷式增长，主要集中在K12领域这个阶段，其中的原因包括80和90后家长群体逐渐扩大，其消费理念以及对教育的重视程度也随之增加。另外，底层技术的进步和网络环境的改善，也是促进K12在线教育行业发展的关键环节，我们观察到这个细分领域里涌现出了众多成长很快的独角东归英雄传

引言 什么是艺术？机器的作品能否叫艺术？机器能否取代艺术家？ 这些问题，相信不同的人，会有不同的答案。很多人认为机器生成的作品只是简单的模仿人类，没有创造性可言，但是人类艺术家，不也是从模仿和学习开始的吗？本文是为 PaperWeekly 写的一篇机器诗歌生成的综述文章，希望能增进大家对这个领域的了解。 诗歌是人类文学皇冠上的明珠。我国自《诗经》以后，两千年来的诗篇灿若繁星。让机器自动生成诗歌，一直是人工智能领域一个有挑战性的工作。 基于传统方法的诗歌生成 机器诗歌生成的工作，始于 20 世纪 70 年代。传统的诗歌生成方法，主要有以下几种： Word Salada（词语沙拉）：是最早期的诗歌生成模型，被称作只是简单将词语进行随机组合和堆砌而不考虑语义语法要求。 基于模板和模式的方法：基于模板的方法类似于完形填空，将一首现有诗歌挖去一些词，作为模板，再用一些其他词进行替换，产生新的诗歌。这种方法生成的诗歌在语法上有所提升，但是灵活性太差。因此后来出现了基于模式的方法，通过对每个位置词的词性，韵律平仄进行限制，来进行诗歌生成。 基于遗传算法的方法：周昌乐等 [1] 提出并应用到宋词生成上。这里将诗东归英雄传