玉伯创业了,祝福

本文探讨了从大公司离职创业的原因,包括追求自由、实现个人梦想以及在大公司难以充分发挥的挑战。作者强调了做自己喜欢的事情的真谛,并提倡在创业前做好充分准备,确保财务安全和有清晰的市场定位。

前几天玉伯在墨问专栏宣传创业了。

他写到2023年4月3日,阿里满 15 周年。晚上也给自己发了条祝福,就一个字:走。原因很简单,太舒适。舒适得让我已看到若干年后的模样。

去年5月,抱着好奇与成事心态,来到了新公司。新公司与阿里,的确有不同。但更多是相同,比如巨大的齿轮感,甚至这感觉更强烈。一个个齿轮通过 OKR 咬合对齐后,最大的齿轮开始转动,然后咔滋咔滋,所有齿轮都开始缓慢又恐怖地转动了起来。
今年2月,开始思考自己的下一步。AI 终于已不再是 AIGC,而是有机会做 AI 应用。
池老师发文提到做产品,独立创业,并非易事,在当前的环境下,需要巨大的勇气才能投身到创业的浪潮里。中年人创业,不再由激情、梦想,甚至财务自由驱动,朴素的想法是:自由的做一点自己喜欢的事情.....现在创业的都是勇士。
我聊聊对于“做自己喜欢的事情”的理解,以及若干短思考。
一、做自己喜欢的事情是“真喜欢”, 而非别的。 前几天一位前同事跟我聊天大概说干得不是太开心,主管控制得比较多,自己空间有限。 这位同学我其实是比较了解的,一个直觉是先反思自己。 他的主管和他是同层级,下属觉得主管比如自己是一个大忌。 对于他想【单干】的想法,我的建议是你先证明自己的MVP,别裸辞。 更不要因为不爽辞职。 找到你喜欢的,和你不喜欢现在是2件事。 人总是会有滤镜,你到别的地方,可能问题更多。
二、自由是有基础的。不少过来人都有负债别投资,没钱别创业的说法。 因为所求急,必然寻求短期,大概率动作变形,大概率成功不了。要做的事市场空间、你想做什么、你能做什么、这3个圈要放在一起看。 另外这里的自由,可不是啥财务自由,而是事情上你自己可以做主,可以去整体cover。对于创业的人来说,一旦开始了,就回不去打工了。很多人如此。成都老马从Intel出来,不断创业/折腾10年了,做自己喜欢的事。 至于底线,就是持续活着。 隔离好家庭和创业财务,有安全线,是一种健康做法。不再是“人人鼓吹IPO” 的时候。
三、为啥大公司出来的不少人即使高P也要去创业呢? 一是有自由基础,二是心中有梦。 在大公司,高如P10,也是跟着齿轮走,并不能全力发挥。因为组织要保证大轨道不偏离。“一个个齿轮通过 OKR 咬合对齐后,最大的齿轮开始转动,然后咔滋咔滋”, 很形象,这一点,大公司之间区别并不大。另外,大公司有不少“伪内部创业” ,尤其是中后台部门。当然即使前端业务的技术部门折腾工具或者平台试图市场化,也大都浪费资源。 这里面有几个问题。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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