经济形势这么差为什么要创业——Why to Start a Startup in a Bad Economy

本文探讨了经济低迷时期创业的可能性及优势。指出创业者不应被经济环境所束缚,而是要专注于产品创新和服务价值。经济低谷时市场竞争减少,为勇于挑战者提供了机遇。

自从2008年开始,全球经济形势一直相当低迷。许多人认为现阶段不事宜创业,但是Y Combinator通过这几年孵化的一些创业公司经验来看,经济的低迷对创业环境的影响甚微,真正能够影响创业成功与否的是创业者自身。

在经济飞速发展甚至有泡沫的时候声称适合创业,或者在经济危机的时候呼吁大家不要创业,都是没有道理的。如果你的产品创意的确能够满足用户需求,你的确是一个适合创业的人,无论什么时候一般都能取得成功,不管当时的经济环境如何。所有将精力放在挑选适合的合伙人上面,唯一能够影响成功的就是你自己。

不过也不能低估了经济环境的影响。随着经济低迷,人们的消费需求会下降。投资人在经济低迷的年份里,也会比较慎重。

不过我们一直提倡的创业产品都是降低用户的使用成本,因此极有利于在经济形势不好的时候满足用户,反而会成为推广产品的一个契机。因此用户市场的萎缩并不是致命的。投资人的谨慎的确会影响你公司的运作,因为你需要向投资人证明你的公司抗风险能力很强。而这应该是一个合格的创业公司具备的能力,尽可能的少花钱能让你远离困境。

我们将创业公司的创始人比作蟑螂,像小强一样顽强,才能生存,即使发生核爆炸,剩下的生命里也一定有蟑螂。

在经济衰退的时候创业还有一个好处,竞争对手比较少。胆子小的创业者不敢进入,而这是你抢先的好时机。一些学生为了避免在衰退的时候步入职场,有可能选择继续读研究生、博士生,这反而有利于技术的发展和革新,在这个时候其实是更容易作出一些惊人的成绩的。

“在别人恐惧时贪婪,在别人贪婪时恐惧。”


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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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