(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
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display: 'inlay-fix'乐视手机桌面上的微信小号图标不见了怎么办_百度知道
乐视手机桌面上的微信小号图标不见了怎么办
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现在本公司推出一款最新的微信控制尾数开挂软件，只需在手机上下载一个软件，无须跟在手机旁也可即时抢到最大的红包。也可抢到最大的点数。 最近两天，有关乐视云A轮融资的消息传的沸沸扬扬。消息的发源地是2月28号乐视年会上乐视董事长贾跃亭除了唱了一曲情怀浓浓的《野子》，还意外透露了乐视云完成A轮融资，宣称其成为“乐视生态中的第四家独角兽”，但并没有提及具体融资金额以及资方。
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　　15年后半年之后，资本市场进入了空前的寒冬境地，在众多企业融资困难的情况之下，乐视生态却接连爆出了完成乐视体育A轮融资、B轮融资以及乐视云完成A轮融资等消息。纵向看来，乐视的融资路似乎一直呈现我行我素的态势。去年乐视体育完成A轮融资时估值28亿，相较于乐视体育，网传乐视云估值近百亿的金额，也让乐视云跻身国内最强云计算公司之一，大众对此次乐视云的融资额充满了好奇，也纷纷猜测乐视云的下一步规划。
“看不见摸不着”的乐视云如果做大？
　　贾跃亭在28号年会上发表的讲话明确提出“今年是乐视生态全球化元年，要把乐视生态这种独一无二的模式带向全球，为全球用户及人类社会持续创造全新价值”。而在乐视全球化战略中，乐视云似乎早已先行一步。
　　相比手机、电视、汽车这些终端产品，以及具有文娱精神的体育，云计算这个“看不见摸不着”的业务，一直以来显得较为低调。而事实上，乐视云自2014年独立以来，其发展脚步和全球化发展一直走在乐视生态的前沿。除了年初在美国宣布成了子公司，并被作为全球创新基地，配合乐视云扩展北美市场之外，还先后与英特尔、微软、戴尔等跨国企业达成战略合作协议；而在日前西班牙巴塞罗那举办的2016世界移动通信大会上，乐视云与全球最老牌移动通讯设备商爱立信宣布建立全球战略合作，双方将联合发起UDN（Unified Delivery Network）国际联盟组织。
　　事实上，乐视云涉足电信领域，早已不是什么新鲜事儿，早在年初的美国CES上，乐视云就与数据运营商Equinix、法国运营商Orange、澳大利亚电信、西班牙电信等全球多家电信运营商建立合作，将视频CDN服务深入全球电信领域，并向全球运营商开放视频云生态体系。有了全球电信运营上的支持，再加上乐视独创的VaaS模式，以及乐视霸屏模式的内容优势，乐视云平台将其全内容推送至全球的云平台并不是遥不可及。
　　由此看来，乐视云在乐视全球化战略中所发挥的作用可见一斑，那么乐视云的A轮融资作为乐视生态全球化战略中的先行者和铺路人也就不足为奇了。
　　谁是下一个上市的“独角兽”？
　　前面已经说过，资本寒冬的大环境对乐视生态的融资似乎影响并没与多大，无论资本市场是不是正在经历寒冬的历练，乐视生态的融资依旧我行我素。乐视云完成A轮融资并不出奇，在乐视云之前，乐视影业、乐视体育、乐视移动已经先后完成了融资，但是却并没有独立上市的案例。那么乐视云会打破这种局面，成为乐视生态中第一个独立上市的吗？
　　在乐视生态中，乐视体育一直是最高调的那一个，在乐视体育完成c轮融资后，其上市传闻也是愈演愈烈。当然，乐视体育也有它“高调”的资本，抛开他融资过后的估值不说，就最近27亿元拿下中超连续两年的独播版权来说，乐视体育的高调也找到了落脚点；更有传闻说乐视体育完成10亿美元B轮融资，估值达40亿美元，虽然40亿美元的估值只是传闻，但就其在完成A轮融资后的发展速度来看，传闻也并非空穴来风。而对于乐视体育独立上市的说法，乐视体育高管在2月23日接受记者的采访中也并没有否认。
　　在2016年乐视内部信中，贾跃亭提到，乐视今年总收入超200亿元，生态估值突破3000亿元。在过去的一年中，互联网及云生态上演移动逆袭，乐视云成为中国视频云、生态云第一品牌。目前，乐视云已在互联网、广电、体育、教育等领域垂直深耕，并拥有数万家客户，全球触达数十亿用户，致力于打造全球最强视频云生态。
　　由此看来，乐视体育独立上市的“底气”，也为乐视云的独立上市计划带来了信心。
微信抢红包 作 弊 器
假定你有一台智能手机或苹果手机，假定你在上面装了某个软件，那么你本年的新年很或许是在下面这么的场景中度过的：
这也使得许多的网友宣告了下面的慨叹：
而近期几天不少群里边又流行起来一种“红包接力”的玩法，大约的规矩是：群里边先由一人发一个红包，然后咱们初步抢，其间金额最大的那自个持续发新一轮的红包，往后不断往复循环。
这时分咱们或许就会问了，一向这么玩下去会有啥作用呢？是“闷声赚大钱”了，仍是“失掉几个亿”了？是毕竟结束“共同富裕”了，仍是变成“寡头独占”了？要答复这些疑问，咱们无妨用计算模仿的方法来做一些随机试验，得到的作用或许会让你大跌眼镜呢。
红包进阶模型——散布
温习一下方才的切面条模型要害。
1 一次能够生成n个随机数，且总和为1，这么每个数乘以红包总金额便是每自个分得的钱；
2 每个随机数的期望应当对等，即n分之一，这是为了确保咱们抢红包机遇对等；
如今咱们为它添加一个第三条：
3 有一个参数能够用来调度红包的“公正”程度。这儿的公正不是指机遇公正，而是说每次发红包咱们实习拿到手的钱是不是附近，即金额分配的波动性是大仍是小。 比方100元的红包发给10自个，假定每人都是10元分配，咱们认为这种分配更公正些；假定起码的才0.8元，最多的有20元，明显就有失公允了（意外的 是作者好几次碰到这种状况……）。
走运的是，在许多的随机变量散布中，有一个“狄利克雷散布”十分适宜上面列出的这些状况。狄利克雷散布自身有n个参数，但为了满足条件2，咱们能够只用一个参数 α 来选择它的具体方法。α 越大，每人分得的金额比例就越倾向于均匀，反之则波动性越大。
更走运的是，咱们初步提出的切面条分法，恰恰便是当α=1的时分，狄利克雷散布的最简略状况。
方才切面条的作用，也便是α=1时的狄利克雷散布生成的随机数
0.， 0.，0...
而下面是α=10时的一组随机数：
0.....1703169
能够看出，当α=1时，金额分配的改动性十分大，而在α=10的景象下，金额的分配就均匀多了。
模仿接力游戏，初步
有 了这个想象的红包分配机制，咱们就能够来模仿红包接力的游戏。首要假定咱们有一个50人的群，每人初始手头上的可用金额为50元（这儿是为了发生“破产” 景象而故意放低的，土豪们请疏忽此设定），根据规矩，每次红包的总金额是20元，发放给10自个，其间抢得最大红包金额的人将宣告下一轮的红包。假定或人 发完红包后余额变成了负值，就不能再持续抢红包（请原谅这个丧心病狂的设定……），由于他/她现已发不起下轮红包了，但容许如今其余额为负。
在咱们的模仿中，依然对实习状况做了许多简化，比方假定抢到红包的人是在参与游戏的人基地均匀散布的（排除了财物为负的人）。在实习状况中，咱们或许会根据自个余额的多少来选择是不是持续参与，但在此咱们疏忽了这种或许。
咱们设定 α=2，并让红包接力100次，毕竟咱们的余额如下：
31.24 82.69 18.07 44.56 62.87 33.40 47.00 45.55 77.11 70.44
54.28 26.98 54.74 80.30 28.32 43.98 48.80 82.69 82.94 -11.00
34.30 80.64 60.68 47.34 40.13 52.55 23.39 62.67 92.20 72.43
41.55 40.12 50.51 81.30 51.17 43.36 34.93 64.38 42.70 -8.90
9.10 78.61 46.35 64.18 61.90 13.61 50.01 68.51 41.21 54.14
可 以看出，有两位兄弟意外破产了，而毕竟财物最多的有92.20元，简直翻了一倍。一个很明显的事实是，破产的玩家都是由于“中头奖”中得太多了， 致使绰绰有余。相反，毕竟收得92.20元的这位玩家归于“闷声发大财”。经计算，他/她取得第一名0次，第二名3次，第三名2次，第四名2次，第五名4 次，等等。
下面展现了每自个的金钱改动状况：
当然，概率面前人人对等，没有谁能预知自个抽中红包后会是最大的仍是最小的，所以从对称性的视点思考，自个选择的作用是完全随机的。可是，从悉数群的视点来看，有一个政策却在悄然发生改动，那便是这个群的“贫富差距”。
均匀仍是独大？尼系数来差异
咱们注意到，在游戏最初步的时分，咱们的资金都是一样的（50元），而在100次接力往后，几家欢欣几家愁，贫富差距被拉大了。所以咱们有两个很天然的疑问：1. 怎么量化这种贫富差距？2. 跟着游戏的进程，贫富差距会有怎么的改动？
对 于第一个疑问，咱们能够借用经济学中的一个概念来予以答复，那便是所谓的“尼系数”（Gini Coefficient）。尼系数通常被用来衡量一个********居民收入的公正性，其取值在0到1之间，越大标明贫富差距越大，即少部分的人把握了这个经济体 大多数的收入。尼系数的计算公式能够在它的维页面中找到，关于之前的模仿游戏作用，计算出的尼系数是0.2551。
这个作用的一定数值或许并没有太大的意义，因此咱们在每一轮接力往后都计算出当时这个群的尼系数，然后查询它的改动。作用如下：
在 这儿咱们将接力次数延伸到了500次。能够看出，跟着接力的进行，尼系数的整体趋势是在不断变大的，意味着贫富差距会跟着游戏的进行变得越来越大。这其 实极好了解：总是会有人由于拿了太多头奖而破产，这么财富会在越来越少的人基地进行分配，所以相应地贫富差距就拉大了。
红包越“公正”，贫富差越大
前 面提到，在咱们的模型中有一个参数 α 用来操控红包金额分配的“公正”程度（或许更精确地说，是“均匀”的程度，由于就机遇而言，每自个分得金额的或许性都是一样的，但就每一次实习分得的金额 而言，α 越大，这种分配越倾向于均匀，即作用的波动性越小）。下图展现了一组随机模仿试验的作用，其间咱们模仿了20次红包接力的游戏，10次取 α=2， 别的10次取 α=20。每次游戏中，红包都接力了500次。
能够看出，红线和蓝线尽管有所堆叠，但整体来看蓝线的取值要比红线更大，也便是说，红包金额越“公正”，贫富差距反而会越大。
这 个定论看起来或许有些反直觉，但正本也合情合理：假定红包的分配是一定公正的，那么第一名得到的金额就将是2元，而下一轮又有必要送出20元，所以 总共亏本18元；假定红包金额的波动性很大，就会有一部分人得到的金额小于2元，而第一名就会得到更多，也就更不简略破产。所以说，一个规矩是不是真的“公 平”，不能只看其表面。
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