走好创业之路第一步——创业时机的选择与目标的设定[转]

做事情大处着眼,小处着手
成功者的创业初衷,往往是为了解决一个简单的问题。Jerry和David 创办雅虎时,就是觉得在网上找网站不方便,因此做了一个网址大全。先是两个人自己用,后来也推荐给朋友用。最后用的人越来越多,这个网址大全成为了商业的载体,终于越做越大。eBay最早的创始者是为了把自己的一些东西卖掉,后来发现很多人也有同样的需求,因而得以发展起来。戴尔起初也根本没想要创造一个直销模式,他就是觉得自己攒电脑有成本优势,可以卖给周围的人,做得多了,形成了现在的企业。
这些历史的当局者未必一开始就清楚事情的归宿,甚至可能他们都没有意识到自己已经开始了创业的旅程。但对于今天的创业人来说,这种平和、从小做起、从具体业务做起的心态,倒是一条宝贵的经验。因此,创业项目要着眼现实,不要一开始就设想得多么宏大。事实上,描述得越大越不成功。创业公司不具备大公司的资本、资源和人才,所能做的只可能是非常简单的事情。
 
踏踏实实做好每一天
前人说过,战略上要藐视敌人,战术上重视敌人。对于创业者来说,所谓“战术上重视敌人”就是指每天要做好“执行”。
很多创业者梦想三年就达到一个什么高度,两年就取得一个成功,其实这是很不现实的。怀胎十个月是客观规律,并不因为你创意好、投资多就可以早产。企业的发展不会是一个斜直线不断发展的过程,都有高潮、有低谷,会经过长时间的徘徊。当积累的能量足够了,往上跳一个台阶。很难预测企业因为哪一天、哪一点而做好的,企业的成功拼的是一点一滴的努力。因此,创业者应该沉下心来,不要把命运寄托在一次炒作上,也不要寄托在一个灵光一现的点子上,踏踏实实做好每一天。
 
做自己感兴趣的事
创业成功还有一个前提,重要但简单,就是挑你喜爱的事情去做,不要人云亦云。
创业必须意志坚定、苦中作乐,将兴趣、爱好和事业相结合,才能有热情。而只有近乎疯狂的热情与热爱,才能激励出信念,才能以此再去鼓舞团队,遇到困难才能撑得下来。
同时,不要选择已经很成熟的商业模式,跟大公司做一样的事情是没有优势的。为所要投身的领域画一张产业地图,看看哪些领域已经被占领了,找一个空白点去做。互联网搜索业务几年前并不被重视,这是Google成功的一个前提。
 
先打工再创业
我不赞成年轻人刚毕业就去创业,还是应该在公司里踏踏实实干五六年,实际上是公司在为你缴学费,让你在不同的平台上积累经验。我做职员的时候并不觉得自己是打工,因为所积累的能力和资源是任何老板剥夺不走的。这种经验有助于提高创业能力。什么时候创业合适?“看得准”是出手的前提,而能否看得准,要看经验积累的情形。
 
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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