什么时候你可以创业?

什么时候你可以创业?

这个问题我不问那些涉世未深的创业者。

我问那些经历过风风雨雨的创业者。

大致分来,也许可以分出以下几种创业者:

l         觉得自己比老板强而创业的;

l         有客户资源的;

l         有融资能力的;

l         有发财梦想的;

l         想解决一个实际问题的;

l         无他,唯创业热情尔的。

 

不管过去的两年,互联网多么动荡,多么丑陋,前仆后继的创业者们总归是把互联网做得比两年前强了,强在哪里呢?

l         在内容的载体上取得大突破,博客、视频成为传播的主流;

l         在内容的合纵连横上取得大突破,社区搜索、社区聚合扩张了人们的视野;

l         在内容的主题组合上取得了大突破,按某种主题组织人、书、音乐、电影等。

在取得这些重大突破的同时,我们注意到推动这三项进步的创业者的主要特征是:

l         有融资能力的;

l         想解决一个实际问题的。

 

那么,创业者的源动力对于创业本身有什么影响呢?

   梁宁枚举了两晋南北朝的三百多年的历史:300年的20多个王朝的此起彼伏,每一个朝廷都是自己把自己乱死的。每个朝廷都是某强人觉得这个皇帝不如自己,可取而代之。。。他当皇帝的原因和动力只是觉得自己比前面的那个人强,而不是要真正解决天下苍生的什么根本问题,所以当了皇帝就迅速膨胀疯狂混乱崩溃,所以既得不到天下苍生的拥戴,也无法吸引到真正的贤才辅佐。。。而上行下效,他麾下大将觉得这位老大即可取前朝皇帝而代之,本人依然可以取当前这位老大而代之

   她更进一步总结道:只有很清晰地知道,自己的存在,自己企业的存在,是要解决什么样的现实问题,能够使多少人因此受益,并且有准备、坚定、有方法地去完成的,才能够得到真正志同道合的贤者的帮助,社会资源的注入。才能够持续得到祝福和发展

小结:

  不管2007年的互联网是否还会血雨腥风,希望那些无畏的、热情的致力于解决现实问题的创业者们能在奋斗几年后,真正让互联网大改变,而不是结党营私不是党同伐异。

 
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中,Fragment 是界面的一个模块化组件,可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中,能够实现数据的动态加载与列表形式展示,对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先,需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下: 接着,创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类,如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如,创建一个简单的 MyListAdapter,继承自 ArrayAdapter,并在构造函数中传入数据集: 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中,实例化 ListView 和适配器,并将适配器设置到 ListView 上: 为了提升用户体验,可以为 ListView 设置点击事件监听器: 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView,可减少视图创建,提升性能。对于复杂需求,如异步加载数据,可使用 LoaderManager 和 CursorLoader,这能更好地管理数据加载,避免内存泄漏,支持数据变更时自动刷新。 总结来说,Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤,可构建功能强大的应用。实际开发中,还需优化 ListView 性能,确保应用流畅运
<think>嗯,用户问的是Hugging Face什么时候成立的。首先,我需要回忆一下相关的信息。Hugging Face现在在自然语言处理领域非常有名,尤其是他们的Transformers库。但具体成立时间呢?之前有没有学过或者看过这方面的资料? 可能是在2016年左右?或者是更早?比如2015年?这时候可能需要确认一下。另外,Hugging Face的创始人是谁?我记得可能是一个法国的创业公司,创始人可能是Clément Delangue和Julien Chaumond等人。他们在纽约还是巴黎成立的? 对了,用户之前的问题是关于大模型分布式训练框架的,现在转而问Hugging Face的成立时间,可能用户在学习NLP相关的知识,或者对AI公司的发展历史感兴趣。需要确保给出的信息准确,因为成立时间这类事实性问题如果出错会影响可信度。 需要查证一下具体的成立年份。根据公开资料,Hugging Face成立于2016年,总部位于纽约。但需要确认是否正确。另外,可能用户还想知道更多背景,比如公司最初的产品是什么,后来如何转型到开源库和模型共享平台。比如,他们最初是做聊天机器人的,后来转向NLP工具开发,特别是Transformer模型的推广。 所以,回答中除了成立时间,可能需要简要介绍Hugging Face的发展历程,以及他们对开源社区的贡献,比如Transformers库、Datasets库、Model Hub等。这些信息能帮助用户更好地理解Hugging Face的重要性和影响。 另外,要确保回答的结构清晰,按照时间线或者关键里程碑来组织内容。同时,使用中文,保持口语化,但避免使用Markdown格式。例如: Hugging Face成立于2016年,总部位于纽约,最初专注于聊天机器人开发,后来转向NLP开源工具,推出了Transformers库等。这样既回答了成立时间,又补充了背景信息。 还需要注意用户可能的深层需求,比如他们可能想了解Hugging Face的成功因素,或者为什么它现在在AI领域如此重要。因此,在回答中加入这些相关点会更有帮助。 总之,需要确保信息的准确性,结构清晰,并且涵盖用户可能感兴趣的扩展内容。</think>Hugging Face成立于**2016年**,总部位于美国纽约,是一家专注于自然语言处理(NLP)和开源协作的人工智能公司。以下是其关键发展历程和贡献: --- ### **一、成立背景与早期阶段** - **创始人**:由法国企业家Clément Delangue、Julien Chaumond和Thomas Wolf联合创立。 - **最初目标**:开发面向青少年的聊天机器人应用(类似AI伙伴),但随后转向更通用的NLP工具。 --- ### **二、转型与核心贡献** #### 1. **2018年:开源Transformers库** - **契机**:随着BERT、GPT等Transformer模型崛起,Hugging Face发布开源库`transformers`,提供预训练模型和统一接口。 - **核心功能**:支持PyTorch和TensorFlow,简化模型调用与微调流程,推动社区协作。 #### 2. **2019年:推出Model Hub平台** - **功能**:允许用户共享、下载预训练模型(如BERT、GPT-2),形成开放的模型生态系统。 - **现状**:托管超过50万个模型(截至2023年),涵盖文本、图像、音频等多模态任务。 #### 3. **后续扩展** - **开源工具链**:推出`datasets`(数据处理库)、`accelerate`(分布式训练工具)等,覆盖训练到部署全流程。 - **商业化方向**:提供企业级API服务(如推理API、AutoTrain),支持私有化部署和定制化模型。 --- ### **三、行业影响** - **降低NLP门槛**:通过开源工具,让研究者和小型企业能快速应用前沿模型。 - **推动开放科学**:Model Hub促进学术与工业界共享成果,加速技术迭代。 - **典型案例**:Stable Diffusion的早期版本通过Hugging Face平台扩散,体现其生态影响力。 --- ### **四、近期动态(2023年)** - **融资与估值**:完成1亿美元融资,估值达45亿美元。 - **多模态布局**:支持扩散模型(如Stable Diffusion)、语音模型(Whisper)等,扩展至AIGC全领域。 --- 若想深入了解其技术工具(如Transformers库的使用)或商业策略,可进一步探讨!
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