校园o2o模式如何运营(校园o2o面临挑战、如何看待校园O2O市场的前景)

一、各地返校潮面临哪些挑战？

1.疫情防控给中小学教学空间和时间带来了严峻挑战。返校有很多误区。通过优化十大教学策略，实施支撑教学的关键措施，可以有效提升返校教学效果。

二、无监督学习面临的挑战有哪些？

当前无监督特征学习趋势综述：回归随机目标的流形学习，探索因果关系描述视觉特征，通过辅助控制任务增强目的性，在强化学习中通过自我模拟进行预训练。有很多信息可以从无标签的数据中挖掘出来。看来我们目前的监督学习只是撇去了数据蛋糕的表面奶油。

2017年无监督学习领域发生了什么？在本文中，本文将对最近的一些工作进展进行个人概述。

“无监督学习是机器学习中的一个长期挑战，被认为是人工智能的一个关键要素。”Yann LeCun解释道。在相当程度上，我们忽略了无标签数据中的大量信息，一般认为人脑不受监管，在学习的大部分时间里都能处理无标签信息。也许你可以通过看下面的图片得到更好的理解*《Yann le Cun的蛋糕》。

特别地，训练过程在具有网络参数的梯度下降和不同图像的假目标重置之间交替，并且最终，它也是最小化损失函数。这里显示的图像特征的结果来自ImageNet。这两个都是在ImageNet上训练一个AlexNet的结果。左边的基于目标函数，右边的使用其无监督学习方法。

很多人都在朝着这个方向努力。本文也想印证“图像数据的统计描述可以理解因果关系”的观点。更准确地说，作者怀疑对象特征和非因果特征密切相关，而环境特征和因果特征不需要相互关联。环境特征提供背景，而对象特征是数据集中的边界特征。在图中，它们分别指的是稀树草原和狮子的皮毛。

另一方面，“因果特征”是指导致图片中的对象表现成这样的原因(即那些特征决定了对象的类别标签)，而非因果特征是由图片中对象的表现导致的(即那些特征是由类别标签决定的)。在我们的例子中，因果特征是稀树草原的视觉模式，非因果特征是狮子的皮毛。

他们是如何进行实验的？太短的描述会有失偏颇，我会尽量避免。首先，我们需要训练一个探测器来寻找因果的方向。这个想法源于以往的大量工作，证明了“加性因果模型”可以检测出观测数据中关于因果方向的统计痕迹，并且可以在学习*时间点的过程中依次检测出来。(如果听起来太陌生，建议先看参考文献)思路是通过神经网络学习捕捉这些统计痕迹，可以用来区分因果和非因果特征(二元分类)。

只有真正的因果关系标注的数据才能训练出这样的网络，这样的数据非常少见。但实际上，通过设置一对因果变量，并用标记表示因果关系，这样的数据很容易合成。到目前为止，还没有人使用过这样的数据。

其次，两个版本的图像，无论是目标还是遮挡目标后的图像，都采用标准深度残差网络进行表征。一些目标和背景分数被设计为特征顶部，用作表示目标/背景的信号。

论文*之后的见解是关于像素控制的有效性，而不是简单地通过重建损失函数来预测。这些行为可以看作是视觉上的自我监控，但这是抽象概念的另一个层面。“学习重构只能让最初的学习速度变快，但*后的效果更差。我们的假设是输入重构会降低*后的性能，因为它太注重重构视觉输入的不相关部分，而不是可以得到奖励的视觉线索。」

这些任务是由爱丽丝设定的，迫使鲍勃学会与环境互动。爱丽丝和鲍勃都有明确的奖励功能。鲍勃必须最大限度地减少完成任务的时间，但是当鲍勃完成任务并花费更多时间时，爱丽丝反而会得到更多的奖励。这些决策的相互作用使它们“自动构建了探索的过程”。再次，这是特征学习自模拟的另一种实现思路。

他们在几个环境中测试了这个想法，并在星际争霸的无敌模式中进行了尝试。“目标任务是创造新的机枪兵。为了达到目的，代理人必须按照特定的顺序进行一系列操作：(一)让SCV开矿；(ii)积累足够的水晶矿，建造一个兵营，以及(iii)一旦建造了兵营，就开始制造机枪兵。有各种各样的决策选择。人工智能可以训练更多的scv，加快采矿速度，或者建造补给站来扩大人口上限。经过200步的训练，每个人工智能将获得一分。

">这里要注意的是图中并没有显示决策预训练的时间消耗。

*后，并不是说无监督学习就总是困难的，实际上对其行为的测量更为困难。正如 Yoshua Bengio 所说：「我们不知道什么样的表征才是好的表征。[...] 我们甚*对判定无监督学习工作好坏的合适的目标函数都没有一个明确的定义。」

实际上，几乎所有的关于无监督学习都在间接使用监督学习或者强化学习去测量其中的特征是否有意义。在无监督学习还处在提高训练质量和加快训练速度以训练预测模型的阶段的时候，这么做是合理的。但是，在经过一个视频和文本必须使用不可见的数据部分进行一般表征之后，一切都不同了。这和迁移学习的鲁棒性特征的想法如出一辙。

三、大学毕业生创业会面临管理能力和商业经验的挑战吗？

据历年《中国大学生就业报告》数据显示，大学生创业成功率只有5%左右。即使国家提倡“全民创业，万众创新”，但全民中的大学生还是遭遇了不小的挑战。在这里我结合自身所见，仅仅列举一下大学生创业面临的不利因素：

1、缺乏创业必备的资金。

2、缺乏管理知识和能力。

3、缺乏市场意识和营销策略。

4、缺乏市场运作的经验。

5、缺乏长远规划和产品定位策略。

6、缺乏承受压力的必备心理素质。

7、缺乏持之以恒的坚强毅力。

8、缺乏不怕吃苦越挫越勇精神。

那么大学生就不能创业了吗？答案是否定的。下面，为大学生创业支招：

1、做好心理准备。把吃苦、受累，反复受挫，承受挫折，当成一种历练。

2、做足创业功课。学习相关管理学知识，特别是管理学原理和财务、人事管理。

3、积累管理经验。先去打工，在实践中，积累一定的管理经验，熟悉市场运作，将知识转化成管理能力。

4、做一个像样的商业计划书。内容涵盖市场调查、市场目标、客户分析，产品定位、营销策划、成本核算、近远期发展目标和防范市场风险的措施等等。

5、筹措必备资金。自己赚的钱有多少，可向亲友借多少、去银行贷多少，资金链断裂怎么办、都要心中有数。

6、小规模创业。小规模创业，可以积累经验、完善技能、摸清计划和市场的差距，补齐短板。等小规模创业成功，再扩展规模。

7、定期总结反思。这个非常重要，创业不能全凭热情，而理智在管理中*重要。总结和反思就是对管理偏差的控制和纠正。不断反思，才能走得更稳更远。

*后，祝愿毕业即创业大学生创业成功。如果对大学生之外的创业人有所帮助，请点关注，老郭十年职业经理人的经历也许对你有所启发。