创业中的理想与挫折

 

创业者都自己远大的理想,但是很多时候现实这个践行的过程,会遇到很多问题,各种各样让创业者心情从高峰到低谷的时间,心理素质不过硬,那么,中间的任何一个事情,都会让你放弃前进的动力。这些道理,大家都明白。也经常这样告诫处在当局者迷的创业者。软件外包公司的项目经理,其实也是一个创业者,因为一个项目中,会发生很多需要协调,资源不足,矛盾与冲突,痛苦与快乐,挫折的过程,比如遇到了技术问题怎么办,放弃一个技术要点,绕道是否值得,这些都是需要权衡,但是,没人会告诉他,这个事情这样做一定对,因为,项目经理目前遇到的这些确实也是全新的,那么只有多baidu,goole翻书,经过几天不眠不休的痛苦攻关,项目的技术问题终于解决,项目经理会感觉一种自身能力的提升感觉,因为,又扫清了一个知识的盲点。当项目成员有情绪时,罢工,或者不知所措时,项目经理这个时候,又要出现,与其做交流,并告诉他,你行的,很多时候,不要吝啬你的鼓励,每个成员其实只需要一些鼓励,告诉他们勇敢的跨过去,这个问题不是难点,而不是在哀叹,咳,这个执行人员能力不行,其实,首先应该解决的问题是士气,项目经理自己的士气,就是项目经理本身有一往无前的信念,然后告诉执行人员,项目中就会遇到这样的问题,首页你也有信心,然后项目经理再跟执行人员在具体难点问题,进行交流为其提供一些可参考的以往的解决方案,让执行人员学会思考这个问题。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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