Facebook创始人解释为何不把公司交给职业经理

马克·扎克伯格解释了为何他选择继续担任Facebook的CEO而不是将其交给职业经理人。他认为由创始人领导的企业通常表现更佳,尤其是在快速变化的技术行业中。扎克伯格强调了他对公司愿景的理解和执行力的重要性。
  网易科技讯 北京时间10月13日消息 据国外网站报道,当大多数企业家最终都选择了下台,将公司交给了职业CEO,这也是投资者常常要求的做法。不过Facebook的创始人和CEO马克·祖克伯格却不这么做。

  那么他为什么不这么做?原因是他遵循的是另一种模式,一种在科技行业里非常成功的模式。按照这种模式,企业创始人担任企业的CEO,并围绕他或她建立一支强大的执行团队。这就是马克选择这种模式的原因。

  businessinsider网站采访了马克·祖克伯格(视频如下),他解释了自己继续担任CEO的原因。

  主持人问:你看中了这种科技行业里很成功的模式,并决定亲自管理公司,你的理由是什么?

  马克答:因为我回顾了美国科技行业发展历史,我看到很多由创始人管理的公司常常是最好的,可以及早把控公司。我这样认为是因为,虽然外部人士看起来更好,创始人只需对所创立的公司做战略决策,但这个世界变化如此快,我可以领导和驾驭公司,极端重要的,外部人士需要理解创始人的想法并由其他人执行,但我调查后发现外部人士很难做到这点,我打消了这种想法,我发现这种模式围绕公司关注不同领域的人建立团队,这是一个非常好的模式,这种模式是什么,重要的是要知道这不是一个人说了算,还有很多很好的执行人,如工程师、行政官员,他们才是真正的管理者。(木秀林) (本文来源:网易科技报道作者:木秀林)
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值