天使投资人周哲:天使投资-为什么要找我

周哲是一位技术出身的天使投资人,曾在Google工作八年,专注于互联网技术开发和产品研发。他承诺不控股并快速决策投资,同时提供个人资金支持和车辆帮助。尽管缺乏创业经验和社会资源,但他愿意投资低风险且回报周期长的项目。

天使投资人周哲:天使投资-为什么要找我【编者按】本文转载自天使投资人周哲博客,如果你想创业或者正在创业获得投资,你有必要看看这篇微博,这位天使,曾就职于Google,不控股,在你需要车俩的时候愿意借出自己的私家车。乾龙创投创始合伙人查理这么评价他“周哲同学是个真天使,也是 个真诚天使”。曾投资过你画我猜,B2C网站lightinthebox。

大部分的创业者都应该没听过我的名字,更别说会想到找我投资他们的项目,所以我就在这说一下你作为一个创业者找我投资有什么利弊。

找我的好处是:

  1. 我是技术出身,可以在产品和技术方便给你的项目一点指导。我在Google(谷歌)工作了八年,全是技术开发和产品研发,所以我对互联网在技术上什么可以 实现有一定的了解。我本科在香港科技大学毕业,中间有幸得到奖学金去了美国哥伦比亚大学做了一年的交换生,后来去了美国斯坦福大学念硕士。这么多年我始终 热爱电脑软件和硬件,经常会自己看看最新的科技发展。
  2. 我绝对不控股,也不会参与日常公司的运作和管理,但只要项目有需要想找我我都乐意帮忙。
  3. 我的投资款全是我自己个人的,所以在做决策上我可以很快,不需要通过什么大会投票之类的才能做出决定。我可以投人民币或美金,甚至港币都没问题。
  4. 我愿意投资一些非典型天使投资的项目,我追求的不单单是回报率,而是风险回避。比如一个可靠的项目每年只有10%的回报我也会投,但前提是这项目的风险有多高(死掉的可能性)。
  5. 我对于回报周期比较有耐性,如果公司一直良好的发展,那可以没有回报一直做下去,不上市,不被并购也无所谓,我做好准备等10年或以上!
  6. 创业不容易,创业者往往是把自己最后一分钱也花光了,所以我对我投了的项目的创始人有一个承诺:如果你个人有任何短期的周转不灵,金额在几万人民币的范围内,我愿意无条件的给你贷款,没有利息。
  7. 如果你的项目在工作的时候需要有接待的车辆,我愿意把我的车借给你的项目使用。

找我的坏处是:

  1. 我没有真正意义上创过业,虽然我很早期就进入Google,是看见了很多变化,但我只是个员工。
  2. 我不懂营销和推广,这些都需要砸钱,所以如果你要我投资让你做营销或推广,那我投的可能性很低。
  3. 我的人脉还不是很广,社会资源不足。

如果你需要天使投资,不妨联系这位真天使,作为一个技术出身的人,周哲身上有搞技术的人的实在,有网友看了这篇博文,不禁感叹相见恨晚。

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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