创业之感悟一

本文分享了作者在创业过程中的感悟,强调了自我评价、实践行动、时间规划、核心团队建设、核心竞争力寻找等关键点的重要性。讨论了创业初期的挑战,如盲目追求速度、团队动力、管理方式及自我定位等问题,并提供了实用建议。
这几年经历过很多事,和朋友创业过, 自己也在创业,看过太多创业的人、创业的事,时不时静下心来把所看所感所想总结一下,记录一下,不足为鉴,仅作为自己在路上的警示与提醒,并和广大准备创业和创业中的朋友们茶余饭后分享交流。

1. 人应该学会客观的评价自己和评价别人
人往往有时候总觉得别人不如自己,总觉得别人做的东西太垃圾。无论怎样,成者王,败者寇,成功者自有他成功的道理。让我们以学习的态度来看待别人,以及别人的产品,以谦逊的态度看待自己,但要以坚定的态度去执行自己路。取其精华,去其糟粕,做成自己差异化的亮点和核心竞争力,并尊重你的对手,因为他是你成长的动力。
 
2. 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行
看问题不要只停留在表面,从书上或网上看一些所谓“砖家”的文章,就觉得自己什么都懂了。看问题很肤浅,没有真实的实际操作经验,用书上看到的东西来认识现实世界,往往变得流于表面,以至于作出不合实际的决策。
 
3. 明知欲速则不达,却总想快点、快点、再快点!
创业刚开始,很多时候都是希望尽快拿出产品,是没有错的,因为时间不等人,资金也熬不起时间,然而很多东西不是你想快就能快的起来的,罗马确实不是一天建成的,更不可能是几个人建成的。不准确的时间规划,不实际的盲目大跃进,只能是自己倍感疲惫,一次次失望于目标。更好的方式就是做好产品的前期需求分析,可行性分析,以及功能分析,有一个阶段性的执行计划和开发周期判断,把最关键,优先级最高的,最主要的功能和原型先做出来,投给市场,然后进行不断的重构和优化扩展产品的其他细节和非功能性需求。
 
4. 一个人的战斗! 我不是一个人在战斗!
创业很多时候就像一个人在战斗,没有人能与站在同一个角度看问题,没有人会与你一起考虑如何发展,大部分人都是只考虑自己的得失,自己的利益。所有的事情都需要自己一个人抗。所以,优先打造核心团队,让我们不是一个人在战斗!
 
5. 寻找核心竞争力...
想象自己的产品到底比别人强在哪里,首先把自己当成你的客户,如果别人的产品和自己的产品摆在一起让你选择,为什么要选你自己的产品,而不是别人,核心竞争力在哪里? 别人为什么做不到? 先给自己寻找一个答案。

6. 千军易得,一将难求! 优秀的人,做优秀的事,团队共振才会有合力效应。
很多创业企业前期,由于资金问题,同时自己为了节省成本也希望找一些费用低廉的人寻求发展,然而,在IT知识密集型的企业,三个臭皮匠真的能抵一个诸葛亮吗? 如果当初刘备带领的不是关羽,张飞二人,而是20个不学无术的一群乌合之众,你觉得还会有三国的历史,也许需要加个问号了,就是这个道理。控制成本是对的,但别忘记你开公司的目的不是为了控制成本,而是为了把事做成,控制成本只是一种原则和目标。纵观历史,企业要发展,需要优秀的人才,至少核心是优秀的。

7.形式主义
刚创业的时候,别太拿自己当回事,一说创业很多人就觉得自己是老板,是老总了,虽然可能只有一两个人,也搞个公司组织架构,公司天天例会又无要事可谈,恨不得用微软的方式来管理公司,美其名曰要规范化管理。 一个几个人的创业公司,要的是哥们几个,齐心协力,艰苦奋斗,各显其能,创出天下,不是管出天下。
管理,就像一些软件工程规范,它本身是没错的,有价值的,但它是在事务到达一定规模的时候,通过管理规范化各种流程,各种制度,以达到工作的最大化工作效率,和更好的持续发展(扩展)的目的。

8. 懂得创造影响力
小公司就像地上的蚂蚁,没有人知道你是谁,需要自己制作影响,打造品牌,吸引人才、吸引客户、吸引投资商!

9. 不要意淫,自我想象,自我陶醉
我曾经碰到很多创业的人,大谈特谈市场前景,公司未来。 没有数据,没有依据,只靠自己的想象和推断,往往只能算一种意淫,想象这个市场是多么的赚钱,自我感觉自己的产品就是比别人做的都好。即使市场前景真的无限好,给个理由为什么一定是你的?

10.  价值观
创业时期招聘就像选兵,扛得下来就留下,抗不下来就走人,不必遗憾,也不必留恋,否则,即使画个大饼留下来,也不会走的太久。创业一条未知路,创业公司寻找的是共同价值观,共同理想的普通员工,并且明确知道这不是一条平坦的路,不能找只考虑自己得失养尊处优的所谓“精英”,眼高手低且经不得半点风雨。
内容概要:本文介绍了个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊体等场景的应用实践。
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