互联网公司老板的十大谎言之解——时间成本和竞争成本

本文探讨了在投资和互联网创业中经常被忽视的时间成本和竞争成本的重要性。通过股市和个人经历的例子,作者强调了评估这些成本对于避免盲目乐观和不切实际期望的价值。
当看《互联网公司老板的十大谎言》的时候,我觉得很有味。最近我开始炒股,亏的不用说了。不过我却理解了以前不能理解的问题:时间成本。

股票在跌的时候是割肉卖掉,然后争取在更低点买入继续炒,还是不卖持有等股市回暖?这是一个问题。问题的本质是对时间成本的估算。联想到最近人民币升值,也是如此。对于投资者来说,豪赌人民币,但是买了人民币得放上1年才能有赚头,那这些资金这1年里究竟“价值”几许?每个人都有自己的理解,而从来不存在对时间成本的准确、权威估算方法。

针对《互联网公司老板的十大谎言》来说,诸如期权奖励、先驱者、打造一个大而全的平台、没有其他公司能追得上、困难只是暂时的等等,都是忽略了时间成本的说辞。

还有一个问题是,竞争成本。竞争成本有很多理论可以遵循,不过通用的却没有。我在此用下棋来比喻说明。下棋的时候如果对手比你差,那么你可以只丢一个炮,一个马就可以赢了,成本低;如果对手旗鼓相当,则可能残局,只剩下将和一个卒了,成本高啊。

针对《互联网公司老板的十大谎言》来说,诸如市场很大,有很多盈利模式等是忽略了竞争成本的说辞。

记得我年轻的时候,总是觉得很多技术都可以实现(例如编译器,OS),很多工具和系统都可以完成,没有问题。但是偏偏忽略了时间成本,结果现在30几了,很多构想仍然构想或者是练习的半拉子工程。我觉得时间成本是所有人都容易忽略的因素。所以特此本文提醒初涉社会者,务必事事提醒自己,凡事用时间成本和竞争成本衡量一下,就不会被忽悠,甚至被自己忽悠了!

转载于:https://www.cnblogs.com/yesry/archive/2008/07/07/1237385.html

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,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),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)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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