雷军的投资、创业观

2010-8-25 晚,偶遇2年不见的雷军雷总,聊到深夜1点多,受益良多。在新浪围脖(http://t.sina.com.cn/xushiweizh )上一些朋友建议我分享下,今天终于得空,简单整理要点如下:

  • 人欲即天欲。理清楚股权结构
  • 只投资一个人。一个企业必须有一个人说了算
  • 保持精英团队。初始团队每个人都是关键。严格把控加入的关口
  • 投资熟人、投资熟悉的领域
  • 我做的是战略投资,不只是投钱,也提供资源
  • 少就是多。一个企业做的事情越少越专越好
  • 我不急着要你考虑赚钱,我不是上市公司,不需要考虑给谁交待。满足用户需求,让更多人离不开你,才是你们第一目标
  • 投资做的是诚信。吃亏就是占便宜。如果你总想着占人家便宜,下次谁还找你投资?
  • 我要投Google、Apple的1%,那也赚了。我做的就是那1%。
  • 我认为新一波的创业潮已经来临。这拨创业公司的特点在于:快速占领、颠覆传统
  • 我做的事情都是颠覆。让行业重新洗牌。

补充:

  • 商业模式应该在小规模下被证明

http://xushiwei.com/leijun-viewpoint
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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