如果你恨他,就让他做老板吧!

创业者的寒冬
本文通过诙谐的语言描绘了创业者在经济寒冬中的艰难处境,对比了创业者与员工的不同视角,展现了创业者所承受的巨大压力与挑战。

冬天来了

2019的春天还没到,冬天就来了。

放眼望去,狼烟四起,未见金戈铁马,已是满目疮痍。

依二叔看来,这场经济风暴与2008相比有过之而无不及。

一万小时定律

一般的经济风暴影响最大的必然是中小型企业,他们没有背景,太多的资源。

大概率的情况是依附于短期时局的红利,第三方平台赚差价,或以人堆人的方式火中取栗,刀口营生。

没有核心创造力,核心竞争力,他们存在的唯一使命就是—活下去!

记得李开复在一个节目上说过他们选投资者,最看中一点!一万小时定律!

如果这个创业者在一个行业里待够三年,他们再请这个行业里最厉害的人出来考这个创业者,

直到考倒这个创业者,或者被这个创业者考倒。

在几个月以前我依然觉得这个很合理,要求不是很高啊?

直到上周,二叔开始自己尝试做老板……

才明白,可能李开复说的是,以老板的角色在一个行业里待一万个小时而不是员工的身份!

这样的话,有什么区别呢?请接着往下看。

如果你恨他

如果你恨他,就让他做老板吧!

 

几年前流行一句话:如果你爱他,就送他到深圳。如果你恨他,就送他到深圳。

二叔觉得这句话,还有更高的提升空间。如果你爱他,就叫他去创业。如果你恨他,就叫他去创业。

二叔做为一个中老深飘,可以负责任的告诉你。如果你真的恨他,送他到深圳是一个比较正确的选择。

因为深圳的生活确实不易,节奏很快,如果他来深圳前有一头浓密的头发,来深圳以后一定会掉的。

但是如果你觉得还不够解气,怎么办?

怂恿他创业啊!对,要说一些激励的话:

王侯将相,宁有种乎?

梦想还是要有的,万一实现了呢?

人没有梦想,跟咸鱼有什么区别?

别急,还有呢!

人最宝贵的东西是生命,

生命属于人只有一次,

人的一生应当这样度过:

当他回首往事的时候,他不因虚度年华而悔恨,也不应碌碌无为而羞愧。

在你的鼓励,以及肾上腺素的影响下他可能就答应了。

趁热打铁再给他发几个竖起大拇指或者strong arm的表情。得了您,他兴许就踏上了创业之路了。

从此他的生活就是这样的了。

  • 他每天很晚来上班,其实他一直在工作,24*7,而员工只工作8小时。
  • 他在员工面前气宇轩昂,其实他在10个人甚至上百个人面前点头哈腰,而员工只需要对他恭敬一点。
  • 员工觉得他很傻,员工提这个问题那么浅显他都解决不了,其实这个问题他已经想过一万种解决方案,包括员工这种,而员工只需要想一种。
  • 他看起来永远精神抖擞,谈笑风生,心境平稳的像机器,从来没有消极的时候。
  • 其实他是装的,装久了就习惯了,再说他也找不到人可以诉苦啊,而员工可以向任何人吐槽。
  • 员工吐槽他画大饼,而他只是想给员工更多的精神食粮,让他们成长的更快,员工不知道激励下属是老板最基础的本职工作。
  • 员工只是被自己喜欢的女孩子发好人卡,这个不行大不了,再换一个就行了。
  • 而他如果被市场,被客户发好人卡,轻则损兵折将,重则死无葬身之地。
  • 员工吐槽这个月工资怎么晚发几天?其实他已经求爹爹拜奶奶了,最后借了贷款,人家还不愿批他,已经急哭了。
  • 他帮助员工成长,员工会感激他吗?并不会!99%的几率,并不会!他大概率下,还是员工心中那个傻老板,扣老板,甚至坏老板……
  • 还有太多,太多了……

行了吗,看官?他够惨了吧?这下心里舒坦了吗?

就算他最后没有付诸于行动,最次也得让他,辗转反侧好几夜吧?

甚至给他埋下一个心结,让他在往后余生都郁郁不得志。

大仇得报!


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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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