创业需要有”做小”的思维 [转自空瓶子]

本文探讨了创业者为何应采用“做小”思维,即聚焦特定细分市场、设定阶段性小目标、专注单一业务并简化项目。文章通过实际对话和案例分析,如史玉柱的成功经验,强调了这种思维方式在构建竞争优势和实现可持续发展方面的重要性。

创业者也许是天底下最累的一群人,他们都有着美好的的梦想和远大的目标,在艰苦创业的路上,创业成功的机率为什么那么低呢?一个很重要的因素就是创业者的思维方式。

因为创业者的思维方式很大程度上决定了创业者对创业项目的选择、创业团队和创业方向的确定、创业项目决策和执行等等。

 

先插一段我与丫丫网的一位朋友的对话:

 

空瓶子 11:14:51

从战略思维角度考虑,你们老板所说的做小确实有独到之处

丫丫网's Don 11:17:30

我个人感觉现在 小群体往往比大群体跟具备竞争力

空瓶子 11:18:33

你有分析过原因吗?

空瓶子 11:19:07

为什么小群体更容易做起来并且可以在短时间内构建比较强的竞争优势?

丫丫网's Don 11:23:51

想了点

小群体属于弱势群体  更愿意被关注

你来说吧

不晓得怎么说

空瓶子 11:24:54

从专业和专注的角度去观察

空瓶子 11:28:17

这里的小群体并不是一个弱势来定义它,""的含义应该是特指某一个行业或类别或区域的目标群体,比如化工行业,比如母婴行业,比如上海妈妈.对于这样的""群体,他们的很多需求并没有得到"充分满足",很多做"大群体"的综合性网站的""很广,""得不够深,所以,基于做"小群体"的网站凭着一定的行业资源并集中力量专注于"小群体"服务,所以他们更容易在比较短的时候内起步并构建自己的竞争优势. 

 

上面的对话所谈到的“做小”其实是目标群体定位于“小”群体的问题,此为“做小”思维的第一要点。

 

第二要点是,创业目标设定宜“小”,最好是里程碑式的目标设定方式。

 

第三要点是,专注,做一件事情,并做它做好。

 

第四要点是,简单,给项目做减法。

 

在这里不得不提下关 于史玉柱 先生(他是一个很好的正面和反面的教材案例)他在《赢在中国》36进12第二场淘汰赛的节目中讲到了他在97年以后,十年时间,他只做了三件事情(分别是保健品,银行,网游),胆子小了,我认为他这就是一种典型“做小”思维。但他在97年前,做IT,做保健品,做房地产,特别是盖著名的“巨人大厦”,恰是相反的“做大”思维。 

我过去三年多的创业经验和教训也告诉我:创业者失败最大的原因就是“花心”,想做的事情太多了,没有重点,“好大”,目标超出自己的资源和能力的范围,太多的空想和务虚。

 

为什么创业者总是喜欢“大”而喜欢“小?”

为什么创业者喜欢做加法但就是不愿意做减法”呢?

为什么创业者总是要把一个项目一件事情搞得很复杂而不能简单一点呢?

......让我们静心沉思一分钟,问下你自己:为什么?

 我觉得,创业者不能执著于所谓的信心和商业计划了,作为一个创业者一定要有自知之明,要清楚的知道自己的资源和能力,要知道和竞争对手的差距,要知道自己的渺小和弱小.大与小,加与减,用你的智慧来选择.

我真的认为"做小"的思维可以帮助你做一件事情,把事情做好,步步为营,最好做成一件大的事情 

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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