雷锋读图:看创业公司如何“华丽转身”

调查表明,自2010年起,超过53%的初创企业通过业务转型成功存活。本文探讨了市场变化下企业的转型策略,并通过Twitter和Instagram等案例展示了成功的转身之路。

美国财务软件公司Intuit调查显示,2010年以来,超过53%的创业公司通过业务转型得以生存下来。Pivot(转身)如今是硅谷的流行用语,也是很多成功企业家最明智的决策之一。市场在变化,消费者的态度在变化,技术在变化,企业自然也要随之而变。今天,对于小企业来说,最大的挑战莫过于将产品或业务全面改革,随之而来的挑战是改变企业基础设施或人力调整。

毫无疑问,做出改变的决定是痛苦而艰难的,但优秀的创业者和企业家并不畏惧变化。硅谷很多优秀的企业或创业者都有过“华丽转身”的经历:Twitter的创始人Evan Williams最初创立的是Odeo视频分享公司,最终在Odeo垮掉之前将其卖掉,并全身心地投入到Twitter项目上。Instagram 联合创始人Kevin Systrom最初开发的是一款图片位置标记程序Burbn,后来Systrom发现用户对图片分享功能更加感兴趣,于是把图片功能从Burbn独立出来,创建了Instagram,最终以10亿美元的价格卖给了Facebook。下面通过一张信息图来看看创业公司是如何实现“华丽转身”的:

Via VB

Danice 供雷锋网专稿,转载请注明来自雷锋网及作者,并链回本页)
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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