李想的创业故事

    李想是今年才开始被媒体的聚光灯发现的,25岁、中学毕业、身价过亿、80年代,已经成为这个年轻人身上的符号,而这符号既是光环也是标签。

    其实,谈到李想,必须先提供一个我偶然发现的事实。当Donews5G评论决定选择李想作为本期白话对象的时候,一些40多岁的ITer问道,李想是谁?一些30多岁的ITer说道,李想不错,PcPop上的很快。而一些李想的同龄人在说,我也25岁... ...

    李想的财富故事对我而言,已经没有冲击力了。因为我的神经已经在几年前被我的同龄人冲击过一次了,他们今天还排在各个富豪榜上,比如丁磊、陈天桥、江南春... ...

    然而,李想仍然有其神秘的地方,第一,他没有上过大学;第二,他的公司没有经过VC的加速和催肥;第三,他的公司不是让人晕眩的成功,但是在竞争激烈的IT产品社区+门户中,靠自有资金和利润确立了江湖地位。

    在将近两个小时的时间里,25岁的李想接受了一群IT老兵的盘问质询,也享受了和他应该属于同一年代的Donews实习生的人生问答:

    1、李想的出身

李想来自一个开明和幸福的家庭。这让他可以在高中时代就可以按照自己的意愿玩儿起了计算机和BBS,而当他决定不上大学而选择创业的时候,家庭也支持了他。这种幸福是与生俱来的,但这可以算是李想成功故事的第一步台阶。

    2、李想的成长

李想的成长是从个人网站开始的,然后逐渐发展到一个150名员工的团队。在早期,李想说自己能够成功是因为兴趣和爱好;然后,支持李想继续进步的是责任心;最后,李想发现管理也是一门很有趣的学问,于是,李想从一个发烧友、职业撰稿人转变为企业家。

    3、李想的机会主义

在对李想采访之前的研究中,我一直希望找到成功故事中的典型场景--贵人相助(就好像张静君之于丁磊)。但Google并没有能够回答我这个问题。最后,还是在“严刑拷打”和“互相揭发”中解决了这个问题。当李想决定从石家庄来到北京下海的时候,他遇到了一位毛遂自荐的合作伙伴,帮助他开始了北京的业务。今天,这位“贵人”还是李队的成员,承担COO的职位。在我的理解中,这是李想走上舞台的开始。

李想的第二个机会来自他自身的特点和能力。一个是年轻,所以他能容忍一个娱乐区的社区在IT网站的摇篮里生存成长,以致一度占到该网站将近一半的流量。虽然看上去有些不务正业,但客户群正是一个社区网站成长的发动机,也是一个门户网站粘合剂。另外一个是李想本身就是一个IT发烧友,所以他能够让PcPop拥有相对竞争优势--产品评测。

李想的第三个机会是否能够成功还不好说,但他以10个人的团队创造了一个飞速发展的汽车社区,还是令很多人吃惊和佩服的。尤其是当他谈到,当初成立汽车频道的时候,四名成员甚至连驾驶执照都没有。于是,李想让他们去学习,从普通执照到赛手驾照、拉力赛驾照... ...

    4、李想的霸气

在5G白话之前,各方面的文字和声音都给我留下一个印象--李想是一个腼腆的人。但当我们的话题谈到股权分配的问题上,我们分明看到一个强势的李想。

    5、李想的真诚

    李想并不回避自己的失误,也乐于反省。

    李想也并不回避评价竞争对手,他很认真地和你分析每一家的优劣短长。

    李想甚至不回避交待自己的罗曼史。

    我其实并没有打算把这篇印象写成PCPOP的公关稿或给年轻人的励志读物,但最后看来,好像还是好话说的多了些。但是,你必须承认,这是一个25岁的年轻人在不到两个小时的时间里为你展现出的人生。

    25岁的李想,能否让他的财富和他的人生一起继续成长,不妨让我们拭目以待。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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