什么时候你可以创业?

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什么时候你可以创业?

这个问题我不问那些涉世未深的创业者。

我问那些经历过风风雨雨的创业者。

大致分来,也许可以分出以下几种创业者:

l         觉得自己比老板强而创业的;

l         有客户资源的;

l         有融资能力的;

l         有发财梦想的;

l         想解决一个实际问题的;

l         无他,唯创业热情尔的。

 

不管过去的两年,互联网多么动荡,多么丑陋,前仆后继的创业者们总归是把互联网做得比两年前强了,强在哪里呢?

l         在内容的载体上取得大突破,博客、视频成为传播的主流;

l         在内容的合纵连横上取得大突破,社区搜索、社区聚合扩张了人们的视野;

l         在内容的主题组合上取得了大突破,按某种主题组织人、书、音乐、电影等。

在取得这些重大突破的同时,我们注意到推动这三项进步的创业者的主要特征是:

l         有融资能力的;

l         想解决一个实际问题的。

 

那么,创业者的源动力对于创业本身有什么影响呢?

   梁宁枚举了两晋南北朝的三百多年的历史:300年的20多个王朝的此起彼伏,每一个朝廷都是自己把自己乱死的。每个朝廷都是某强人觉得这个皇帝不如自己,可取而代之。。。他当皇帝的原因和动力只是觉得自己比前面的那个人强,而不是要真正解决天下苍生的什么根本问题,所以当了皇帝就迅速膨胀疯狂混乱崩溃,所以既得不到天下苍生的拥戴,也无法吸引到真正的贤才辅佐。。。而上行下效,他麾下大将觉得这位老大即可取前朝皇帝而代之,本人依然可以取当前这位老大而代之

   她更进一步总结道:只有很清晰地知道,自己的存在,自己企业的存在,是要解决什么样的现实问题,能够使多少人因此受益,并且有准备、坚定、有方法地去完成的,才能够得到真正志同道合的贤者的帮助,社会资源的注入。才能够持续得到祝福和发展

小结:

  不管2007年的互联网是否还会血雨腥风,希望那些无畏的、热情的致力于解决现实问题的创业者们能在奋斗几年后,真正让互联网大改变,而不是结党营私不是党同伐异。

 




内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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