创业探讨

创业困境与反思

最近几个月和朋友不断在探讨一起创业的各种可能性,谈得多,做得少,多数情况下不了了之.因为我们始终无法找到任何一种可操作的方式来合作,每次的探讨都没有连续性.他有他的局限性,我也有我的.正所谓没有放弃,没有获得,结果总是令人失望的.

 

基于目前我们对物流行业的了解,在物流行业中的优质客户比较少,所谓的优质客户即保持较高的营业额和利润的物流公司.多数的物流企业并不算很赚钱,真正赚大钱的都是大公司.以我们目前的状况,接到大公司的业务是不太可能的,而小公司的业务额不会大,投入和产出之间的不均衡导致很难做.从表面看来,主要有以下困难:

  • 业务额比较小,而且缺乏持续性.只有两个人的公司是几乎不可能做到大单的,这一点非常明确.除非天上掉馅饼,因为大单的周期通常都比较长,完全无法控制节奏.大单的投入也是比较大的,在缺乏资金的情况下,通常我也认为不宜盲目投入.或许我们应该搏一下,但双方都不愿意赌得太大.于是我们就陷入到这个怪圈中,只能接小单,因此没有足够的利润支持,还是不敢搏,最后还是只能接小单.
  • 外地的业务不敢做.省内还好,如果说省外就难讲了.业务额太小,两趟前期谈判就把利润搞得很薄,这还是算好的.如果商务谈判失败,两三次下来就把利润全搞没了.
  • 对大单也有恐惧心理.怕真的接到大单,是的,真的怕.接到大单了,开始招人了,大单做完了,开始裁人了.最后还是走回到起点.我没有这方面的经验,彼此的探讨不算很深入,只是觉得有了大单,就得保持连续性.至于有没有更好的解决办法,还很难讲,直觉上讲我不认为这是个问题,但没有很有力的论据来说服对方.
  • 个人经济基础脆弱.每个人都没有很强的经济实力,所以都不敢放手一搏,缺乏置死地而后生的勇气.大家做事的时候就会有顾虑,不专心.这是个顽疾,一时还解决不了.唯一的办法就是利用8小时之外的时间来做一些事,同时提高上班8小时的效率.
  • 产品质量不高.我们现在拥有两套解决方案,一个基于PB开发C/S架构的系统,代码本身质量很高,只是限于PB天生的缺陷,整个产品没有很强的竞争力.确实有很多客户最关注的不是你能不能解决他的问题,他首先关注你采用的什么技术,通常都是对技术一知半解的IT部门提出这方面的需求.另一个就是基于J2EE开发的B/S系统,但因为一些历史原因,代码质量非常差.每次都要通过不断的修改/复制代码来解决用户的大部分问题,也没有竞争力.大家也不愿意重新开发,总认为成本太高.我想,这也是个恶性循环--糟糕的代码,不断添加代码,更多糟糕的代码!

在我看来,除了经济基础脆弱之外,没有什么难解决的,只是决心问题.下定决心开发出高质量的系统,同时花费少量精力维护现有系统以维持现金流,不断发布高质量的新系统以赢得市场的认可.这也许是一条路,但我没有十足的把握.

 

谁有灵丹妙药?

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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