创业10年的IT老兵含泪总结:当下适合IT人员创业的4种方式

本文作者分享了作为IT从业者和连续创业者的经验,提出四种适合程序员的创业方式:平台型、副业型、销售型和产品型,分析了各自的优劣势及市场背景。强调在当前环境下,创业者应选择轻资产、少投入,根据自身特点选择创业道路。

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一、前言

作为技术人员的你,是否曾经或现在有创业的冲动?又是否不知道创业要做什么或者担心创业会失败?我本人就是程序员开软件公司,在外企、民企、上市企业都待过,汇编、C、C++、前端、windows、嵌入式、linux、产品、售前都做过。今年是我创业第10个年头。成功过,也失败过,我就基于我IT从业20年,连续创业10年的经验与教训,总结4条适合IT人员初始创业的方式

我先声明,我不是鼓励大家去创业,每个人都有适合自己的职业,每种职业用心耕耘也都会有美好的人生。而且可能比创业还要精彩。如果确实有躁动去创业的同学,不妨看完这篇文章。

二、创业背景

为什么本文要加创业背景这么一节,因为我们凡事都要先了解一个背景和趋势的前提下,再去做决策。以下简单说一下当下IT创业的利好与利空

利好:

(1)数字化是国家战略,数字化的进程才刚刚开始,IDC预测数字经济将孕育超过5亿个新应用或服务, 同时老应用也将迸发创新的需求。

(2)运用数字化手段重构业务模式、运营体系和客户体验,从而更好实现降本提效,是企业价值持续提升的必由之路。

利空:

(1)中国规模以上的软件企业(也就是年营业额2000万以上)超过3.5万家,近几年市场低迷,产能过剩,软件订单的竞争异常激烈,价格战打得也是相对惨烈,最最重要的是即便拿下了订单,回款周期也是相当的长。

(2)程序员一般是技术思维,而创业最重要的是市场思维,创业一定要有搞钱能力。这个问题咱们也无需去回避。

三、程序员的四个创业方式

我总结了四个适合程序员创业的方式,分别是平台型创业、副业型创业、销售型创业和产品型创业,在本章的最后整理了一个表格进行对比,分析优劣势、风险等。

1、平台型创业

所谓平台型创业,是指你不需要出来成立公司,而是选择一个好的公司作为平台进行深耕。创业的本质是有创业心态不是形式,只要你所在的公司有好的方向、好的机制,又适合你发挥自己特长的,就留在这家公司,show出自己,淋漓尽致地展现你的能力,还要有主动精神,不拘小节,一年的收入一定会超出同事。长远来看,还可能会有两种结局,一个做公司合伙人,二是在公司内孵化新项目新企业时最核心人员。此时也已经是名义的创业了。至于岗位,产品经理、项目经理、程序员,都是可以的。这个方向是当今市场环境下我个人比较建议的。

2、副业型创业

如果说你所在的公司没有那么好的孵化能力或激励机制,或者说你确实不想跟着公司走下去,还可以采用副业创业。所谓副业创业,大家都很清楚了,无非就是工作之余,用时间+能力换钱。你就不能只专心做技术了,你需要懂一点营销,哪怕接个活,也得让人知道有你这么一个大牛吧。副业可以从你的专业和兴趣上着手,怎么做可以结合自身优势,我就不啰嗦了。

3、销售型创业

第3点和第4点都是指独立成立公司的情况。销售型创业是指,你的公司前期一定是销售为主,你自己就是最大的业务员。轻资产、少投资、销售为王,不要着急上来就研发自己的产品,要考虑生存与现金流问题,从销售或营销做起,产品可以代理或合作。

软件公司最大的成本就是研发人力成本,而且就算是你投入了研发,有研发周期和质量问题之外,还不一定研发出适合市场的产品,与此同时减少了你在销售上的精力和财力分配。两者都做,两者都做不好。

也不是说就是转型做销售,等现金流稳定了,市场经验充足了再试水自研不迟。还有人可能会说程序员转销售没有那么容易的,我想说当今价值导向的市场环境,销售不只是吃吃喝喝,关键是人设认同与价值传递,程序员做IT销售,有时候反而有优势,关于这个话题本文不展开,会单独起文来聊。

4、产品型创业

这种属于情怀型的同学,创业就是为了做出一番事业,有远大的理想与抱负,打造属于自己的企业。要么做事业,要么打工,不屑于做别人的代理,也挺好没有问题。那就需要培养两种能力,产品定位(这个是最难也是最关键的)与市场营销(注意不是销售),技术能力都要往后排了。

我的建议是,组建一只最小化团队,最好采用独立开发者的方式进行研发,产品不宜过大,一个原因是过大会导致大投入长周期,另一个原因是太大你的对手会变多。小产品不会占用你太多时间设计与研发,把剩余大把的精力都要放在市场营销上去。始终保持船小可调头的姿态,多采用一些像低代码、代码自动生成器、AI等这样的工具或技术来减少对人员的依赖。

最后,放一张对比表

创业方式

优势

劣势

风险

跨界要求

平台型

稳定

自控性较差

副业型

稳中有赚

辛苦一点

销售型

投入小来钱快

缺乏增长

产品型

有做大可能

投入大来钱慢

四、写到最后

再重申一遍,当今市场环境创业不是太好,如果非创不可,切记轻资产,少投入,现金为王。根据自身性格与能力选择适合自己的方式与赛道,愿景可以宏大,但要步步为营,也许乱世出英雄哦。就写这么多,有不同意见的同学,评论区咱们再继续聊。

我是波哥,软件从业20年+创业10年,持续分享软件应用经验与创业心得。

### Transformer 模型详解 #### 一、Transformer 整体架构 Transformer 是一种基于自注意力机制(Self-Attention Mechanism)的神经网络模型,旨在解决序列数据处理中的长期依赖问题。该模型摒弃了传统的循环神经网络(RNN) 和卷积神经网络(CNN),完全依靠自注意力机制来捕捉输入和输出之间的全局依赖关系[^1]。 整个架构由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成: - **编码器**:负责接收输入序列并将其转换成高维向量表示; - **解码器**:根据编码器产生的上下文信息生成目标序列; 两者之间通过多头自注意层(Multi-head Self-Attention Layer)连接,在每一层内部还包含了前馈神经网络(Feed Forward Neural Network, FFN)[^2]。 ```mermaid graph LR; A[Input Sequence] --> B{Encoder Stack}; subgraph Encoder Layers C[MHSA (Multi Head Self Attention)] --- D[Add & Norm]; E[FFN (Feed Forward Networks)] --- F[Add & Norm]; end G{Decoder Stack} <-- H[Memory from Encoders]; I[Output Sequence] <-- J{Decoder Layers} ``` #### 二、工作流程解析 当给定一个源语言句子作为输入时,经过分词后得到一系列token组成的列表。这些tokens会被映射到对应的嵌入(embedding)空间中形成矩阵形式的数据。随后进入多个相同的编码单元堆叠而成的编码栈内进行特征提取操作。每个编码单元主要包含两个子模块——一个多头自关注层用于计算query(Q), key(K), value(V)三者间的相似度得分,并据此调整value权重获得新的context vector; 另一个是全连接前馈网络用来进一步变换维度大小以便更好地表达语义信息。 对于翻译任务而言,则需额外构建一组类似的解码组件以逐步预测下一个可能的目标单词直至结束符为止。值得注意的是,在训练阶段为了加速收敛速度通常会采用teacher forcing技术即利用真实的上一步骤输出而非当前时刻所估计的结果参与后续迭代更新过程。 #### 三、核心特性阐述 ##### 自注意力机制 这是Transformer区别于其他传统RNN/CNN的最大亮点之一。它允许模型在同一时间步长下同时考虑所有位置的信息而不仅仅是相邻几个节点的影响范围。具体实现方式就是让每一个position都能与其他任意一处建立联系并通过softmax函数规范化后的概率分布加权求和最终得出综合考量过全部因素的新状态描述。 ##### 多头设计 考虑到单一head可能会丢失某些重要的局部模式匹配机会因此引入了multi-head策略使得不同heads可以专注于特定类型的关联性挖掘从而提高整体表现力。简单来说就是在同一层次里平行运行若干组独立却又相互补充的小规模self-attention units然后把它们各自的输出拼接起来再送往下一层继续加工处理直到最后一刻才汇总输出最终结果。 ##### 前馈神经网络 除了上述提到的核心部件之外每层还会配备有一个简单的线性变换+ReLU激活构成的标准MLP结构充当非线性的引入手段增强系统的表征能力同时也起到一定的正则化作用防止过拟合现象发生。
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