创业艰难百战多

业艰难百战多

媒体总喜欢传播神一般人物创业的传奇, 比如史玉柱一落三起,比如乔布斯在苹果的一个出入轮回中跨界把IT,电影,音乐都玩得出神入化,让人想起电影《神鞭》中最后那句台词:“辫剪了,神留着”,世界上本没有天才,粉丝多了之后,不是天才也能成为天才。八卦人人爱看,但是身为创业者的时候,如果对那些故事信以为真,一心去复制试图也成功一把,那比较危险。

创业者第一次摆脱灰头土脸的生涯,成功突围而成为成功者的时候,他总会庆幸自己的坚持和运气,只要不是自欺欺人,他知道有太多和他没有多少区别的人在那个行业市场中纷纷倒下。总体而言,创业者的第一次成功确实有战略、团队、坚持等各方面不可或缺的必然因素,但是拥有这些只是前提条件,并非成功的保证。一个人的成功,除了正确地做事情,尽量少犯错误之外,就只能等待时机了。除此之外,世界上所有的成功学都是忽悠人的,他们就是那个泥菩萨,也可以反过来说,试图从成功学中学得成功的人必然是无法成功的。

但是,每当一个创业者打胜了他的第一场战役,他的第二次创业成功的概率相比众多第一次创业的人要高一些,这个时候大家站的就不是同一条起跑线。首先,有过一次成功的经历,创业者的经验、心态会更加成熟;其次,融资会比缺乏简历者容易,有足够的钱可以试错,比别人更加有坚持的资本。比如王志东,从协同,到IM,再到协同IM,已经华丽地转了三次身,依然神采奕奕,笑傲江湖。更重要的是,创始人历史上成功的经历,更容易形成拥有自信的团队,比如求伯君的民族软件旗帜,就常年挂在金山上飘扬。一个看上去神一般不断创造成功的人,其实和你我一样。如果你能够在第一场战争中脱颖而出,你也有机会神一般地每战必胜。

成功是无法复制的,除了那些众所周知的要素,剩下的就是在苦等机会的过程中,不要让自己犯太多的错误。所以在整个漫长的创业过程中,更重要的不是找成功学,而是避免犯错。而在严重经济危机的冬天,最多的创业者犯下的错误,就是轻言放弃。比如谢文老师的经历,几乎都是大环境发生了变化,因为不愿意陷入内部斗争的泥沼中而放弃。不知道走到今天,谢文是否已经愿意承认一个他早就知道的道理,在中国的商业环境中不存在斯文的儒商,不争夺就不要进入商圈,不流氓就别做互联网。当然,象饿狼一样去抢狗屎,象木马一样去别人的电脑里肆虐流氓也只是前提,并非成功的保证。

无论如何,既然已经选择了创业这条地狱之路,就不能轻易放弃。经济危机的冬天,到处都是裁员,CEO下岗,工厂关门的消息。这里面的死亡者,有确实已经撑不下去的,但是相信比例不会太高,因为既然体现为集体在冬天撤退,就存在很多的心理和战略因素。比如,类似股票看空,立刻斩仓,所以企业主尽快撤离了投资,抽身而去,这种战略撤离无可厚非,既表明了资本的市场判断,也代表这个企业本身的商业模式是模糊的,投机的。也有乘机把拿国有银行贷款的壳公司给洗掉的,毕竟集体冬天的时候,法律介入查处的力度小了很多。比较可惜的,是多数种子期的创业型企业,虽然有清晰的模式和远大的前景,但是企业初创,本就万事开头难,遇到经济寒冬,真是难上加难。现金流一旦出现问题,创业者大多数自己就溃败出局了。 最最困难的是度过种子期之后,刚好在发展过程中出现问题的同时遭遇行业寒冬。首先是负担很重,人力资源的负担不仅仅是工资福利这些刚性成本问题,还在于专业定向问题使得公司的转型痛苦而又缓慢。能够坚韧得如同方兴东那样,挺着拖欠员工工资的狼狈背影,坚持继续寻找融资救活博客网的人确实不多。

如果坚信自己的模式,越是面临这种艰苦,创业者越需要坚持,这个时候,梦想和乐观主义是最大的支撑。虽然,梦想和现实之间的反差时不时会让人痛苦焦灼,但是人的命运很奇怪,只要你万幸走对了路,当你能够熬过最困难的时期之后,事情反而就清晰了。因为严重缺乏资源,我们发现了业务的关键点并及时聚焦,不再到处试错;因为危机紧迫感的推动,剩下的人都提高了效率;因为饥饿,团队激发出了狼性;因为危机是共性的,竞争对手锐减……

坚持住,兄弟,你离自己的第一次成功已经不远了,诗曰:创业艰难百战多,任他地狱路坎坷……
潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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!
内容概要:本文围绕SSH安全连接配置在毕业设计中的实际应用展开,深入解析了SSH协议的核心功能,包括身份验证、数据加密和安全通道建立。文章重点介绍了SSH密钥对生成、高级配置优化(如自定义端口、密钥路径、心跳机制等),并通过Python结合Paramiko库实现自动化SSH连接与远程命令执行的完整案例,应用于智能家居控制系统项目中。代码层面详细剖析了密钥认证、连接参数设置、错误处理机制、命令执行流程及资源管理策略,并提出了安全增强建议,如主机密钥验证和连接池管理。此外,拓展了SSH在远程数据库访问、代码自动部署等场景的应用,展望了量子安全SSH、零信任架构集成、AI辅助安全监测及WebSSH技术的发展趋势。; 适合人群:具备基本Linux和网络基础知识,正在开展涉及远程通信或系统管理类毕业设计的学生,以及希望提升SSH实战能力的初级开发者; 使用场景及目标:①掌握SSH密钥认证与安全配置方法,构建可靠的远程开发环境;②在物联网、嵌入式系统等毕业项目中实现安全远程控制与自动化运维;③理解SSH底层机制并应用于实际工程问题; 阅读建议:学习过程中应结合文中代码实例进行实操演练,重点关注异常处理与安全性配置,在真实环境中逐步替换不安全策略(如AutoAddPolicy),并尝试扩展至更应用场景。
内容概要:本文详细介绍了一个基于贝叶斯优化算法(BO)优化径向基函数神经网络(RBF)的变量时间序列预测项目。通过将BO与RBF结合,构建BO-RBF模型,利用贝叶斯优化自动搜索RBF的关键参数(如中心、宽度、隐层节点数等),提升模型预测精度与稳定性。项目涵盖数据预处理、特征选择、RBF网络结构设计、贝叶斯优化集成、损失函数设定及结果可视化等模块,形成一套完整的自动化预测流程。文中还分析了变量时间序列预测面临的挑战及其解决方案,强调模型在非线性建模、参数优化效率和泛化能力方面的优势,并展示了其在金融、电力、交通等领域的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定Python编程与机器学习基础,从事数据分析、智能预测及相关领域研究的研发人员、工程师与高校学生;适合关注时间序列预测、贝叶斯优化或RBF神经网络应用的技术人员; 使用场景及目标:①应用于金融资产预测、电力负荷预测、交通流量监测等变量时间序列预测任务;②解决传统RBF网络人工调参效率低、易陷入局部最优的问题;③提升复杂非线性系统的建模精度与自动化水平; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例与完整项目实现进行实践操作,重点关注贝叶斯优化与RBF模型的集成方式、超参数搜索空间的设计及目标函数定义,同时可通过可视化模块深入理解模型训练过程与优化轨迹。
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,针对包含风能、光伏、蓄电池和微型燃气轮机的能源系统进行优化调度研究,采用Matlab代码实现。该模型综合考虑可再生能源出力波动性与负荷需求,通过遗传算法求解系统运行成本最小化、能源利用率最大化及碳排放最低等目标优化问题,涵盖设备运行特性、能量平衡约束与系统稳定性控制等核心内容,旨在提升微电网的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事微电网、智能电网相关工作的工程技术人员;尤其适合开展能源优化调度、可再生能源集成等领域研究的硕士、博士研究生。; 使用场景及目标:①掌握遗传算法在微电网源协调调度中的建模与实现方法;②学习如何构建含风光储燃的微电网系统架构并进行优化仿真;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供可复现的算法框架与代码参考;④拓展至目标优化算法(如NSGA-II、NSDBO)的应用对比研究。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段分析算法流程,理解编码方式、适应度函数设计及约束处理机制,并尝试修改参数或替换优化算法以加深理解;同时推荐配合Simulink仿真模型验证调度策略的有效性,提升理论与实践结合能力。
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