创业,不能兼职(20)—创业时怕人偷你的idea吗?

作者分享了对于创意和源代码被复制的看法,强调了执行力的重要性,并讨论了如何在保护知识产权的同时保持开放合作的态度。
这个问题有很多人问。之前人家问的多的主要是,如果,你做出来了,其他经济实力,技术实力强的公司,比如腾讯这样的公司,copy会如何?

最近一次,是刚刚下午有人知道,我前两天不仅毫无保留地和人家交流,还把到目前为止已经做好的全部源代码,给我感觉上觉得实在,实际自己不太熟悉的人。人家拿了源代码后,除了第一天,没再联系我,于是,下午来的朋友就问,你不担心他copy你的idea吗?

2个问题,我都毫不犹豫地回答,说,不,不担心。

关于第一个问题,我其实是真的从一开始就没这么想过。还没做出来呢,怕什么腾讯copy啊? 不要太把自己当回事。这样的担心,不就像还没成功,就担心成功后被声名、金钱所累一样,属于他娘的瞎担心嘛。

被这样的公司看上眼,被copy,说明你做的很牛啊!灵魂里是绝对该骄傲的啊!如果怕这怕那,就什么也不要做了。

其实,最重要的不要担心的原因是,大象踩不死蚂蚁。腾讯这样的庞然大物,有自己很多的方向,它并不是所有领域的专家。而我们实际是做的一个自己喜欢擅长的垂直领域的一点东西。你要相信自己,你是专注做自己真正感兴趣,真正分析,研究的一个方向,你在真正付出,你做的东西,一定有属于自己的气质。你只要有足够的智商,并付出真正的努力,你一定是能做出自己的东西。只要你还在继续努力,你就还有不停地创新。人家并不能轻易模仿的了你。即使模仿了,也不一定就一定比你做的好。有麦当劳,还有肯塔基呢,各自做各自的。

除非是你没有努力了,你停下脚步了,人家却还在继续前进,在很多其他方面比你做的更细致,更好,那时,你输的心服口服啊。

再说了,腾讯和很多网站都是模仿国外的,我们这一开始就是准备给所有人用,也给国外用户用的,嘿,境界就比人高吧。

不过,关于第二个问题,我刚刚总结反思了一下,我也许确实是做的不太合适,以后会注意一点,不过并不后悔。当时人家是看起来很真诚的态度,很真诚地说想加入,做技术搭档,我就回报以坦诚,以对技术搭档的坦诚去和人交流,人家说你能把源代码给我吗,我在自己机器上装上看看。。。我也毫不迟疑很坦然地就给了。我一直到现在依然相信,人家这么坦荡地开口要你花钱花时间做的东西,自然是有自己的敢担当。要不就是想着要加入,不加入,也会是想善意地想帮你解决一些问题,这2种都不打算时,人家也会有一个清楚明确的说法,有很君子的行为,不然,人家哪好意思这么开口要? 心里有杂念,才不会坦荡,才会有顾虑吧。而对真诚的人,你一丝的犹豫,都会是一种伤害。我不想那样。

我曾在自己过去的旅行里,许多次选择凭直觉相信陌生人,那些信任极少带给我失望。也许,行走时的那个江湖,和IT这个江湖不同,但我还是信任人性的一些相通之处。你的坦诚,能给你带回的东西,一定比你偶尔被利用一次失去的东西多。

其实即使,人家真的是想或者会从这些代码和我的idea里得到什么,我也并不在意。这些代码,目前还真的只是一堆。。。,更像一个不错的demo,距离我想要的还差很远,不然,我也不会一直想招专职的人来重新开始。所以,我不觉得代码本身的作用有太大利用价值。虽然我已经是付出了很多才做到这样。

至于idea,如果有人也想做某个方向,那也许确实是能得到许多借鉴。可是,那有什么关系?idea在没有执行力的时候,等于0. 这个执行力,其实是很多方面的,有技术,有团队,有毅力,有资金,有推广,有。。。我自己目前的状态不一样就证明了这个吗?我不也就是有idea,还没有技术上很好地实现吗,不就是0吗?人家一样会遇到各种问题。否则的话,人家真能依靠借鉴你的idea做出很牛的东西,你也一样感到骄傲。因为,你自己可以知道自己,至少某方面的智商还好,比如,琢磨出这个idea,虽然你可能执行力不好,虽然你可能情商不高,对人的判断和信任失误。

再说,初创的事情,创办人自己其实一直还在不停地有新想法,新思路,因为,毕竟一切都是还没被验证的,我相信,等我自己想做的东西最终出来时,一定是和现在有很多很多不同。我也相信,只要是自己真正在努力去做事,人家只是分析你,copy你的,那么,只有自己才知道自己要做的事情的精髓,人家很多时候,只会是形似神不似。所以,不要太怕人家去”偷“你的idea。

我自己是认为,坦诚对人没坏处,多交流没坏处。和人交流时,你也能从其他人的只言片语里得到一些启发的。只要你时时都在琢磨自己的事情,都在追逐自己的梦想,人家的任何言语,你也可能一样用的上,并不只是你向其他人在输出,你也会向别人学习到很多东西的。

但,我还是决定以后在源代码和文档这样的事情上,还是要注意一些。毕竟,从现在开始,只要我是打算和一个团队一起做事的,那我都不仅代表我自己,还代表那些加入或以后可能加入的那些人,无论人数多少。虽然,我一直只觉得自己在做一件和旅行相关的事情,不真正算这个IT江湖的人,但毕竟,现在,确实是做的和IT相关的事情,也要守一些相关的行业规矩,要注意一下。前天那个给我做前端的小伙子提醒我,说,你知道那个写”我在赶集网的2个月”的北邮的哥们,为啥犯众怒,就是因为,他泄露了太多公司的秘密,这些,不仅属于他自己,是属于他工作过的整个团队的。

其实,前阵在和一个外包公司打交道时,我已经学习到了形式上如何做到基本的防君子不防小人的保密。在初步交流后,他们会和客户签一个NGA协议,就是保密协议,然后客户才把需求给他们。然后才是下一步。但是,一个公司,和自己员工如何签保密协议等等我还没看到样本。

不过,在我看,初创阶段,很多协议都是没用的,在中国,尤其如此。更多的判断人,还是要凭直觉。而有那功夫去防人,不如埋头迅速做事。
<think>首先,用户的问题是:我想了解如何使用jieba库对特定文本进行分词处理请问如何用jieba对《荷塘月色朱自清》进行分词。我需要基于之前的引用和系统指令来构建回答。系统指令包括:-使用中文回答。-行内数学表达式用$...$,但这里可能没有数学内容。-独立公式用$$...$$,但可能不需要。-LaTeX语法正确。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。-结构清晰,帮助用户逐步解决问题。之前的引用中,有提到jieba库的使用。用户引用了四个引用:-引用[1]:展示了一个Python代码示例,使用jieba和wordcloud进行分词和词云生成。-引用[2]:描述了使用wordcloud,jieba,imageio制作词云的思路。-引用[3]:关于安装jieba和分析中文词频,特别是《荷塘月色》。-引用[4]:关于概率图模型,与当前查询无关。用户查询是specifically关于使用jieba对《荷塘月色》进行分词处理。引用[3]直接提到了《荷塘月色》的词频分析,所以应该参考它。用户还说:"上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。"但没有之前的对话历史,所以我需要假设这是第一次互动或基于提供的引用。用户上一次的问题是这个本身,所以主要基于引用。我的回答应该结构化:1.**介绍和概述**:简要解释jieba库的功能和分词的基本概念。2.**步骤指导**:逐步说明如何使用jieba对《荷塘月色》进行分词。3.**代码示例**:提供一个Python代码示例,展示实际实现。参考引用[1]和[3],他们有相关代码。4.**添加引用**:自然地添加引用标识到相关部分。5.**生成相关问题**:在结尾生成相关问题。关键点:-jieba.cut或jieba.cut_for_search用于分词。-对于特定文本,用户提供了《荷塘月色朱自清》,所以我需要以这个文本为例。-在引用[1],有代码片段:text1=jieba.cut_for_search(...)–这是搜索引擎模式的分词。-在引用[3],提到了《荷塘月色》,但没有具体代码。步骤:1.**准备文本**:获取《荷塘月色》的文本内容。用户没有提供,但我可以建议加载从文件或直接字符串。2.**导入jieba**:importjieba3.**进行分词**:使用jieba.cut(text)或jieba.cut_for_search(text),取决于用途。4.**处理结果**:分词返回一个生成器,可以转换为列表或字符串。代码框架:```pythonimportjiebatext="《荷塘月色》的具体文本..."#假设文本#分词seg_list=jieba.cut(text)#转换为列表或字符串seg_str="".join(seg_list)#打印或使用结果print(seg_str)```由于《荷塘月色》是经典文本,我可以使用示例字符串,或者在回答中提示用户插入自己的文本。在引用[3],有提到“案例荷塘月色词评频分析”,但没有代码细节。我需要自然地添加引用:-在提到分词或词频分析,引用[3]。-如果是词云相关,引用[1]或[2]。用户查询是specifically分词,不涉及词云,所以焦点在分词。生成相关问题:在结尾部分。完整回答结构:-**开头**:解释什么是中文分词和jieba的作用。-**步骤1**:安装jieba库(如果需要)。-**步骤2**:导入库。-**步骤3**:加载文本(从字符串或文件)。-**步骤4**:分词处理。-**步骤5**:显示结果。-**代码示例**。-**引用添加**:如在提到jieba的cut函数引用[1]或[3]。-**结尾**:相关问题。引用具体:-[^1]是引用[1],显示代码。-[^3]是引用[3],关于词频分析。对于分词,可以引用[3],因为它直接提到《荷塘月色》。最终回答大纲:1.**介绍**:jieba是一个流行的Python中文分词库。2.**详细步骤**:-步骤1:安装jieba(如果还未安装)。-步骤2:使用Python脚本导入jieba。-步骤3:定义《荷塘月色》的文本内容。-步骤4:使用jieba.cut(text)分词。-步骤5:处理输出。3.**代码演示**:提供代码块。4.**添加引用**:例如,在提到词频分析引用[3]。5.**相关问题**。</think> ### 如何使用jieba库对《荷塘月色》进行中文分词处理 jieba(中文含义“结巴”)是一个流行的Python中文分词库,常用于处理中文文本的自动分词任务(即将连续的中文字符序列切分成有意义的词语或词块)。这对文本分析、词频统计等应用很有帮助。下面我将**逐步指导**你如何用jieba对朱自清的散文《荷塘月色》进行分词处理。整个过程简单易懂,只需基础Python知识。 --- ### 步骤指南 以下是详细的步骤解释(**包含Python代码示例**),确保你能快速动手实践。我将以朱自清的《荷塘月色》为例(具体文本内容需提供;若你没有文本,我会在代码中提供一个小片段作为演示)。 1. **安装jieba库(如果尚未安装)**: - jieba不是Python标准库,需先安装。使用pip命令即可: ```bash pip install jieba ``` - 如果使用Anaconda或Pycharm等IDE,也可以通过内置包管理器安装[^3]。 2. **导入jieba库**: - 在Python脚本中,导入jieba以调用其分词函数。 3. **加载《荷塘月色》文本**: - 文本可以从文件、字符串或外部来源加载。为简单起见,我这里使用一个简化的文本字符串示例(实际应用中,建议将全文存入文本文件加载)。 - **注意**:《荷塘月色》全文较长,真实应用应从文件读取。例如,将文本保存为`荷塘月色.txt`文件。 4. **进行分词处理**: - jieba提供多种分词模式: - `jieba.cut(text)`:**默认模式**,适用于一般分词,返回一个生成器。 - `jieba.cut_for_search(text)`:搜索引擎模式,切分更细(适用于词云或信息检索)。 - 常用方法:将生成器结果转换为列表或字符串。 - 我会使用默认模式`jieba.cut()`,因为它更通用且保留词语完整性。 5. **处理并输出结果**: - 分词后结果可以打印、保存到文件或用于后续分析(如词频统计)。 --- ### Python代码示例 以下是一个完整的代码示例,演示如何对《荷塘月色》的片段进行分词。文本内容取自经典段落(为演示简化,真实分析应使用全文)。代码中我内置了一小段《荷塘月色》的文本;替换为你的完整文本即可。 ```python # 步骤1:导入jieba库 import jieba # 步骤2:定义朱自清《荷塘月色》的文本字符串(这里是简化片段) text = """ 荷塘月色 朱自清 沿着荷塘,是一条曲折的小煤屑路。这是一条幽僻的路;白天也少人走,夜晚更加寂寞。 荷塘四面,长着许多树,蓊蓊郁郁的。路的一旁,是些杨柳,和一些不知道名字的树。 没有月光的晚上,这路上阴森森的,有些怕人。今晚却很好,虽然月光也还是淡淡的。 """ # 步骤3:使用jieba.cut()进行分词 # cut(text) 返回一个生成器;我们转换为列表并添加空格连接,便于阅读 seg_list = jieba.cut(text.strip()) # text.strip() 去除多余空行 seg_result = " ".join(seg_list) # 用空格连接分出的词语 # 步骤4:打印或保存分词结果 print("分词结果:") print(seg_result) # (可选) 保存结果到文件,如"分词输出.txt" with open("分词输出.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(seg_result) # 输出示例(简化): # 分词结果: # 荷塘 月色 朱自清 沿着 荷塘 , 是 一条 曲折 的 小 煤屑 路 。 这是 一条 幽僻 的 路 ; 白天 也 少 人走 , 夜晚 更加 寂寞 ... ``` #### 代码说明: - **运行环境**:需Python 3.x以上,确保已安装jieba(通过`pip install jieba`)。 - **关键函数**: - `jieba.cut(text)`: 默认分词模式,适合词频分析等任务[^3]。 - 使用`" ".join(seg_list)`是为了可读性;直接转换seg_list为列表(`list(seg_list)`)可获得词语数组。 - **适用全文**:若您有《荷塘月色》全文的txt文件,替换为以下代码加载: ```python with open("荷塘月色.txt", "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() ``` - **分词模式选择**:如果是用于搜索引擎或词云生成,可以用`jieba.cut_for_search(text)`[^1]。但《荷塘月色》作为散文,默认模式更符合语境完整性。 #### 实际输出预览(基于示例文本): 分词后的结果会类似:"荷塘 月色 朱自清 沿着 荷塘 , 是 一条 曲折 的 小 煤屑 路 。 ..." 这有助于后续分析,如去除停用词或计算高频词。 --- ### 性能与优化 - **效率**:jieba基于词典和算法优化,处理长文本如《荷塘月色》速度快(十万汉字级别通常只需几秒)。 - **中文专用**:jieba能处理中文特有词如专有名词;你可以添加自定义词典(如人物名): ```python jieba.add_word("朱自清") # 确保“朱自清”不被切分 seg_list = jieba.cut(text) ``` 这在分析《荷塘月色》确保作者名完整性,提高准确性[^3]。 --- ### 相关问题 以下问题可能对你的进一步学习有帮助: 1. 如何用jieba进行词频统计,并分析《荷塘月色》的高频词?[^3] 2. jieba结合wordcloud库如何生成《荷塘月色》的词云图?(类似引用[1][^2]) 3. 在分词中如何处理中文停用词(如“的”、“了”)以优化结果?[^3] 4. jieba支持哪些其他功能,如关键词提取或词性标注?
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