开发app软件杀进美国前三甲的创业故事

Padgram跃居美国iPad Photo榜首
三名华科大毕业生颜庆华、刘金柱和赵威创立的Padgram图片应用,在美国iPad Photo免费排行榜上连续两个月稳居前三甲。不到一年时间,该应用已覆盖100多个国家和地区,拥有300万用户,其中98%来自海外。
今天敲墙简历制作网要讲述的这个互联网创业故事里,是三名华科大毕业的80后创业者颜庆华、刘金柱和赵威开发了一款名叫padgram的图片类应用软件,10个月时间,在美国iPad photo类免费排行榜里火箭般上升,已连续2个月稳居前三甲。目前,拥有用户300万,98%用户来自海外。


一起来看看这三位创业者如何在移动互联网大潮中开拓自己的事业。


移动互联网创业,三名华科大毕业的80后创业者颜庆华,刘金柱,赵威颜庆华2007年华科大电信硕士毕业,加入趋势科技中国研发中心,年薪20万。2011年8月,趋势科技要收购英国一家公司,他去英国收购时,发现这家公司的创始人从18岁就开始创业了,这家公司是他的第二家公司。“这一经历瞬间点燃我创业的火苗。”颜庆华说,他立刻和刘金柱和赵威联系,他俩都在百度工作,年薪几十万,工作平台优越,但“创业”二字在心中熊熊燃烧。2012年,三人都辞职,回到武汉,回到母校,借着人脉及人力资源开始了创业。


2012年5月,武汉悦然心动网络科技有限公司成立,办公地点在华科大启明学院,三人共出资15万元,作为公司启动资金。2012年6月知名天使投资人曾李青投了100万元,由此该公司在移动互联网航路上正式启航,航向就是聚焦图片类应用。


不到一年,该公司就开始盈利。而盈利利器就是他们去年7月底开发上线的padgram软件,上线10个月,已覆盖100个国家和地区,用户300万,9成是国外用户,从数万个图片应用软件脱颖而出,已连续2个月稳居美国iPad photo类前三甲。他们也是作为唯一的中国公司杀入美国iPad photo类前十,也曾在40个国家和地区的iPad photo类排名前5。2013年2月,曾是华为终端亚太行销副总监的陈国兴,放弃几十万薪水,作为联合创始人也加入这个团队。“取得现在的战绩,也超出自己的预料。”颜庆华说,没想到不到1年就可盈利,虽然现在租房住,但为自己当初毅然选择辞职及卖房创业感到欣慰。其实,短短10个月,拥有300多万用户,雄踞美国iPad photo类免费排行榜前三甲,都是他们兢兢业业付出的成果。


颜庆华说,最开始团队做了4个软件,但最终选择了padgram作为研发重点,但一开始用户量很少,直到去年圣诞节才迎来爆点,日下载量3.5万次,这个软件才真正开始火了。“是客户帮助团队成长,这一年间,团队回复客户4000封邮件。”陈国兴说,团队要求客户邮件一日内回复,客户的建议及要求都是软件更新的依据和助手。一年来,共更新了20多个版本,今年大年初一,颜庆华和刘金柱还在更迭版本。


感悟:颜庆华的创业经历中经过多次的尝试才铸就了padgram的诞生,才能让3人的创业走向成功。我们道路也是一样只有多次尝试,丰富自己才能慢慢的走向成功!转自敲墙简历网
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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