互联网创业团队需要什么样的人

作者通过两年创业经验总结,提出创业团队需要懂商业、策划业务、业务推广、程序设计及团队协调五类关键角色。强调了懂商业的重要性及团队高效运作的价值。

经过两年的创业摸索,终于有资格发表自己的看法,在此之前总误认为创业团队找3种(技术、市场、运营)差异互补的人就可以搞定一切,事实上并非如此。

传统软件行业懂市场的,说白了就是将自己的人脉关系打包在自己的职业专业技能里,很多项目能不能拿下来全靠销售自己的个人实力是否强悍,以神州泰岳为例,我在这家公司做开发3年,并不感觉这里有多少技术大牛,其产品有多么行业领先,恰恰都继承了中国良好的“山寨文化”,将EMC,HP等各大公司的网管产品研究一番,复制加上自己的“创意”拼装起来,然后高利润地卖到项目中,这家公司2007年之前全靠做系统集成的项目为主要营收途径,能承接中国联通、中国移动、中海油、 新华社 等重大客户的项目,据知情人士透露是全靠销售的人脉关系搞定,只凭飞信业务就可以搞定创业板成为上市公司,这无疑又一次肯定了销售的人脉关系,至于神州泰岳的股东——与公司无关的自然人万瀛女 的股份获益争议无疑让世人对于神州泰岳搞人脉关系的人的个人能力深感无比惊叹。

那么在互联网草根时代的创业公司,我认为需要以下五类人(按重要性排列顺序):

《1》懂商业的人:他能判别你做的项目有没有市场,带领团队找到商业模式(可能会经历探索阶段,但是最终比较靠谱地给你满意答案)。

《2》能策划好业务的人:所策划的业务,无须证明此人的创意天赋,只需在懂商业的人的商业模式指引下,迅速找到业务的突破口,将业务的利益链条策划如何链接,如何利益分配,最终才是满足业务的使用者,从产品功能、产品UE、系统架构上下功夫,剩下的就是产品经理做的事了。

《3》强大业务推广能力的人:专业的推广技能,能找到按阶段推广业务的有效手段,运用现有资源,达到最佳效果,此类人可不是市场营销人员,如果你找了一些搞软件行业的市场营销人员基本上业务无法推广,原因就是找错人了。

《4》专业的程序设计的人:按照所定好的业务,老老实实、本本分分、兢兢业业地将产品开发出来,互联网行业程序设计的作用不是那么重要,只要正确做事就可以了。

《5》能将第1~4类人聚在一起,做好高效沟通、协调、引导、监督工作,以便指引团队做正确的事。

如果你现在正在创业,想想你的创业团队是否具有上述5类人,具我了解一般都不缺第4类人,能有2、3、4类人的公司就很不错了,即便如此,没有第1类人,你都不会睡上安稳觉的,因为解决不了商业问题,你的公司的生命就说不准再明天结束;至于第5类人,是可遇不可求的,一个团队的工作是否高效、无摩擦地按照公司的战略规划执行,此类人的作用尤为显得重要,但实际境况,一般公司会以三种方式找到第5人:

1、老板自己挂帅督战,一切争议最终由老板做裁判,该不该做一票决定,钱是老板出的,事是老板定的,最终结果败了也就认了;

2、聘请职业经理人,几乎不靠谱,第一薪水太高,第二这类人鱼目混珠,带有私心和其它目的进来的,此后基本无安宁之日,其结果都是决定他做的,有理他占着,错都是大家的,扔下一个烂摊子拍拍屁股走人了;

3、大家选举一个德才兼备的人担此重任,并不是能在合适的时期找到此类合适的人,太难了。

祝愿创业在路上的朋友们早日解决掉创业过程中的种种问题,在享受创业快乐的同时,分享自己的亲身体会为后者留下一份实用的参考。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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