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“对此我既无奈，又愤恨。”在他看来，王思聪近期遭遇的风波并未对企业业务发展构成影响，创投机构此举无非是找个由头压价。甚至还有创投机构打算调查王思聪是否与其他财富管理机构签订过业绩对赌协议，被他痛斥“幸灾乐祸”。但在他看来，王思聪之所以风波不断，与其说是围绕熊猫直播所引发的一系列债务纠纷，不如说是他的文娱版图可能“生不逢时”。这背后，是用人不当？还是商业模式的误判？或是对市场竞争过于低估，所有功过是非都还难以定论。

黄斌汉：失守2500点 一类股安全且机会大10月行情基本上全是权重补跌为主。创业板超跌严重，虽也会跟大盘下跌，但再下空间有限。对于市场机会和风险。常规来说，上市1-2年左右的老次新，成了最安全的机会点。因为他们没太多质押，也没太多市值，也没太多套牢盘。所以它们成了市场最理想的避风港。

当出现很多数据孤岛，没有办法整合，就会有人作假。像Facebook把数据给了另一家公司，结果被用来传播假消息，因此Facebook也受到连累。这个消息曝光的当天，Facebook的股价随之暴跌。为了防止类似事件发生，欧洲引入GDPR法案，从立法上给予个人隐私可靠的保护。加州最近也出台了类似的法规，中国对数据安全的立法也已经到了人大常委会的层面了。在层层约束下，如果一个公司收集了用户的数据，去做其他事情，一定要取得用户的同意，否则就不被允许。如果用户后悔了，不希望自己的数据被使用，这个公司就不能在模型里采用相关数据。这种情况，其实对机器学习、对AI的进一步发展提出了很大的挑战，导致整个算法系列都要重新建立。数据孤岛，以及越来越收紧的相关法规，已经成为AI发展的巨大阻力。如果现在还有初创公司在做深度学习，做无人车，做推荐系统，这样的公司是没有前途的。

当地的房地产数据分析公司核心逻辑（CoreLogic）的数据显示，整个澳大利亚的房价则在过去12个月内下降了7.2%，其中悉尼和墨尔本过去一年分别下降了10.9%和10%。今年也依然在降温。今年一季度，悉尼和墨尔本地区的跌幅分别在2.5%和2.4%；整个澳大利亚的住宅价格在4月份继续下行。

首先，迁移学习的最大效用就是使一个模型的适用范围广泛扩大。我们在计算机领域称之为“鲁棒性”，就是说外部环境再怎么变化，系统的表现都会呈现出相对的稳定性。其次，迁移学习可以用来支持边缘计算。“边缘计算”现在是一个热词，大概意思是说，很多的模型和处理本身都可以在终端进行，不用把数据原封不断地送到云端。这样做的好处是带宽的需求减少，隐私的泄露也大为减少，因为此时需要往云端传的只是一些关键的参数而已。迁移学习为什么能达到这个效果？因为云端一旦得到了一个很强的模型，释放给周围的边缘地带，边缘可以利用自己本身的计算能力来强大自身，来适配各自的任务。这就是边缘计算的好处。所以迁移的最终目的就是实现从大数据到小数据，从一旧场景新场景的转接。

华昌达与国创资本间的借贷纠纷还要从2016年说起。当年7月22日，颜华以华昌达名义与国创资本签订《借款合同》（【2016】国创借款05407号）及补充协议，约定向其借款2亿元，国创资本于当年7月25日将贷款发放至华昌达账户。据颜华在《声明》中表示，该笔借款在其要求下转入个人账户。