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如何评价小县城京东和顺丰是同一个地方

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壹否

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京东和顺丰是一个单位吗?京东和微信是一家吗?

发布于 2022-04-05 17:10:50

标签：京东和顺丰是一个单位吗?京东和微信是一家吗?京东顺丰一个单位微信

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05li

不是，京东和顺丰不是同一家公司。

京东，中国自营式电商企业，创始人刘强东担任京东集团董事局主席兼首席执行官。旗下设有京东商城、京东金融、拍拍网、京东智能、O2O及海外事业部等。2013年正式获得虚拟运营商牌照。2014年5月在美国纳斯达克证券交易所正式挂牌上市。2015年7月，京东凭借高成长性入选纳斯达克100指数和纳斯达克100平均加权指数。 2016年6月与沃尔玛达成深度战略合作，1号店并入京东。

顺丰控股指的是创立24年的顺丰快递于2017年2月24日上市，正式亮相资本市场。除了国内庞大的快递网络，顺丰在国际业务上的拓展也领先于其他快递公司。

2017年2月24日，鼎泰新材将正式更名，证券简称变更为“顺丰控股”。2018年10月，《财富》未来公司50强排行榜发布，顺丰控股排名第九。2019年10月23日，2019《财富》未来50强榜单公布，顺丰控股排名第32。2020年1月9日，胡润研究院发布《2019胡润中国500强民营企业》，顺丰控股以市值1675亿元位列第33位。2020年5月13日，福布斯发布全球企业2000强榜单，顺丰控股名列第684位。

不是的，他们不是一家的微信是属于腾讯的腾讯公司啊所以说他们京东的和微信的他们不是一家公司的，所以说也不是一家人可以这样明确的告诉你，他们他们两个人是分别属于分别的两个公司的，所以他们不是一家人，他们只能说是有合作的关系

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用户473609

京东快递和顺丰快递不是一家。京东快递的老板是刘强东，该快递是依赖于京东商城的货源，经过几年发展逐渐接收京东商城以外的单。配送及时，稳定。顺丰快递老板是王。业务扩展到国外，有自己的飞机，准时准点发货配送。配送服务非常到位，可以说是快递行业的老大！

你好！京东和微信不是一家公司，微信是属于腾讯公司产品。京东与微信的关系是属于合作关系

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未来dian

不是一个单位法人都不同、京东法人是刘强东、顺丰法人是王卫

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步步为营还是精益求精？在线贝叶斯给我们的启发

我们在前一篇提到了在线贝叶斯估计，在这一章中，我们讲述在线贝叶斯估计体现出来的重要思想：要精益求精，不要步步为营。

我们在前一章中第一次提到了在线贝叶斯估计的概念：当证据源源不断到来时，贝叶斯估计并不是等着所有的所有的证据来了以后才开始计算基于所有收集到的观测的后验概率。而是开始根据少量的证据计算一个概率，然后每次拿到每一个新观测的时候，都用该观测来调整之前的估计。

以开水房打水的例子而言，你进入开水房准备打开水，你想知道这个水是否开了，在这个过程中，你实际上是一步一步拿到证据，并且用这些证据不断更新你上一步的猜测的：

这个例子中，观测是源源不断来的。在线贝叶斯估计使得我们不用等拿到所有可能的观测之后再估计一个最终的后验概率，而是可以

贝叶斯的在线估计算法的核心，和很多在线算法(on-line algorithms) 相同。在线算法的核心步骤包括以下几点：

和在线算法相对的叫做离线算法(off-line algorithm) 。离线算法又被称为batch algorithm。离线算法对于新来的数据，总是把它加到前面的数据重新计算得到结果。比如说一开始你有100个数据，你用这一批数据得到了一个结果，当你又有了100个新的数据后，你需要把这100个和原来的100数据合并起来，用200个数据重新计算一下结果。这就是离线算法。

在线算法和离线算法的最大的不同是不需要重新计算，而是在前一次的计算的结果上进行调整：拿到新的100个数据之前，用着100个数据来更新之前计算的结果，更新的结果和用200个数据重新计算的结果一样。因此在线算法和离线算法最大的差别不在于数据是否一个一个来，而在于是需要重新算，还是在原来的基础上进行更新。

在线算法的例子：求均值

我们用求均值的例子来说明在线算法和离线算法的区别。假若给你100个数，从x1,x2,...,x100，要求它们的均值很容易：

这种方法是拿到所有的100个x后一起计算的。这就是离线算法。

而在线算法是如何计算的呢？

这个均值，是基于当前的所有数据(只有一个x1)计算得到的。

也就是说，从初始估计

出发，

这个就是求均值的在线算法。

相比离线算法，在线算法有三个巨大的优势：

不仅如此，在线贝叶斯，乃至所有的在线算法体现出来的一种思想，就是精益求精：在最开始，我们并不求完美，而是先得到一个结果；我们在该结果的基础之上，不断的接收新的信息对原来的结果进行改进，以达到我们所追求的最优的目标。

精益求精的这种思想，在很多领域都有非常多的体现。举几个例子。

例子1: 函数极值的数值解法

在我们高中的时候，我们就学会求一个函数的最大值或者最小值。我记得最常用的方法就是求导法。我们将函数的表达式求导数，令其为0，建立一个方程。方程的解就是这个函数的极值。

例如对于函数

而言，该函数的导数为

令导数为0，即

与解析解相对的，就是数值解(numerical solution) 。数值解的核心思想就是精益求精。我们用下图来解释。图中的蓝色曲线，就是这个函数y的表达式。我们想找到这个函数最大值对应的x的位置(红点处)。

找到数值解具体有以下几步：

我们可以发现，找到数值解的思路是并不试图一次就找到函数最优值的位置，而是用逐步迭代的方法不断逼近最优值。这就是精益求精的思想。

而我们刚才的解析解的方法，是根据公式严格推导。这种方法用成语步步为营来描述最为贴切。相比较于精益求精，步步为营有两个缺点：(1)知道最后一步之前，你永远不知道答案，哪怕是一个粗略的答案(2)一旦任何一步出了错误，最后的结果都是错的。

从这一点来说，我们在初高中的最后几道大题都是步步为营：在你推出最后结果之前，你不知道你证明对了还是错了，并且一旦中间任何一步错了，你都无法得到正确的结果。

例子2: 项目管理中的敏捷模型

熟悉项目管理的人，都知道项目管理有两种不同的模型。第一个模型是瀑布模型(Waterfall model)。瀑布模型将一个系统的开发分成包括需求分析、设计、实现、发布等多个阶段。每个阶段都有相应的管理与控制，因此能够比较有效的确保系统品质。瀑布模型显示在下图中的上半部分。我们可以看出，瀑布模型中各个阶段有相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。

然而，用瀑布模型来进行项目的管理有2个重要的缺点:

与瀑布模型相对的是敏捷模型(Agile Model)。敏捷模型显示在上图的下半部分。我们可以看出，在用敏捷模型来开发项目中，整个开发工作被组织为一系列短周期的快速迭代。每一次迭代都包括了需求分析、设计、实现与测试工作，并通过客户的反馈来进行不断改进，直到达到最后的要求。

和瀑布模型相比，用敏捷模型来进行开发的突出优势在于

这里说的瀑布模型和敏捷模型，同我们刚才的函数极值的解析解和数值解何其相似！瀑布模型和解析解这两种方法，都是采用了'步步为营'的思路，而敏捷模型和数值解，就对应着`精益求精'的思路。

例子3:最简可行产品

很多年前，我和同事一起去和一家私营公司的CEO谈项目合作。这个公司是做国内做高压电线自动检测最好的一个公司。简单的来说，他们做了一个设备，可以用一根长的杆子捅到高压电线上挂住，然后实时检测输电线路是否正常工作。一天晚饭的时候，这个CEO在和我谈到他们开发的思路的时候，说了这么一段话：

像我们这样的小公司开发产品，尤其是科技含量较高的产品，不能想着一步到位。最开始，一定要把一个不完美，但可用的产品搞出来。这样我们心里就有底了。然后拿到现场去用，工程师在部署后会告诉我们很多设计之初没想到的问题，用户会给我们提供更多的要求，我们就在这些基础上一步一步改进。别看我们现在这个产品功能看着这么漂亮，但是第一代产品刚出来的时候问题非常多。

这么多年，我仍然记得清清楚楚他说的这个就是不完美，但可用的产品的这个概念。后来我才知道，这就是大家所说的`最简可行产品'（minimum viable product，简称 MVP)。MVP的严格说法，是指的有部分机能恰好可以让设计者表达其核心设计概念的产品。设计者可以进行验证式学习，根据使用者的回馈，进一步了解使用情形，并且继续开发此产品。

我在香港的胡子科技学院( )的网页上看到下面一个例子。

市场的反应往往是难以预料的。尤其是初创企业。试想想当你投放了大量资源、金钱、时间，请了一队团队去开发一个 APP／平台，推出到市场后却发现没啥人用，感觉是绝对不好受的。

解决这个'推出市场后没有人用的问题'最好方法，就是MVP。创业者与其花大量资源去开发一个自以为会成功的完美产品，倒不如用最快的方法，建立一个只有最少、最基本功能的'半成品'。先把这个'半成品'推到市场，看看市场的反应。

有很多非常成功的初创企业，也是遵循MVP的精神。Groupon这家市值上亿美元的公司，便是MVP的一个很好例子。

创办人Andrew Mason 在成立Groupon初期，与其花资源去建立一个`完美的团购系统'，他只建立了一个简单的WordPress博客。这个博客定时会放上一些商店优惠的文章，而其优惠也只是透过人手，一封一封的去电邮给参加者！后来，他发现这个发布商店优惠文章的博客非常受欢迎，Andrew 因此确定这个主意有市场后，才开始组织团队去开发这个团购系统。

上一个例子中的敏捷模型，其实就是先力争推出一个MVP。推出MVP之后，开发者可以根据用户或者使用者的回馈，进一步了解使用情形，并且持续不断的在上一个版本的基础上，根据实际情况进行改进。

MVP和刚才说的敏捷模型，实际上还和最近互联网行业推出产品基本的做法小步快跑，快速迭代的思路完全一致。

小步快跑，快速迭代，就是不要想着一次性发出好的产品，而要通过快速迭代的方式进行更新，保证每一小步都跑得很快。在快速迭代理念支持下的产品研发是 '上线-反馈-修改-上线' 这样反复更新内容的过程。再开始时，要允许不完美，但要通过快速迭代逐渐向完美逼近。每天都能发现修正一两个小问题，不到一年产品就打磨出来了。

与之相对的，如果开始总是面面俱到的谋布局，并且在每一步尽善尽美求完美否则不肯往下走，这样的问题就在于，你开始一旦某一个点没考虑到或者考虑不周全，那么你只能到最后一步才会发现问题所在，此时重头再来的代价和时间成本会过于昂贵。

凯文•凯利在他的畅销书《失控》里，有过这么一段话:

例子4: 用精益求精的方法来写论文

我在香港理工大学期间，听到过一位我非常敬佩的老师来组里给学生分享过应该如何写学术论文。

他告诉我们，写一篇论文有两种方案。第一种方案，是迟迟不下笔，要等着把idea想好，仿真做好，实验完成之后，拿到了所有的素材之后才开始写。在写的过程中，按照自然顺序一章一章的打磨，写完一章，再写下一章。

第二种方案，就是稍微有了一个idea就开始写，甚至这个idea都不需要很好。写的过程中，不打磨语法，用最快的时间写出一个初稿。初稿写完以后，给周围的人看，让他们提意见，这时我们就会知道这个文章的idea有哪些漏洞，如何改进等等。然后不断的进行多次`快速迭代'式的修改文章。每次修改，都完善idea，仿真、实验，修改语法，这样最终把文章打磨完成。

这位老师说，我们一定要用第二种方法来写文章。

现在看起来，确实应该如此。如果按照第一种方案来写文章，你可能永远都写不出一篇论文。原因在于，(1) 只有当你写完以后，别人才可能给你意见，一旦你发现某一个意见可以采纳，你可能需要重新做实验，做仿真，又重头来过，导致时间耗费的过长。(2) 写文章的过程中，如果按照一章一章的仔细打磨，你可能发现你写到后面的时候，因为需要修改idea或者仿真等，前面的部分很多需要重新写，这些仔细打磨的部分就全部浪费掉了。

其实，不仅仅是写科学论文，我觉得这种方式可以用到写任何文章的方法。Facebook人工智能研究院智能围棋项目的负责人，也是网上的著名科学段子手田渊栋，在他的知乎专栏中发表的一篇文章《碎片化时代如何读写》中，写到下面的一段话：

这种方式，实际上就是先尽可能写出一个MVP出来，然后再不断迭代去改进。从这个意义上来讲，最初迅速的完成一个MVP，比花很长时间完美的完成一个产品要重要的多，这也是印证了这句格言：

完成比完美更重要 (Done is better than perfect) 。

我们在前面几个例子中，说到了用精益求精的思想来开发产品、写文章等的好处。你应该可以理解，用精益求精的思想的好处在于，可以快速后端的用户(或者开发者本身)得到反馈，迅速完成迭代升级。

其实，从开发者是否能完成这个项目而言，用精益求精的思想来做项目，有两个好处。

第一个好处，是安心！在前面的'例子3:最简可行产品'中，那个CEO和我说的一段话中就可以反映这一点：最开始，一定要把一个不完美，但可用的产品搞出来。这样我们心里就有底了。

心里有底，这就是安心。起码从方案上来讲，这个方案是可行的。开发者需要做的，就是在这个可行的方案上进行改进而已。即便哪一点改进不成功，退回原来的版本即可，起码这个版本可以work！相反的，如果用步步为营的方式来做项目，直到你到达最后一步之前，你都不知道这个产品到底能不能工作，压力山大！一旦不能工作，你可能需要重头再来。这就是精益求精比步步为营的好处。

第二个好处，就是多次的即时反馈。开发者用精益求精的方式改进MVP，每次改进成功，实际上都可以获得完成时的成就感。一旦得到这个成就感，开发者又可以迫不及待地投入了下一个小目标，进一步改进当前的版本。

我在上课的时候问过我的学生一个问题，为什么一个人上自习学习的时候，坚持1个小时不到可能就得休息，而玩游戏的时候，则可以通宵呢？

原因就在于学习的反馈链条很长，而玩游戏可以得到即时反馈。

《游戏改变世界》一书中，揭示了人类会被游戏吸引的深层机理就是：即时反馈。游戏开发人员深谙此道。你在游戏中的任何操作，都会立马视觉化、数据化地显示出来。

不要小看每次砍怪物头上飚出的数字，不要小看出招的音效，不要小看伤血的红字和加魔的蓝字，它们都给玩家提供了最最直观的即时反馈。

你清楚的知道，你这次击杀怪物，一定会涨经验值，并且有几率会得到一些宝物。其实就是说，及时反馈使得你明确知道，你的每一次操作，都是有回报的，并且回报就在操作完成时！这就是使得我们能通宵玩游戏的原因。

对比现实生活中的学习却相反。今天你费劲心力背了50个单词，几乎完全不能立刻看出你付出努力的成效：之前看不懂英文书还是看不懂，之前听不懂的英文电台还是听不明白。你只有持之以恒的坚持很多年，才会突然有一天发现你的英语水平涨了。但是这个反馈链条未免也太长了吧。

包括英语的很多学科、乃至很多技能的学习的反馈链条都很长。例如小提琴和二胡。直到你付出非常长时间的枯燥的练习之后，你拉出的声音才不至于让人立刻想把你赶走。自己的努力不能得到即时反馈，就是很多人不能静心下来学习的主要原因。

忍不住想起了左小祖咒唱的这个《交作业》的这首歌

天哪，这个反馈链条如此之长，并且回报充满了如此之多的不确定性，难怪没有动力交作业啊。。。。

怎么破？其实核心就在于如何缩短这个反馈链条。例如背单词的时候，你可以引入奖励机制或者自我成就机制，例如每次完成50个单词的任务，就给自己一个奖励，或者在你的完成任务列表上重重的打一个勾！

从另外一个角度而言，我们需要训练自己的延迟满足的能力。延迟满足，就是一种克服当前的困难以获得长远利益的能力。通俗地说，就是坚韧(Grit)。坚韧不拔的忍耐能力，对一个人极其重要。

我们今天的收获是：

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