创业者需要的一些东西

这是一篇风险投资者的借鉴之言:

如果你现在有创业的想法,那么,为了领先别人一步,你有必要来看看成功创业者必须具备的九条特质:

1. 动机积极

我们常常会发现一些人念叨着要开公司、要创业,但实际上,他们并没有创业愿景。这肯定是不够的。最成功的创业者一定有改变世界的激情。我接触的那些能够接二连三创业的企业家们,他们都有一种改变世界的激情,并且,他们对公司都有一个清晰的愿景。创建公司的愿望绝不是一个简单的动机(比如想创业),对于有这样企业文化的创业公司来说,绝对很难生存下去的。创业公司需要有远见、有激情,相信自己能够改变世界。我保证,如果你建立了一家伟大的公司,回报一定会随之到来。

如果你没有一个想法或者激情,那么我建议你先到一些公司去学习工作一段时间。学习如何指导一个工程师团队,学习如何激励和管理员工,学习如何将一个概念变成实际产品推出。这也是你拓展自己社会交际网络的机会,适当时,你将很容易的就能够启动自己的项目,建立起创业团队。

2. 有远见

作为一个风险投资者,我的首要工作就是在企业模式还不清晰的时候去看清它们。我会从宏观层面上去观察发生的事情,然后选择合适的方向进行投资。优秀的企业家不仅仅在于能够看到机会,还要有能力在别人还模糊时看清楚市场模式。机会就在于别人看清楚模式之前。一旦大家都看清楚了,每个人都可以去做。模糊不清有时也是好事,在混乱中,伟大的企业往往都能看清楚未来。

3. 信念坚定

创业之初,想法只是想法,其它的什么都不是。但所有的创始人,要有股信念,相信自己的想法是正确的。他们不能对自己的想法存有疑问,否则,追随者也会产生疑问,就无法鉴定的追随创始人。一旦你创业,如果在你心中有一丝的疑问,你将很难组织出优秀的团队与你一起前进。你需要向别人展现你的信念,让别人相信你,还有你的团队一定会成功。

这是创业者需要克服的一个大障碍,对于仅仅有激情和了解企业模式的创业者来说,他们还需要向人们阐述他们正在做什么,你必须像一个布道者一样,清晰地阐述你的思想,你的信念。因为,你希望公司能够成功。

4. 把握细节

创业时,许多人会说这样一句话:“市场还没有出现的情况下,我该如何做市场分析?”我认为,当你把时间、精力和荣誉投入进去创业时,你要知道,你已经投入了很大很大的投资。在此之前,你需要自己做好功课:你需要知道竞争者在做什么、市场有多大、成功之前你需要克服的障碍有哪些,以及,你凭什么能够成功。

如果把握不好这些细节问题,你凭什么成功?

5. 做好表率

并非所有企业家都是伟大的领袖。只会讲战略讲目标的人,一般只是表面上的领导人。优秀的企业领导人一定能起到表率作用:如果你每天最后一个到公司最先一个离开,而你的员工则加班加点,那你的公司命不久矣。但如果你的团队看到你比他们更辛苦,他们也一定愿意随你一起努力,将公司做好。

6. 不与团队争功

成功的创业者需要铭记:你的成功并非“你”的成功,而是团队的成功。找到优秀的人,给他们足够的信任,并承认他们的成功。永远不要与你的团队争功。伟大的人希望与伟大的人一起工作,如果你只是想要一个平庸的公司,那么找一帮凡夫俗子,坐吃山空吧。

7. 征求意见并作出决定

最成功的创始人往往都能够在关键问题上吸纳别人的建议,然后作出正确的决定。“兼听则明,偏听则暗”,一个伟大的CEO会从不同的角度征求意见,然后处理收集的信息,并作出决定。最关键的是,在很多相关的信息中,挑选出正确的信息,并及时作出决策。还有需要明白的一点是“不作出决定也是他的一种决定”。没有人永远都是正确的,但重要的是要作出决策。如果错了,那就在短时间内尽快解决,然后继续前进。

8. 企业愿景

我在很多公司看到一些惊人的成果,这些公司的创始人和CEO将自己企业的愿景作为企业文化渗透到员工身上。Sonos创始人兼CEO John MacFarlane就是其中之一,他希望一座房子中每个房间都充满音乐,他希望人们在房屋的任何一个地方都可以欣赏想听的音乐。他在全球各地聘请了许多优秀的人才,这些人纯粹是为了John所承诺的愿景而来的。

9. 永远、永远、永远不要放弃

最后一点,很俗气,但很实际,那就是坚持:永远、永远、永远不要放弃。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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