程序猿惊呆了企业家能力的第一条规则

本文探讨了企业家精神的本质,即面对前所未有的问题时如何做出决策。文章分析了管理者在企业规模扩大过程中面临的挑战,以及如何在保持创新与控制之间找到平衡。同时,作者分享了关于公司出售与否的战略思考。

作为程序员,淮安掼蛋. First rule of entrepreneurship: there are no rules.
 
企业家能力的第一条规则,就是没有规则。最大的问题就是,你面临的问题都是别人没遇到过的,而且是没有标准的,很难判断的,或者两难的
 
可控性,和创造力的矛盾。如果给了员工更多的自由,就会失去可控的感觉,如果控制太多,创造力和主观能动性就更差
换位思考,互相理解
如果以前做得很好,如何保持?如何在规模变大之后保持?
如果规模扩大一倍之后,实际上一个管理者做的已经完全是另一个工作了
 
基本上如果按正常逻辑来讲,卖掉公司总是更好的选择,尤其是如果未知因素非常多,自己继续动作公司风险很大。但这永远都不是这种简单逻辑能解决的问题
如果你的公司占领了一个发展初期的市场,并且有希望在其中占据领先地位,那么不要卖掉。
但说起来简单,这个标准是很难判断的,很容易陷入低估或高估自己的误区,说实话如果有这个眼光去做别的也会成功的
作者当初为何卖掉了自己的公司Opsware?因为收购者本身就是准备从他们几个竞争对手中挑一个,不买你也会买别人,然后自己来做这个生意。另外还有新的技术来挑战他们的市场,如此一来不卖的话就非常不利了,所以当时卖掉是一个还不错的决定
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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