周末工作随想-企业、成功、行动

本文通过一家软件公司的成长历程,探讨了创业成功的关键因素——市场需求与清晰定位。强调了理解用户需求并聚焦核心业务的重要性。

      这个周末又写了两天的方案,在写方案的烦闷中,以及闲暇时间重读《22条商规》,去品味公司怎么能够从01年到现在短短7年时间从无到发展成现在的300多人的软件公司。

  1)必须有需求

      油田企业本身每年就是有信息化投入需求,而且01年前几年信息化相对薄弱并且投入少,从01年后信息化硬件投入基本形成规模,而软件刚刚起步,同时市场竞争对手规模都非常小,正是在这个时候,公司老板凭借自己本身的人脉关系,先抢到了信息化这块大蛋糕,随后,公司随着信息化投入不断加大,公司迅速成长。从这几年公司信息化成长的历程来看,公司能够成立和发展的前提是油田本身就对信息化有很强的需求。

  2)定位清晰

      公司始终抓住干油田项目这个定位,从这方面整合所有资源,公司领导都是从油田出来的,建立行业咨询部,员工注重业务等方面始终焦距与油田业务。

 

      从这些考虑向外扩申,自己要独立干一个买卖,首先要考虑用户的需求,从用户的众多需求里面进行细分定位,最终焦距于一种需求,然后建立一个系统,这个系统能够很好的服务于这个需求,再说,在分析需求的时候要结合自身优势。另一方面发掘出用户好的需求不一定你就能满足用户需求,还要结合自身去分析。

 

      这些都是纸上谈兵,干什么都不容易,有一句旧话叫“三思而后行”,大家常常认为思考一个东西是最难的,而且认为只要你思考对了,事情就会做对,随后的行比较容易,认为行不就是思考的落实吗,没有什么技术含量。我认为这是错误的,行则是考验一个人耐力的活,在前行的路上伴随的是长久的孤单;而思则是一个兴奋的活,有句话可以证明“思而则敏”,人一思考就兴奋,在思考中常常产生个人膨胀,因为思考是一个人的事,是精神世界的事,这个没有阻力,可以天马行空。

      所以人要干成一件事,思考虽然要先行,但是还是要说:行动起来吧,在行动中思考。

 

      这一点可以从很多例子中看到,世界上任何成功不是因为那个人一开始的想法很独特很高妙,因为中国就有13亿人,我想你能想到的任何想法其他人肯定都想过,一个人的成功不是在于它开始的想法,而是在于它的行动,沿着自己的理想持续不断的行动。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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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