最近遇到的好几个创业团队和创业题材

本文介绍了几位创业者正在尝试的不同类型的创业项目,包括基于微信的O2O营销、婚庆类垂直电商、拼车类App等,并对每个项目的优劣势进行了分析。

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           最近一段时间一连遇到好几个创业者。

                     第一个, 吴同学, 找到个土老板做投资人。 主要做基于微信的O2O营销。

                                      公司的强项在于人脉和资源, 公司的弱项在于技术门槛太低。

                                      公司最大的隐患在于投资人不是专业的投资人,事情起来容易,接着烧钱就很困难,而且中途崩掉很容易。

                      第二个,张同学, 做婚庆类垂直电商。 家有做风投的亲戚。

                                      强项在于产品定位很准确,而且婚庆类互联网也确实是蓝海。

                                      缺点在于创业团队都不是专业的互联网从业人员。都是摸着石头过河。

 

                     第四个, H同志,做拼车类app

                                      典型的LBS应用, 没什么技术门槛。

                                      是个蓝海,但是政府监管会非常厉害,很难成。

                                      关键团队里都是一帮没移动互联网经验的人,而且还想利用业务时间做,难。

                      第五个,上海的一个外资背景团队, 做O2O电商

                                      基于LBS来做, 打通超市和家庭妇女的最后一米。

                                      有钱有资本, 事情还没做就在陆家嘴搞了一层楼。 

                      第六个, 卢同学, 代理国外的企业内搜索引擎软件。

                                       做一些本地化开发, 接一些政府的小单子, 饿不死,但是离互联网还很远。

                     第七个, X同学

                                      在浦口买了块地,做O2O农业。 创业中的奇葩,不提也罢。




内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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