什么样的互联网创业者不靠谱?

文章指出,创业者中存在浑水摸鱼者,建议谨慎选择合作伙伴。常见问题包括夸夸其谈战略、不谈产品、指望融资、过分依赖技术、缺乏互联网经验及过度激情等。缘创派平台旨在帮助互联网创业者筛选靠谱的合作伙伴。

一直以来,我认为创业者因为怀着一颗创业的心,应该都是很靠谱的人。但随着做缘创派(ycpai.com)的过程,发现的确是“林子大了,什么鸟都有。”每个人都可能会遇到一些浑水摸鱼的人,他们给你的感觉是不靠谱。我也是通过网上交流和线下活动,总结出来以下的一些行为,这样的创业者联系起来需要特别谨慎。

一、夸夸其谈谈战略

上来就讲战略、策略的人并不少。我遇到过一位神人,上来就介绍自己是在线教育专家,其他做在线教育的人给自己提鞋都不配。但事实上,线下活动这位老兄与一直从事在线教育行业媒体的朋友聊了一会。这位朋友给他的评价就是:根本就不懂这个行业,只是自己闷头思考的一个模式,有了一套理论,就感觉已经成为这个行业的战略专家了,要给其他人指定策略。

所以,动则提战略和模式,这样的创业者还是少接触为妙。

二、介绍项目半天不谈产品

在线下活动中,经常会遇到创业者讲自己的项目,上台讲了半天,都是在阐述理念,希望能让别人接受自己的这套理论。我遇到一位创业者,上台就讲名字和品牌的重要性,讲了半天之后,说自己想到了一个非常 NB 的品牌名字,因为这个名字,大家以后都会用,并设想了一整套商业模式。大家很跌眼镜。

关键是,讲了十分钟大家都不知道他到底想做什么。当然,排除表达能力有问题,大家也经常在各种创业项目秀上见到这样的创业者。

创业项目,最重要的是介绍自己的产品和解决问题的思路,如果一个创业者在台上讲了半天都不谈产品,不谈针对什么样的用户,要解决他们的什么具体问题,一定自己没有想清楚,也不是个靠谱的创业者。


三、指望联合起来打boss赚钱

很奇怪的是,在缘创派网站几个人的描述中,有类似联系起来打 boss 赚钱的文字。所谓的 boss 指的是投资人。他们的逻辑是:找到一个团队,这样我们就可以找天使要钱了。组建创业团队的目的不是为了解决用户的问题,而是把目标放在找到天使,从他们身上搞一笔钱,这样的创业者,怎么能值得信任呢?

投资人是要求项目要有一个创业团队,但创业者也不能为了找到投资而去凑一个团队。

四、认为一个算法就改变市场格局

最近遇到一位创业者,声称自己实现了一套很牛的罗斯算法,基于这套算法做一个婚恋网站,可以改变现在的网络婚恋市场。言语中充满着对现有婚恋网站的不屑。

有点冷幽默的是,他自己现在是离婚模式。

核心技术对于创业项目来讲的确非常重要,但并不是拥有了技术就能够改变市场。这是一个复杂而又长期的过程。

五、没有互联网工作经历就声称有好点子

这个主要指学生创业者,还有一些传统行业完全没有任何互联网从业经历的人员。其实学生创业并非不靠谱,但如果一个学生上来表示自己已经有了一个 NB 的点子,往往就是不靠谱的。

六、过于激情

我们网站的一个用户,一定要加入我们,不发工资也行。恨不能天天发短信,打电话,表达对这件事情的强烈兴趣。越这样,我越不敢要。因为,创业其实是一件不能只凭热情做的事情,他需要考虑各方面的因素,一个头脑太容易发热的创业者很难让人产生信任。

事实上,投资人遇到这样的创业者更多。我见过在创新工场门口举牌子的人,还遇到不远千里到来北京面见投资人,不给投资恨不得跳楼的创业者。遇到这样的所谓创业者,一位投资人说:“我现在已经是心理专家了”。所以,想创业可以,千万不要走火入魔。

 

七、不遵守游戏规则

 

       很多人认为这是一件很小的事情。在缘创派上,个人资料中不允许留QQ等个人联系方式,无论是否合理,这是一个系统规则。但就是有一些用户无视这个规则。其实,这也不会带来更多联系。

       在很小的事情上不遵守游戏规则的创业者,未来在创业中,遇到某些情况,是否他们也会不遵守游戏规则呢?与合伙人的合作,引入投资,这些过程中,很多时候是靠游戏规则来约束的。在小事情上存在诚信问题,在大的合作上也会有更大的风险。这样的合伙人要谨慎联系。

 

 

         当然,缘创派上,这样的创业者只占少数。而缘创派就是想做一个帮互联网创业者找靠谱的合伙人的工具,所以在产品和运营商来过滤和识别不靠谱的创业者。也希望跟多的创业者擦亮眼睛。

基于51单片机,实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件,适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制:通过按键调整PWM占空比,实现电机的速度调节。 测速功能:采用霍尔传感器非接触式测速,实时显示电机转速。 正反转控制:通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示:使用LCD1602液晶显示屏,显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器:STC89C51/52单片机(与AT89S51/52、AT89C51/52通用)。 测速传感器:霍尔传感器,用于非接触式测速。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,显示转速和占空比。 电机驱动:采用双H桥电路,控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言:C语言。 开发环境:Keil uVision。 仿真工具:Proteus。 使用说明 液晶屏显示: 第一行显示电机转速(单位:转/分)。 第二行显示PWM占空比(0~100%)。 按键功能: 1键:加速键,短按占空比加1,长按连续加。 2键:减速键,短按占空比减1,长按连续减。 3键:反转切换键,按下后电机反转。 4键:正转切换键,按下后电机正转。 5键:开始暂停键,按一下开始,再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右,过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件,过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件:Proteus仿真文件,用于模拟电机控制系统的运行。 源程序:Keil uVision项目文件,包含完整的C语言源代码。 原理图:电路设计原理图,详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计:PCB布局文件,可用于实际电路板的制作。
### 可行性分析 AI无人直播技术在当前的发展阶段已经展现出较高的可行性。从技术角度看,AI无人直播依赖于计算机视觉、自然语言处理、语音合成与识别、机器学习等多个领域的技术支撑。这些技术近年来取得了显著进步,使得AI能够实时生成内容、识别并响应观众互动,从而实现较为流畅的直播体验。例如,AI可以通过分析观众的反馈(如弹幕、评论)来调整直播内容,提升互动性[^1]。 在硬件层面,随着高性能计算设备的普及以及云计算平台的发展,AI无人直播所需的算力资源已经再是瓶颈。许多企业可以通过云服务快速部署AI直播系统,降低了技术门槛和成本投入[^3]。 ### 技术成熟度 尽管AI无人直播在某些场景下已经可以实现商业化应用,但其整体技术成熟度仍有提升空间。目前,AI在内容生成的创意性和情感表达方面仍存在一定局限,难以完全替代人类主播的临场感和个性化互动能力。此外,AI系统在面对突发情况(如网络中断、设备故障)时的应变能力也尚需进一步优化[^1]。 然而,随着深度学习模型的断演进,特别是在生成对抗网络(GAN)和大语言模型(LLM)的支持下,AI无人直播的内容质量和互动能力正在快速提升。一些企业已经成功应用AI主播进行商品推荐、新闻播报等场景,显示出较强的技术适应性和市场潜力[^2]。 ### 可靠性评估 AI无人直播的可靠性主要体现在系统的稳定性、容错能力和持续服务能力。从系统架构设计来看,一个高可靠的AI无人直播系统应具备良好的模块化设计,各组件之间解耦清晰,能够独立运行与维护。例如,数据采集层应具备多源输入能力,确保在某一设备故障时仍能继续运行;数据处理层应具备负载均衡与自动恢复机制,避免单点故障导致服务中断。 此外,AI无人直播系统还需要具备强大的容灾备份能力。例如,当网络连接稳定或服务器宕机时,系统应能够自动切换到备用节点,确保直播过程中断。这一能力对于商业级应用尤为重要,直接影响用户体验和品牌信誉[^4]。 ### 应用示例 以下是一个简单的AI无人直播系统的基本架构示例: ```python class AILiveStreamingSystem: def __init__(self): self.data_collector = DataCollector() self.processor = DataProcessor() self.interaction_engine = InteractionEngine() self.streaming_service = StreamingService() def start_stream(self): raw_data = self.data_collector.collect() processed_data = self.processor.process(raw_data) interaction = self.interaction_engine.analyze(processed_data) self.streaming_service.broadcast(processed_data, interaction) class DataCollector: def collect(self): # 模拟采集摄像头、麦克风、传感器等数据 return "raw_video_stream" class DataProcessor: def process(self, data): # 对原始数据进行编码、AI识别等处理 return f"processed_{data}" class InteractionEngine: def analyze(self, data): # 分析观众互动并生成反馈 return "AI_response" class StreamingService: def broadcast(self, data, interaction): print(f"Broadcasting {data} with interaction: {interaction}") ``` 上述代码模拟了一个AI无人直播系统的基本流程,包括数据采集、处理、互动分析与内容传播。这种架构有助于提升系统的模块化和可维护性,增强整体可靠性。 --- ###
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