14条初创企业的建议(转)

1.不断学习的创始人更容易成功:有靠谱顾问和进行追踪调查的初创公司与普通企业相比,他们筹到的钱的可能性是普通公司的7倍,用户增长是普通公司的3倍。
  2.经历一次或两次关键转折的创业公司与那些经历2次以上或从未经历转折的公司相比,前者募集到的资金是后者的2.5倍,前者的用户增长是后者的3.6倍。
  3.有时创业公司虽然融得了比实际需要多几倍的融资,但往往充裕的资金也解决不了公司的根本问题。虽然只有一个创始人公司的成功率很低,但投资者一般会在这样的公司上过度投资。
  4.一些投资人会为创业公司提供一些实际帮助,但研究发现,这样的帮助对公司的业绩起到很少甚至不起作用。但适合的顾问则会对公司的发展起到重要作用。
  5.一个创始人公司和那些多个创始人公司比起来,他们要花更长的时间来发展公司。
  6.以商业模式和推广为中心的公司与以产品为中心的公司相比,前者的成功率是后者的6.2倍。
  7.技术见长的团队比以产品为中心的团队更容易成功。
  8.如果公司的创始人既有商业人才也有技术人才,那么他们比有单一人才创始人公司要多得到30%融资,前者的用户增长率是后者的2.9倍。
  9.大多数成功的创始人是在挫折中成功的,而不是自己的经历或投资人的钱。
  10.创始人经常会高估自己的公司。
  11.初创公司一般认为自己可以花很少的时间就可以了解市场,但实际时间是他们预估的2到3倍。这也是公司过早扩大规模的原因。
  12.未募集过资金的初创企业会过分高估自己的市场,而且还会误以为他们的市场是新兴市场。
  13.过早的扩展是初创公司陷入困境的主要原因。
  14.B2C和B2B不再是互联网公司有意义的分割,因为互联网的商业规则已经变了。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模与贝叶斯优化相结合,提升模性能;③掌握Matlab环境下深度学习模搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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