技术人员搞公司还是省省吧

本文作者回顾了一年创业经历,分享了从成功与失败中汲取的宝贵经验,包括技术团队的重要性、执行力的价值、人才挖掘与利用、人脉建设、企业发展方向、坚持与感恩等关键点。文章强调了生存为首要任务,利润才是核心目标,同时提醒创业者要注重道德底线、控制情绪、感恩员工,以及避免理论与实践脱节。
开业一年了,去年订的目标除了积累三个产品的目标完成了,其它两个:营业额和人力资源的目标全部遭遇了滑铁卢。原来感觉清晰的思路也变得越来越混沌啦。回首这一年,真可谓:谈笑间樯橹灰飞烟灭,只不过这个樯橹是自己就是了,当然把自己形容为樯橹 , 有点太抬举自己了,也许至多是个破船吧。

    当然值得庆幸的是我们活下来了。活下来就有希望,人家转角能遇着爱,为什么我们就不会转角遇着钱呢。也许这样说有点俗。但一年的经历告诉我一个真理,新创的企业首要的任务就是要活下去,赚到钱才是硬道理,其它都是次要的,什么打造企业文化,构建上层建筑,塑造企业之魂统统都是虚的。当然,可以没文化,但绝不能没道德,恪守道德底线还是很重要的,当然这个道德底线可不等同于法律,如果你把道德底线降到不犯法这种层面,恭喜你,爆发户一定是你了,但很不幸,理论上你也走不长远啦。

    一直想对这一年进行个总结。但每次总结的时候,脑子里就象装的都是浆糊,不知道该怎么样下笔,就象前面两段以及接下来的文字一样,充斥的都是一些片段的感触,但当你想把这些系统化的时候,却又发现他们完全无法进行关联。

   其实这一年感触最深的还是技术人员搞公司还是省省吧,没有好的业务人员配搭,就安心写你的代码吧。

 第二,理论是重要,但更重要的是要找到会执行的人,没有这个会执行的人理论神马的都是废的。

   第三,其实每个人都是人才,关键看你用他那个方面,认识到人的长处并能把它挖掘且充分的利用,这个能力相当的重要,可惜,我在这方面的能力几乎为0。

   第四,人脉很重要。在中国你的人脉比利益的引诱更管用,儒家的家国思想对中国人的影响是根深蒂固的,不要盲图把国外的理论直接套到中国的企业里,那样必死无疑。

   第五,寻找到自己企业的发展方向,并坚持不变。这样才不迷茫。当然事实是当你看不到对的时候,是必然会迷茫的。

   第六,思路出来了,就马上去做,并且停止去想其它的思路,只想着怎么把这个思路做成就行了。不然想的永远比做的多,这样你会一件事都做不成的 。  

   第七,坚持很重要,有句话真的很在理,今天很悲惨,明天很悲惨,后天很光明,但大部分死在了明天的晚上。我们需要坚持,只要不死,就必然能等到一个迸发的机会。

   第八,员工不是为你打工的,他们是来帮助你的。他们能来上一天班,就是来帮助你一天,你就要怀着感恩的心去感激他们。这话在普通人听着有些虚伪,当你创业后,你就会深刻的明白这句话了,这话绝对是发自内心的。

   第九,控制自己的脾气。注重说话的技巧,直白的讲出别人的过错,其实很愚蠢,不仅让别人不喜欢你,而且打击别人的积极性。

   第十,一定要以身作则,因为当你自己做不到的事情,你又要去教育别人的时候,是会脸红心虚的。而且你也不好意思去讲了。讲了也会被别人鄙视的 :) 

   第十一,不要找理由,错了就是错了,承认了,改正就行,但有时候这点很难实现,因为每个人都认为自己是对的,当别人实在无法接受你意见的时候,不要讲:”如果你认为自己是对的,就来反驳我,你能反驳的了我的观点,就证明你对了“。这是很愚蠢的。这不是国际大学辩论会。也许你能胜得辩论,但被驳倒的一方却是会更加不愿接受你的观点的。             

   第十二,不要麻木,要学会感恩。感谢你的员工,感谢你的客户,感谢你的父母。感谢党,感觉国家,感谢CCTV。这点的确很难,但一定要做到。因为发自内心的感激,才是能打动人的。发自内心的微笑,才是真正能感染人的。虚假的笑容除了锻炼你的面部肌肉,没有任何作用  。 

 

文章来源:http://www.cnblogs.com/jivi/p/3502541.html

【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 学习路径与持续学习机制 软件技术人员扩展知识面的首要任务是建立系统化的学习路径。可以通过阅读官方文档、参与在线课程(如Coursera、Udemy)和阅读专业书籍(如《设计模式:可复用面向对象软件的元素》《Clean Code》)来构建基础知识体系。此外,参与开源项目和技术社区(如GitHub、Stack Overflow)能够帮助技术人员接触到真实场景下的技术挑战和解决方案[^1]。 ### 实践驱动的学习 软件技术的学习不能脱离实践,应通过构建个人项目或参与团队项目来巩固理论知识。例如,可以通过开发一个简单的微服务系统来理解服务间的通信、部署和监控机制。以下是使用Python Flask框架实现一个简单的微服务示例: ```python from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/hello') def hello(): return "Hello from the microservice!" if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 该示例展示了一个基础的微服务模块,通过实际编码可以加深对微服务架构的理解。此外,技术人员还可以尝试使用Docker进行容器化部署,以模拟真实环境中的微服务运行机制[^1]。 ### 跨领域技术探索 除了掌握核心的编程技能,软件技术人员还应拓展对相关领域的了解,例如DevOps、云原生架构、人工智能和大数据处理等。通过学习Kubernetes进行容器编排、使用AWS或Azure进行云部署、掌握CI/CD流水线的构建等方式,可以提升系统级设计和运维能力。同时,了解AI领域的基础算法和数据处理方法,如使用Scikit-learn进行机器学习建模,有助于技术人员在多学科项目中发挥更大作用[^1]。 ### 技术交流与协作 参与技术会议、黑客马拉松、线上研讨会等是扩展知识面的重要方式。通过与行业专家交流、参与技术讨论,可以了解最新的技术趋势和最佳实践。此外,技术人员可以通过撰写技术博客、在知乎或掘金等平台上分享经验,以输出促进输入,形成知识的双向流动[^1]。 ### 持续反馈与评估 建立个人知识成长的评估机制是关键。可以通过定期进行技术测评、参与LeetCode或HackerRank等编程挑战来检验学习成果。同时,设定阶段性目标,如每季度掌握一门新语言或框架,并通过项目实践加以验证,有助于保持学习的持续性和方向性[^1]。
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