李开复简历


 

 

Dr. Kai-Fu Lee

Chairman & CEO 

Innovation Works 

李开复博士

董事长兼首席执行官

创新工场

Bio/简历

 

李开复博士于20099月在中国北京创立创新工场,出任董事长兼首席执行官,帮助中国青年成功创业,帮助中国打造一批新一代高科技公司。创新工场立足互联网、移动互联网和云计算,每年尝试20个新的创意,并拆分出3-5个独立运营公司。

 

在创业之前,从2005-2009他在谷歌公司担任全球副总裁兼大中华区总裁。在谷歌中国的四年,李博士在大中华区建立了约700人的精英团队,将谷歌中国在华市场份额从2006年的16.1%已经提高到2009年的31.0%。李开复博士带领的中国团队一直专注产品开发,把谷歌中文搜索和其他中文产品做到业界领先水平。同时,谷歌地图、谷歌手机地图、谷歌手机搜索、谷歌翻译在2009年成为中国使用率最高的相关软件。

 

在加盟Google之前,从2000-2006李开复博士任微软公司全球副总裁,负责.Net方面的研发工作,在服务器软件、WindowsOffice里面都有着李博士团队开发出的技术。在晋升全球副总裁之前,李博士于1998创办微软中国研究院(后更名为微软亚洲研究院),在极短时间内创建了一个国际一流的计算机研究院,曾被《麻省理工学院技术评论》评为“最火的计算机实验室”。

 

1996-1998年,李博士在SGI公司担任互联网部门副总裁兼总经理,负责多个产品系列的发展方向和公司互联网策略的制定。在SGI,李博士带领的团队开发出一年营业额达2亿美元的互联网服务器业务。同时他也兼任Cosmo软件公司总裁,负责多平台、互联网三维图形和多媒体软件方面的研发工作。

 

博士于1990–1996在苹果公司服务。他在苹果公司任职六年中的最后一个职务是其交互式多媒体部门的副总裁,这个团队奠定了苹果在多媒体方面的领先优势,并开发出QuickTimeQuickDraw 3DQuickTime VRPlainTalk等产品。

 

在加入苹果公司之前,李开复曾在卡内基梅隆大学任教两年。他1988年获卡内基梅隆大学计算机学博士学位。他的博士论文是世界上第一个非特定人连续语音识别系统1988年,《商业周刊》授予该系统最重要科学创新奖。在校期间,李开复还开发了奥赛罗(黑白棋)人机对弈系统,因为1988年击败了人类的世界冠军而名噪一时。李博士曾以最高荣誉毕业于哥伦比亚大学,获计算机学士学位。李开复是美国电气电子工程协会的院士,和美国华人精英组织百人会的副会长。

 

除了在科技领域的成就,李博士十分关心中国青年学生的成长。他先后写了七封给中国学生的信、出版《做最好的自己》、《与未来同行》、《一网情深》等三本畅销书,并且每年在高校做数十场演讲。他办的“我学网”(www.5xue.com)现在已有50万注册用户,还有50位专家和他一起在网上帮助中国青年学生。

 

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
内容概要:本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径与资源体系,涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建(Visual Studio、VS Code、Mono等),以及针对不同应用场景(如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI)的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈与架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例,展示C#在高性能场景下的实际运用,并提供了高星开源项目(如SignalR、AutoMapper、Dapper)、生态工具链及一站式学习资源包,助力系统化学习与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者; 使用场景及目标:①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈;②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想;③对接企业级开发标准,提升工程能力和实战水平; 阅读建议:此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核,不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
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