肯德基外卖

中国青年报社会调查中心联合问卷网对2001名微信用户进行的一项调查显示，超六成的网友有在朋友圈各种“晒”的经历，而有36.1%的受访者认为在朋友圈中晒生活会泄露隐私，安全隐患较高。 公安部门提醒， 朋友圈有些信息别随意“晒”！ 比如旅行分享火车票或机票时， 尽量遮挡住自己的个人信息， 谨防被不法分子窃取； 喜欢晒孩子的父母， 尽量避免公开孩子的真实姓名或照片， 如果真想分享， 可以考虑分组； 家庭住址、车牌号、手机号等 也应尽量避免公开， 以免给不法分子以可乘之机。 赶紧关闭这些按钮， 可能不经意就泄漏了隐私， 后患无穷！ 1.关闭“附近的人” 打开微信，依次点击【我】—【设置】—【通用】—【功能】，选择【附近的人】，点击进去后点击关闭【清除我的位置信息】和【停用】。 2.关闭“允许陌生人看照片”功能 在微信“设置”中的“隐私”选项中找到“朋友圈权限”，将默认开启的“允许陌生人看十张照片”功能关闭。 3.关闭“通过QQ号搜索到我”功能 在隐私设置里关闭“通过QQ号搜索到我”、“通过手机号搜索到我”的功能。 另外，请记住↓ 肯德基外卖

原标题：Mark Suster：创业公司应该考虑盈利吗？ | 投资人说 编者按：本文作者是美国知名投资大佬 Mark Suster，在本文分析了创业公司应该如何看待“盈利”的问题。 如果不是以创业为中心，有一些问题即便和最聪明的人讨论，他们也不能意会。 经常在鸡尾酒会上听到有人断言一些知名的创业公司将会走向灭亡：“（这些创业公司）怎么会成功，他们甚至不盈利！” 或者你经历过另一种情形——当Snapchat在一个季度里亏损二十亿美元的时候。二十亿啊二十亿，这简直是个灾难！除非这并不是实实在在的现金亏损。事实上，这是一种与费用有关的 “认股”激励方式。我打赌你并不知道这件事，因为这是一个“只读标题”的时代——只有火车失事才能造成数十亿的损失。 在任何一家科技创业公司里，盈利和增长之间都存在着一种良性的矛盾。快速的增长需要用手头的资源支持，而这种增长在半年到一年内或许不会见效。解释这一点最好的方式可以参考销售人员。 如果你在一月份以年薪十二万美元雇佣了六位资深销售代表，之后每月还要额外支付6万美元，虽然他们可能不会在六个月之内便与客户确立友好关系。当你在3到12季度实现大幅增长时，可能要在前两个季度经历盈利能力的下降。肯德基外卖

弃婴 　　2015年4月16日,王某在江苏省常州市某医院生育一男婴,后因该男婴可能存在智力问题,其母李某与王某男友巢某的父母商量,欲将男婴送至常州市儿童福利院。随后,李某趁无人之际将男婴放在苹果箱中送至福利院门口。 　　当晚,男婴被路人发现。报警后,警方按照规定将该名男婴送至福利院,后经过法定程序男婴被他人收养。　　2015年4月30日,王某与巢某登记结婚。同年11月20日,二人因感情破裂离婚。随后,王某至福利院寻找其所生育男婴未果,就前往派出所报案,要求福利院归还其母亲丢弃在福利院门口的男婴,因协商未果,遂将福利院告上法庭。　　庭审中,王某认为福利院将其所生之子送养他人,侵犯了其监护权,故诉至法院,要求福利院将其子送归本人抚养,并披露其子被收养的情况。　　常州市福利院则辩称,王某所说男婴是否是其所生还需要法定证据证明,且存在遗弃行为,已经丧失了监护权。同时,福利院在收留男婴后,于当年4月25日在报刊上刊登了寻找弃婴生父母的公告,后经登报确认其为弃婴后依照法定程序送养他人,并经常州市民政局依法审批,办理了收养手续,对收养人的信息必须依法保密。　　常州市天宁区人民法院对此案审理后,判决驳回了王某的诉讼请求。 以案 释法 收养关肯德基外卖

　　央视《朗读者》,黑龙江卫视《见字如面》,都是“读”而叫受众“听”的节目。两档电视节目大受欢迎,因其接近受众,而有别于“高大上”之秀和闹哄哄的低俗娱乐玩意儿。我先给它们点个赞。　　然而作为说汉语、读中文的人,欲从此种语言得到最醇美的享受,并陶醉于其中,仅仅“听”,哪怕是去“听”加上了表演的、配音的“读”,我还是觉得不过瘾。　　文字和由文字组成的文章,最初和大多时间,都是给人看的,而不是让人听的。朗诵者声情并茂,诵得再动听,怎见得传达了原文的涵义和意境呢?有时候,歇斯底里地嘶喊,矫揉造作的抒情,夸张变形的手势,飘忽不定的眼神,左顾右盼的尊容……还令听众颇不舒服。此时听者会想,如果自己看这段文字或这篇文字,会是什么感觉?西文是“音本位”,汉语是“字本位”。那一个个汉字,就像一幅幅图画,形美意深,都有来历和讲头,一个汉字更像一块集成电路,蕴含着多少内容?由这样的字组成的文句,也许就是读者眼里的一幅《富春山居图》,就是读者脑海里奔涌不息的长江黄河。读者可以把自己融入文字里去,根据自己的人生经验,对文字产生不同的联想……　　所以,看文章看书这事,被正统地、庄严地称为“阅读”。　　阅由“门”和“兑”组成,“兑”即“兑现”；“阅”肯德基外卖

原标题：一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（结构篇） 雷锋网按：这是一个关于 Skip-Gram 模型的系列教程，共分为结构、训练和实现三个部分，本文为第一部分：结构篇，后面两个部分我们将陆续发布，敬请期待。原文作者天雨粟，原载于作者知乎专栏，雷锋网已获授权。 这次的分享主要是对Word2Vec模型的两篇英文文档的翻译、理解和整合，这两篇英文文档都是介绍Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇专栏文章将会用TensorFlow实现基础版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一个理论铺垫。 什么是Word2Vec和Embeddings？ Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息，即通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个新的空间中去。 我们从直观角度上来理解一下，cat这个单词和kitten属于语义上很相近的词，而dog和kitten则不是那么相近，iphone这个单词和肯德基外卖