IT行业风投

    IT业的原材料价值和生产成本相对于其产品的价值非常小,导致IT业在除去人员薪金外获利相当高。 全球化浪潮和高新技术的进步则进一步增大了众多传统行业与IT业的利润差距,原来当红的如家电业等一众行业如今已成为名副其实的“夕阳产业”,因为这些行业已经市场饱和且技术成熟,导致其利润空间逐步减少,进而引发了行业自身危机。所以作为当今的新兴产业,IT业正实现着现代社会的诸多神话
为什么风投热衷于IT?
IT业的可扩展性很大,是一个完美的J曲线,资本投进去会立竿见影

著名的风投公司
Sequoia Capital(红杉风投)
KPCB(Kleiner,Perkins,Caufield &Byers)
NEA(New Enterprise Associates)
Mayfield

红杉风投对许多中国人来说都并不陌生,而大多数人认识它都是因为其巨大的影响力——红杉风投是迄今为止最大、最成功的风险投资公司。它投资成功的公司占整个纳斯达克上市公司市值的十分之一以上,包括苹果公司、Google 公司、思科公司、甲骨文公司、Yahoo 公司、网景公司和 YouTube 等 IT 巨头和知名公司

红杉风投

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KPCB则是唯一一家可与红杉分庭抗礼的巨型风投公司,投资的著名企业有网景公司、康柏公司、太阳微系统公司、莲花公司等IT界的佼佼者,随着互联网的飞速发展,公司抓住这一百年难觅的商业机遇,将风险投资的重点放在互联网产业,先后投资美国在线公司、奋扬公司(EXICITE)、亚马逊书店。

KPCB

NEA 为人们了解和称道则主要是因为其投资的准确性远高于其他同类企业,同时它也因为是中国的北极光创投的后备公司而被一部分中国人了解
Mayfield 是最早的风险投资公司之一,它的传奇之处在于成功投资了世界上最大的两家生物公司基因科技(Genentech)公司和 Amgen 公司(这两家公司占全世界生物公司总市值的一半左右)。除此之外,它还成功投资了康柏、3COM、SGI 和 SanDisk 等科技公司。

可以看到成功的风投公司都是在互联网兴起的浪潮中敏锐地把握住了机会,进而借着互联网发展的迅猛势头甩开了竞争对手。事实上,互联网公司初期往往都只有数人的规模,风投公司正是要在无数相似的小公司中去寻找最有潜力的一部分,也许投资这样未具雏形的公司固然就像刮彩票一样充满风险但人们总是乐此不疲,也正是这些公司无意中成就了互联网的迅速发展,这是一种双赢的过程。

风投今年来开始转向新兴的中国市场,同时也在改写着中国资本市场和IT界的游戏规则:

下面是一些国内的风投公司:
https://www.zhihu.com/question/20707075/answer/231943109

近年来国内的风投公司越来越成熟,例如北极光风投(NLVC)

北极光创投
虽然早在2005年北极光已经成立但在很长一段时间内它都没有大动静,可是当互联网的浪潮传到中国来后,它也一改往日的保守在短短三四年间参与了四次对IT界公司的重要融资。事实是,中国的互联网方兴未艾,而新兴的物联网概念或许将成为新时代的亮点,因此,也许在中国会有越来越多像北极光创投一样,乐于把握机会的公司。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 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、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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