我最害怕的互联网公司 CEO

本文探讨了IT行业中一些令人担忧的互联网公司CEO特质,包括过分追求短期利益、忽视核心业务发展、缺乏深入专业知识等,并强调了在面对行业挑战时,扎实的基础才是长久之计。


这个标题如果修改成 “最令人害怕的互联网公司 CEO” 并不适当,因为我最害怕的往往也是大家最喜欢、认为是最成功的,最害怕并不意味着不好,恰恰相反的是在某种层面上代表着“表面的”成功,背后却缺乏坚实的基础。

在 IT 行业里,随处可见人心的浮动,没有人会讨厌成功,但有时我们对成功的渴望缺乏了时间的酝酿,很多人不相信积累,也不相信历史的重要性,水到渠成这种境界在很多人的想法里竟然是不存在的,因为人口众多、资源稀少的特性,因此从小被培养成什么都要去努力争取,什么都要去努力表现,不甘落人于后,彼此竞争打压,这就是普遍存在的现象。

我最害怕的互联网公司CEO具备几大特质:

1. 太想创业了,太想找 VC 圈钱了,太想上市了。

2. 把绝大多数的精神花在媒体曝光上,而忽略了对自己本业的经营。

3. 名实不符,在自己所涉猎的领域并不深入,时间太短。

4. 单凭一个奇思妙想就想名闻天下,没有想过脚踏实地的做好基础工作。

5. 缺乏向竞争对手谦虚学习的身段、勇气和机会。


在 IT 行业这么久,看过多少沧海桑田、楼起楼灭,时间总是最好的裁判,不踏实的东西会在危机来临时第一个被淘汰,不仅过去如此,将来也一样。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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