传者-送给创业的人们

自从2014-04-10注册重庆元亨利贞科技有限责任公司(http://www.yhliz.com),公司就一股脑的进行软件开发,无尽的痛苦,无尽的苦难,哎,哎。。。。。。。。哎。。。。。哎,真的是太他妈的的痛苦了。客户各种家需求,你还不的不改,项目做完了,很久都拿不到项目款,哎。。。。。。。。。。哎,年终了没有钱发工钱,真是tmd的痛苦呀,痛苦呀,谁他妈的的让我来创业,谁他妈的的自己想过好日子呀,都尼玛扯淡呀。创业穷3年,已经穷的饭都吃不起了,硬着头皮找客户要钱,我他妈的一辈子都没有照过别个要钱(爸妈除外)。但是必须拉下脸呀,谁叫他妈的的我是公司老大呀。爱爱爱爱,一年了不过还是有一些收获,经验,和产品的定位。后来创立传者网-一站式营销服务交易云平台(http://www.trzhe.com),公司开始运营该网站。下面我给大家分享一下创业所带来的问题。

1、创业资金问题:资金永远是公司的血脉,缺少资金是公司发展的命脉,如果公司木有了钱,那么公司的业务就很难开展,所以领导者要考虑如何筹钱的问题;

2、人才问题:公司创业初期可能由于资金问题想招聘一些便宜的人才,但是这个社会真的是一分钱一分货,只有价格才能识别人才。

3、核心团队稳定问题:核心团队由于利益愿意,或者公司远景原因,可能在创业过程中都会离开,最后剩下你一个人收拾烂摊子。

4、产品地位:创业一定要定义自己的产品,不要想我们那样做外包累死不说,钱还不好收。

5、核心产品框架:这个只能慢慢的积累,现在我们公司也开放了一套源码出来,完全没有任何限制,都可以用,如果需要我们可以分享出来。

现在大致能想到这点,希望对大家有帮助。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值