病榻旁的软件创业家

当迈克•耶特尔(Mike Jetter)开始编 写思维导图软件时,他更担心的是自己的身 体,而不是头脑。这位年轻的德国程序师当时 正在为第二次骨髓移植手术做准备,以治疗白 血病复发。他依靠编写软件,打发在慕尼黑一 家医院隔离病房里,漫长而孤独的数周时 间。和程序一起健康成长由于疾病和治疗都对他的免疫系统造成了 损害,病房里所有东西都必须擦拭干净,并进 行消毒,包括他工作用的灰色金属桌和个人电 脑。“当时我知道,自己很可能就挺不 过来了。”耶特尔先生回忆道,“ 我希望能留下点儿遗产。”12年过去了,程序师和程序都在健康成 长。全球大约有50万人使用Mind Manager,这 是耶特尔先生为他软件取的名字。今年,他和 妻子贝蒂娜(Bettina)共同创建的公司 Mindjet预计将取得不菲利润,营收约为3000 万美元。“思维魔术师 ”20 世纪70年代,托尼•布赞(Tony Buzan)发展了思维导图技术,他是英国著名心 理学家,自诩为 “思维魔术师 ”。他确信,传统的思维工具,例如列 单子,会扼杀创造力。思维导图使用泡泡、箭 头、不同颜色和图片,以绘画般的方式描述一 个问题或方案。从理论上讲,这有助于使用者 同时运用左脑 (长于分析)和右 脑(富有创 意)。全球管理培训课程中都在教授这种纸笔结 合的思维工具——思维导图。实际 上,耶特尔先生也是通过这种方式知道该技术 的。由于绘画对他而言很难,他沉迷于这样一 个想法:编写能够在个人电脑上创建思维导图 的软件。在 因特网还没有出现时,他的想法只是在 电脑屏幕上简单复制二维图形。现在,基于电 脑的思维导图又增加了一个优势:它们可以与 网页、内部文件或新闻服务等支持材料相链 接。作为一种计划和管理工具,这是非常强大 的功能。Mindjet的客户五花八门,从自由撰 稿项目经理、教师到英国皇家空军(Royal Air Force)都有。把想法转为利润不过,Mindjet公司把想 法转化为利润的道 路,几乎与耶特尔先生的康复之路一样漫长, 也同样伤脑筋。1994年当他出院时,公司刚刚 成立,工作时间是晚上和周末,地点就在夫妻 俩位于慕尼黑的公寓里。第一年售出了大约 400个许可证,这得益于一家德国个人电脑杂 志有利的评论。此时,耶特尔先生重返软件工程师岗位, 他妻子则继续从事营销工作。1996年,夫妻双 方跟随耶特尔的雇主——一家小型 德国软件公司迁至旧金山,同时带上了他们利 用业余时间打理的公司。时 值科技产业的迅猛发展时期。加州的每 个电脑迷似乎都有自己的商业计划。风险资本 自由流动。然而,耶特尔夫妇却不得不缓慢行 动。在他们到达这个别名为“金州 ”( Golden State)的地方后不久,耶 特尔先生的雇主终止了其美国业务,为了留在 这个国家,夫妻二人不得不在复杂的美国移民 制度中艰难前行。1998年,他的白血病再次复发,需要进行 第三次骨髓移植手术,得返回慕尼黑长期住院 治疗。直到2001年,耶特尔夫妇才与英国风险 投资公司工业投资者公司(Investers in Industry,简称3I)签订协议,从而获得了坚定扩张所需的财务支持。事后,他们发现当时的时机再糟糕不过 了。2001年的前8个月,科技泡沫瘪了下去。 而9•11恐怖袭击事件爆发后,商业活动 陷入停滞。Mindjet被迫将员工人数减半,以 避免出现赤字。当时的员工总数本已增至70 人。“顽强”夫妇然而,没有比“顽强”更好的 词汇来形容当时的耶特尔夫妇了。与许多科技 创业家相比,他们降低成本的时间更早,幅度 也更大,从而保住了现金流。2003年, Mindjet 不赔不赚。去年,公司实现盈利。员 工总数也回升至130人,并且还在不断上升。 他们在四月份签署协议,从3I和 Investor AB 获得了第二轮风险投资的注资。后者是瑞典瓦 伦堡(Wallenberg,又译沃伦伯格)家族旗下的 投资机构。然而,每个创业家都明白,成长也是对自 身的挑战。许多公司之所以失败,是因为他们 没能完成从处境艰难的小型企业向一个成熟机 构的转变。聘用首席执行官“迈克和贝蒂娜都知道,如果想要达 到新一层次,他们需要一个有类似经验的人。 ”鲍勃•戈登(Bob Gordon)说。今 年早些时候,这个高大坦率的加拿大人被聘为 首席执行官。戈登先生曾长期效力于国际商用机器公司 (IBM)和甲骨文(Oracle),他的责任是带来经 验,以及大公司对于流程的关注,以补充 mindjet公司所需的驱动力。他 认为,自己面临的最大挑战是判断 mindjet应关注什么。尽管也有一些大公司使 用Mind Manager软件,其中包括德国宝马汽车 公司(BMW)、西门子(Siemens)和惠普 (Hewlett-Packard,HP),但大多数用户还是 自己掏腰包的个人。下一步是要扩大公司的客 户基础,特别是在德国以外的市场。实现上述目标的策略是制作不同版本。近 来,mindjet将精力集中在为不同技术平台(掌 上电脑和平板个人电脑)和各种语言 (德语、 英语、法语)创建不同版本。同时,戈登先生 看到了根据不同的企业职能,如销售、金融和 制造等,定制版本的潜力。他表示: “ 该软件可能应用在很多很多领域。问题在于判 断什么是关注的重点。”公司失误尽 管如此,公司还可能出现很多失误。 Mindjet 并未独占思维导图软件领域。它面临 的竞争不仅来自于其它商业软件包 (包括 MindMapper,Inspiration, Visual Mind, Headcase, MindGenius),还来自于那些开放 源软件程序师。开放源思维导图工具 Freemind 可以免费下载,附带条件是:对程 序的任何改动都要与其他用户共享。接下来就是管 理方面的问题。虽然耶特尔 夫妇明白,他们需要专业经理人协助公司发 展,但随着公司的壮大,创建者和首席执行官 的看法不可能完全一致。在软件行业,公司难 以从组织结构上的青春期过渡到成熟期的例子 比比皆是。20世纪90年代初,由于技术出身的 创始人和公司职业经理人(首席执行官)意见 不合,电脑辅助设计软件公司Autodesk几乎陷 于混乱。该公司目前市值为100亿美元,总部 距离 Mindjet不远,位于旧金山北部的马林 郡 (Marin County)。在耶特尔看来,自己在过去的15年里已经 历了太多的事情,他于 1990年被初次诊断患 有白血病,所以不会让那些微不足道的争论或 自负挡道。他表示,比起家庭、朋友、享受生 活以及发现更好的办法来管理信息,在 Mindjet谁说了算并不重要: “如果你 能用图形取代列表的方式显示因特网搜索结 果,那将是多有价值的事!”
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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