为什么同样是搜索引擎的巨头，百度的市值仅 667 亿美元，而谷歌市值为 总市值6405.50亿美元？

1. 为什么同样是搜索引擎的巨头，百度的市值仅 667 亿美元，而谷歌市值为 总市值6405.50亿美元？

百度2016年利润116.32亿人民币，谷歌194亿美元
看一下世界上搜索市场的市场份额

看出区别来了么，谷歌的市场份额是百度的12倍左右
利润大约也是12倍
谷歌讲故事的能力也很强，这么多黑科技是吧，你们也觉得很牛逼。也很影响市值

另外附一张谷歌收入构成

2. 如果我在一家公司有40%股权那么是否是这个公司盈利的40%归属于我？不是很懂

按股份占比分红

3. 40%股权是不是必须要40%的股票啊

不是  这个问题 是  分 总股本 还有 流通A股 来计算的 


百分之40的股权  是指 全部 股本

40%的股票 是流通的   如果 该公司 流通A股 是百分之30    那你不可能 拥有百分之40

4. 用22万买了40%的股权，请问每股多少钱？

用22万买了40%的股权，请问每股多少钱？这个问题有缺陷，没有说明总股本是多少。

5. google什么是刚刚创立的

谷歌公司（Google Inc.）成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建，被公认为全球最大的搜索引擎公司。
谷歌是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于AdWords等广告服务。
1999年下半年，谷歌网站“Google”正式启用。  2010年3月23日，宣布关闭在中国大陆市场搜索服务。2015年8月10日，宣布对企业架构进行调整，并创办了一家名为Alphabet的“伞形公司”（Umbrella Company），成为Alphabet旗下子公司。2015年，在2015年度“世界品牌500强”排行中重返榜首，苹果和亚马逊分别位居第二和第三名。2016年6月8日，《2016年BrandZ全球最具价值品牌百强榜》公布，以2291.98亿美元的品牌价值重新超越苹果成为百强第一。 2017年2月，Brand Finance发布2017年度全球500强品牌榜单，排名第一。   2017年6月，《2017年BrandZ最具价值全球品牌100强》公布，谷歌公司名列第一位。

6. 百度和 Google 的搜索技术是一个量级吗

百度是中国的，谷歌是美国的。各有侧重不能不可比较。技术都是一样的侧重不同罢了。百度侧重的是中国民俗，谷歌是侧重美国民俗。因为国情国法不同所以无可能比较量级。
【搜索引擎技术是硬件加软件。硬件是实际使用的机器，软件是程序编程】
搜索产品
搜索引擎产品其实包括很多种类，并不限于我们最熟悉的全网搜索引擎。
简单分类罗列一下：
* 全网搜索：包括市场份额最高的几大搜索引擎巨头，Google, Yahoo, Bing。
* 中文搜索：在中文搜索市场中，百度一家独大，其它几家如搜狗、搜搜、有道，市场份额相对还比较小。
* 垂直搜索：在各自的垂直领域成为搜索入口的，购物的淘宝，美食的大众点评，旅游的去哪儿，等等。
* 问答搜索：专注于为问句式提供有效的答案，比如Ask.com；其它的如问答社区像Quora和国内的知乎，应该也会往这方面发展。
* 知识搜索：典型代表就是WolframAlpha，区别于提供搜索结果列表，它会针对查询提供更详细的整合信息。
* 云搜索平台：为其它产品和应用提供搜索服务托管平台(SaaS或是PaaS)，Amazon刚刚推出它的CloudSearch, IndexTank在被Linkedin收购之前也是做这项服务。
* 其它：比始DuckDuckGo，主打隐私保护，也有部分用户买帐。
各种搜索产品在各自领域都需要解决特定的技术和业务问题，所以也可以建立相对通用搜索的优势，来得到自己的市场和用户。
搜索技术
搜索引擎所涉及和涵盖的技术范围非常广，涉及到了系统架构和算法设计等许多方面。
可以说由于搜索引擎的出现，把互联网产品的技术水平提高到了一个新的高度；搜索引擎无论是在数据和系统规模，还是算法技术的研究应用深度上，都远超之前的简单互联网产品。
列举一些搜索引擎所涉及到的技术点：
* 爬虫 (Crawling)
* 索引结构 (Inverted Index)
* 检索模型 (VSM & TF-IDF)
* 搜索排序 (Relevance Ranking & Evaluation)
* 链接分析 (Link Analysis)
* 分类 (Document & Query Classification)
* 自然语言处理 (NLP: Tokenization, Lemmatization, POS Tagging, NER, etc.)
* 分布式系统 (Distributed Processing & Storage)
* 等等
虽然搜索引擎涉及的技术方方面面，但归结起来最关键的几点在于：
* 系统：大规模分布式系统，支撑大规模的数据处理容量和在线查询负载
* 数据：数据处理和挖掘能力
* 算法：搜索相关性排序，查询分析，分类，等等
系统
搜索引擎系统是一个由许多模块组成的复杂系统。
核心模块通常包括：爬虫，索引，检索，排序。
除了必需的核心模块之外，通常还需要一些支持辅助模块，常见的有链接分析，去重，反垃圾，查询分析，等等。
[附图：搜索系统架构概念模型]

* 爬虫
从互联网爬取原始网页数据，存储于文档服务器。
* 文档服务器
存储原始网页数据，通宵是分布式Key-Value数据库，能根据URL/UID快速获取网页内容。
* 索引
读取原始网页数据，解析网页，抽取有效字段，生成索引数据。
索引数据的生成方式通常是增量的，分块/分片的，并会进行索引合并、优化和删除。
生成的索引数据通常包括：字典数据，倒排表，正排表，文档属性等。
生成的索引存储于索引服务器。
* 索引服务器
存储索引数据，主要是倒排表。
通常是分块、分片存储，并支持增量更新和删除。
数据内容量非常大时，还根据类别、主题、时间、网页质量划分数据分区和分布，更好地服务在线查询。
* 检索
读取倒排表索引，响应前端查询请求，返回相关文档列表数据。
* 排序
对检索器返回的文档列表进行排序，基于文档和查询的相关性、文档的链接权重等属性。
* 链接分析
收集各网页的链接数据和锚文本（Anchor Text），以此计算各网页链接评分，最终会作为网页属性参与返回结果排序。
* 去重
提取各网页的相关特征属性，计算相似网页组，提供离线索引和在线查询的去重服务。
* 反垃圾
收集各网页和网站历史信息，提取垃圾网页特征，从而对在线索引中的网页进行判定，去除垃圾网页。
* 查询分析
分析用户查询，生成结构化查询请求，指派到相应的类别、主题数据服务器进行查询。
* 页面描述/摘要
为检索和排序完成的网页列表提供相应的描述和摘要。
* 前端
接受用户请求，分发至相应服务器，返回查询结果
[附图：爬虫系统架构]

爬虫系统也是由多个模块构成：
* URL Scheduler
存储和高度待爬取的网页地址。
* Downloader
根据指定的网页列表爬取网页内容，存储至文档服务器。
* Processer
对网页内容进行简单处理，提取一些原始属性，为爬取的后续操作服务。
* Traffic Controller
爬取流量控制，防止对目标网站在短时间内造成过大负载
[附图：搜索系统架构实例：Google

这是Google早期的一张系统架构图，可以看出Google系统的各模块基本和前面概念模型一致。
所以一个完整的全网搜索系统的大致系统架构是类似的，区别和竞争力体现在细节实现和优化上。
数据
除了搜索引擎系统提供了系统支撑外，搜索结果质量很大程度上依赖于源数据的数量和质量，以及数据处理的能力。
全网数据的主要来源通常是从互联网上进行自动爬取，从一些高质量的种子站点开始，并沿网页链接不断展开，收集巨量的网页数据；这通常能达到数据在数量的要求，但也不可避免混入了大量的低质量网页。
除了自动爬取来的数据外，搜索引擎的数据来源还可以来自人工收集、合作伙伴提供、第三方数据源和API、以及购买；这些来源通常会有更好的质量保证，但在数量规模和覆盖率上会相对少一些，可以和爬取的数据形成有效的互补。
收集到足量的原始数据后，需要进行各种数据处理操作，把原始数据转换成在线检索需要的数据。
这个过程通常包括：网页分析，数据抽取，文本处理和分词，索引及合并；最终生成的数据会包括：词典，倒排表，正排表，文档权重和各种属性。
最终生成的数据要布署上相应的在线检索服务器上，通常会进行数据分区和分片布署，数据内容更丰富时还可能根据内容分类和主题进行分别布署，比如新闻时效类的网页可能就会独立布署，针对性地响应时效类的查询
[附图：索引数据：字典、倒排表、正排表]

这张图来源于Google早期的索引数据结构，包括词典、倒排表、正排表。
算法
有了相当数量的高质量数据之后，搜索结果的质量改进就取决于搜索算法的准确性上。
现在的搜索引擎通常通过向量空间模型（VSM = Vector Space Model）来计算查询和各文档之间的文本相似性；即把查询或文档抽象成一个词向量，然后再计算向量在向量空间中的夹角，可以用余弦公式得出，作为文本相似度的度量值。
在 基本的向量空间模型基础上通常会进一步加入词的权重值进行改进，通过经典的TF-IDF公式得出，即词频（TF）乘上逆文档频率（IDF）；其中TF = Term Frequency，即该词在所在文档中的出现次数；IDF = Invert Document Frequency，即包含该词的文档数除以总文档数，再取反，通常还会取对数来降维，这个值值越大表示这个词越能代表文档特征。
除了通过向量空间模型得出的文本匹配评分外，每个文档还会有自己本身的质量评分，通常由网页链接数据计算得出，代表了该网页本身的流行度权重。
最终的评分会以文本匹配的查询时动态评分和文档静态评分为基础计算得出；搜索引擎的评分计算都会考虑很多因素，但这两项通常是评分计算的基础。
有了确定的排序算法后，另一个重要的任务就是评估搜索结果的质量。
由于搜索结果的好与坏是一个比较主观的过程，所以进行定量的评估并不容易。
常见的做法是通过事先选定一批查询，通过人工评估或是预先设定标准值的方式，逐个评估每个设定查询搜索结果，最终得到一个统计结果，作为搜索算法的评估度量。
另一类做法是直接通过线上的用户点击数据来统计评估搜索结果质量，或是通过A/B测试来比较两种排序算法的点击效果来衡量。
合理而有效的评估方法，是搜索算法可以不断改进和比较的前提。
查询分析是另一个对搜索结果影响很大的方面，主要任务是把用户的查询文本转换成内部的结构化的搜索请求。
涉及的处理可能包括基本的分词处理，专有名词的识别和提取，或是查询模式的识别，或是查询分类的识别。
这些处理的准确性将能极大地改进搜索请求的方式，进一步影响搜索结果的相关性和质量。
开源方案
近年来在搜索公司内部搜索系统和技术的改进和发展的同时，一批开源的搜索系统和解决方案也逐渐发展和成熟起来。
当然开源系统在功能全面性、复杂性和规模上都不能与专业的搜索引擎系统相比，但对于中小企业的搜索应用来说应该已经能很好地满足需求，而且也成功应用到了一些大规模的产品系统中（比如Twitter的搜索就使用和改进了Lucene）。
现在比较常见的开源搜索解决方案有：
* Lucene
Lucene自然是现在最流行，使用度最高的搜索开源方案。它用Java开发，以索引和检索库的方式提供，可以很容易地嵌入需要的应用中。
* Solr & SolrCloud
Solr是Lucene的子项目，同属Apache软件基金会项目；它是基于Lucene之上实的一个完整的搜索服务应用，提供了大量的搜索定制功能，可以满足大部分的搜索产品需求。
SolrCloud是Solr为了加强其分布式服务能力而开发的功能，目前还在开发阶段，将在Solr 4.0发布。
* Zoie & Sensei (Linkedin)
Zoie是Linkedin公司在Lucene基础上实现的准实时索引库，通过加入额外的内存索引，来达到准实时索引的效果。
Sensei是Linkedin公司在Zoie基础上实现的分布式搜索服务，通过索引分区来实现分布式搜索服务。
* ElasticSearch
ElasticSearch 也是刚推出不久的一个基于Lucene实现的分布式搜索服务，据说在分布式支持和易用性上都有不错的表现。因为还比较年轻，真实的应用应该还不多，需要观 察。因为也是基于Lucene的分布式开源搜索框架，基本上会与SolrCloud和Sensei形成正面竞争关系。
* 其它开源产品
除了Lucene家族以外，还有一些其它的开源产品，比如Sphinx和Xapian，也有不少的应用；但近年来的更新频率和社区活跃度都不太能和Lucene系的产品相比。
* 托管平台
除 了开源产品外，现在还出现了一些基于云计算和云服务的搜索服务，比如Amazon新近推了的CloudSearch，还有更早一些的 IndexTank（已被Linkedin收购）。这类服务无需自己布置搜索系统，直接使用在线服务，按需付费，所以也将是开源产品的替代方案和竞争对 手。
附几张上面提到的开源系统的概念模型和架构图：
[附图：Lucene概念模型]

[附图：Lucene工作流程]

[附图：Sensei系统架构]

[附图：SolrCloud系统架构]

现状与未来：
传统的搜索引擎经过了十几年的发展，目前在技术和产品上都已走向逐渐稳定和成熟，通用搜索的市场也基本进入饱和，不像早些年一直呈现高增长率。
同时，在各个垂直领域，也出现了很多和产品结合的很好的垂直搜索产品，比如淘宝的购物搜索，大众点评的美食搜索，去哪儿和酷讯的旅游搜索等，也都在各自领域占据了相当大的市场，成为除了通用搜索引擎之外的重要的用户入口。
在开源领域，各种开源产品和解决方案也逐渐发展成熟，通用搜索技术不再为大公司所专有，中小企业能够以较低的成本实现自己的搜索应用。
现在搜索引擎产品之间的竞争更多的在数据、应用方式和产品形态上，在系统架构和基本算法上区分并不大。
搜索引擎在未来发展上，一是搜索将不仅仅以独立产品的形式出现，更多的会作为搜索功能整合到更多的产品和应用中。
在产品形态上，基于传统的搜索引擎，会演化出像推荐引擎，知识引擎，决策引擎等形式的产品，更好地满足和服务用户需求。
而搜索引擎所涉及和发展起来的各种技术，会更广泛地应用到各种基它产品上，比如自然语言处理，推荐和广告，数据挖掘，等等。
总之，搜索引擎对互联网技术和产品带来的影响是巨大的，未来也仍将有很大的发展和应用空间。

7. 你对现在都在买Yippi这个软件的股权怎么看，是真的吗

是新型骗局，不要买。上市公司不可能向普通市民销售原始股的。
无论是境内或境外上市的公司，不可能将原始股向普通市民进行销售。
类似购买“原始股”的事件早有先例，甚至已不是什么新鲜事。而这大多都是部分人打着上市公司旗号从事的低级骗局，希望谨防上当受骗。



根据《中华人民共和国证券法》第二章第十条之规定：公开发行证券，必须符合法律、行政法规规定的条件，并依法报经国务院证券监督管理机构或者国务院授权的部门核准；未经依法核准，任何单位和个人不得公开发行证券。



扩展资料：
Yippi骗局让人相信的核心是：
在苹果手机自带的股票软件中，就可查询到Toga Limited Limited股份代号为TOGL的股票当天行情。



而在许多视频网站中，也能查阅了Toga Limited Limited的简介级发展愿望。同时，他通过搜索引擎打开了一家Toga Limited Limited的中文网站。
据网站介绍：Toga Limited注册于美国内华达州，注册号码是98-0568153。在场外交易市场的榜单上，公司的股份代号是TOGL（原先名字为BlinkCouture，股份代号是BLKU。在2016年6月时代号更换为TOGL）。
参考资料：百度百科-中华人民共和国证券法

8. 被百度收购的公司目前有哪些？

2004年，百度宣称以5000万元收购国内最大网址站Hao123.com，实际收购金额仅为1000万元。
2006年5月，百度收购天空软件，开出的3000万元则是真金实银。
2006年7月，百度收购了千千静听。千千静听是一款音乐下载软件。一方是多年来坚持免费、又急需开发资金的优秀软件，一方是面对国内外公司的竞争，一心想提高终端用户桌面占有率的百度，一个有情、一个有意，其结果总是水到渠成。
2009年10月，百度完整收购了点讯输入法的开发公司，并将点讯输入法更名为百度输入法。2011年8月，百度收购番薯网40%股份，与中搜在线并列成为最大机构股东。此举有助于百度文库业务获得更为优质的版权资源和较为成熟的电子商务平台支持，加强文库业务的变现能力。2010年初，百度引入普罗维登斯资本的5000万美元投资了qiyi.com（由于视听许可证的问题，奇艺网已更名为爱奇艺）。2010年5月，百度联合达芙妮投资耀点100，此站于今年7月28日停止运营，CEO等高管已回台湾，官网已经打不开。2010年10月，百度联手乐天推出“乐酷天”，此站于去年4月20日，宣布关闭，百度B2C布局失败。2010年12月，百度投资齐家网，与齐家网建立深度战略合作，是百度开放电子商务战略的标志性事件，也是百度致力于繁荣电子商务生态圈的重要举措。2011年3月，原本计划于2010年上市的安居客改弦更张，宣布引入战略投资者百度，融资规模为5000万美金；2011年6月，百度一举成为莱富特佰第二大股东，持股比例29%，距第一大股东杨君岭30%的持股比例，仅有1%的差距，相差10万股；若以本次转股价格看，百度仅再动用不足11万元，即可完称对莱富特佰的控股；2011年6月，百度投资去哪儿网3.06亿美元，去哪儿网首席执行官庄辰超表示，“与百度合作后，我们将继续致力于提升去哪儿网的搜索技术和产品、服务质量。我们认为，百度的战略投资将会促使两家公司更好地抓住旅游行业现有的发展机会”；2011年6月，继百度巨资投资线下品牌百丽后，百度与百丽将合资建立B2C品牌，主营鞋帽与服装，并邀请原京东副总裁徐雷加盟出任高管之一。2011年9月，百度人才获得百度的1亿元投资，随之改名为百伯网。11月，百伯得母公司第二笔亿元投资；不过该网站已经半死不活。2011年12月，原36团（知我网）对外宣布，获得百度和IDG千万美元联合注资。知我网CEO苏海铮表示，这笔资金将被用于如提高售后的服务能力、自建仓储、提高物流速度等环节，而不会盲目地烧钱投广告和找明星代言。“其实这笔融资早在数月前就已完成，只不过我们一直比较低调，没有公开”。此外，刘强东日前在微博曾透露过说，百度多次想入股京东，被他拒绝。　　另外，百度通过BaiduNetcom持有北京莱富特佰网络科技股份有限公司29%的股权;通过Beijing Perusal持有Beijing Paibo Times Technology Co 41.2%的股权;通过 Baidu HK持有乐酷天49%的股权;通过Baidu Netcom持有Chongqing Rongdu Technology Co 40%的股权;通过Baidu Netcom持有Henan Feidian Network Technology Co 40%的股权。