无知者无畏

在中国,软件行业分为两种.传统行业和互联网软件.
传统行业,靠的是关系,例如,酒店系统.其实大家做的功能都差不多,你跟老板熟,或者回购高,就跟你买.还有一些直接是垄断,只给下属单位搞的.对于这种,如果你没有过硬的关系,还是洗洗睡吧.
互联网软件分为注册软件和免费软件.其中注册是不现实的,一是国人没有花钱买软件的习惯,二是你的东西要是真的好,第二天看雪论坛就会有人写注册机了.所以要靠免费软件.
免费软件如何赚钱呢?广告.前提是你的软件用户量非常多.例如,以前hao123.com,为什么百度愿意花几千万买它.并不是说人家那页面做的非常好看.非常有含量.
还有,很多程序员有一个误区,总是觉得一个东西有技术含量,就一定有市场.这是非常非常错误的.你面对的用户是谁?是那些整天问:"哥,我有个Q号,你能帮我刷点Q币进去不?".专业人士其实占的比例非常少.hao123有含量吗?蕃窃花园有含量吗?
优快云以前出过一本技术杂志,好像叫优快云高手还是什么的.好像只出了三期就倒闭了.你不要以为技术在中国多有市场.
真的想创业,先看市场吧.例如,某杀毒软件,怎么推广起来的?前期,大量烧钱,做广告.另外,那些做盗版GHOST的,你让它预先安装,每成功一套,你给他多少钱.另外,请大量枪手,去论坛不断造人气.你先要摸清中国人的人性,有人说好,特别三个以上,他就觉得好.

推广成功后,再就是靠流量赚钱了.中国的基本上都是这么赚钱的,例如前面说的那个免费杀毒,搞了浏览器,一年就几亿收入了.你真以为免费吗?马云说过,免费的其实是最贵的.要想创业,你先摸清这些情况再说吧.不要看了几本比尔的故事就在那里发梦.我敢说,我给你一千万,再给你三年时间,你真的能赚回这钱吗?



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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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