梦想与实验:向阿里巴巴学习

关于阿里巴巴上市的传言最近甚嚣尘上, 不少人都在猜测,阿里巴巴的市值将会超过百度和其他互联网公司,成为中国互联网行业市值最大的公司。让我感兴趣的,倒不是这个无论如何都称得上辉煌的经营结果(在短短8年时间里从零到超过10亿人民币的营业额,数百亿的市值),而是这个企业的成功过程,以及我们能从中学到什么。

马云自己的说法非常简单:这个过程是辞职创业(1999年),拿到高盛和孙正义的风险投资(1999:500万美元,2000:2000万美元),开始有收入,挣到1元钱(2001),每天收入100万(2002),每天盈利100万(2003),每天缴税100万(2004)。这些数字让人羡慕,却无法让我们从中学习到什么。

在关于阿里巴巴的研究中,可能至今最认真,最详细的是《南风窗》高级财经记者郑作时先生在2005年在深入调查基础上写的一本书:《阿里巴巴:天下没有难做的生意》。想了解更多阿里巴巴内幕的朋友可以把此书买来看看。

阿里巴巴和马云的成功,有非常多的因素。不喜欢马云的人可能会更多地把他的成功归结于马云的幸运:在中国还没有人知道互联网是什么东西的时候(1995)他已经在美国接触到互联网并做了自己的第一个简陋的网页(宣传他的第一个公司:1993年成立的海博翻译社)。他能够依托经贸部实验他的一些想法(1997-1998)。他在互联网最热的时候得到了风投的青睐,而且不是小数目。他很早就结识了互联网领域的大人物(软银的孙正义,雅虎的杨致远等)。他赶上了2003年的非典,无法出门的人们只能在网上做生意,而除了阿里巴巴大家并没有太多的选择。当然也有不少人选择怀疑,怀疑马云说大话,怀疑阿里巴巴是否真的象马云描述的那么成功。

我不想介入这些争论,也许当阿里巴巴上市的时候,有些事情会有一个澄清。我相信阿里巴巴是一个成功的企业。而这个成功背后的主观原因,我相信是马云和他的团队的梦想与实验。

关于梦想,郑作时是这么说的:“与其说马云是阿里巴巴的总裁,不如说他是阿里巴巴的造梦者更为合适。他负责营造一个梦想:未来会怎样,阿里巴巴在这个未来里可以做什么,然后用这个梦想来引导阿里巴巴前进。”

这个梦想就是:“让天下没有难做的生意”。手段就是建筑一个全球最大的网上集贸市场。具体目标,马云在他的开业讲话中讲了:“第一,我们要建立一家生存80年的公司。第二,我们要建设一家为中国中小企业服务的电子商务公司。第三,我们要成为世界上最大的电子商务公司,要进入全球网站排名前十位。”今天看来,这些也许不能称为梦想了。但在马云创业的1999年的2月份,他只有50万元的启动资金和18个创业员工。在那个时候,这样的想法你只能说是梦想(不厚道的会说:这是痴人说梦)。

马云和他的团队幸运的是,他们通过一系列的(有意和无意的实验)定义了自己的梦想并找到了实现梦想的路径。

第一个实验:1995年时在美国做了一个简陋的网页,结果几个小时后就收到了5封要合作的电子邮件。

第二个实验:1995年开始的中国黄页,为其他企业拷贝他的上一个经验。在这时他发现中小企业对利润的渴望,只要能为他们赚钱,自己就能挣钱。1997年,这个公司的收入达到700万。

第三个实验:来北京为外经贸部建设中国网上商品交易市场。用这个网站验证了许多阿里巴巴网站的元素,例如搜索引擎,商品分类,收费等,也发现BBS论坛甚至比网站主页还要受欢迎。

第四个实验:在众多可能的盈利模式中(网上电子市场,付费会员,在线促销,网上虚拟主机,中国供应商服务等)发现最适合市场需求的“中国供应商”服务,而这个产品让阿里巴巴每年有了几个亿的收入(2005年:约10,000家成为“中国供应商”的企业,每一家每年支付阿里巴巴4-6万元)。

我敬佩有梦想的人。更希望有梦想的朋友能够象阿里巴巴一样,有足够的幸运和实验的条件,把自己的梦想变为现实。

转载于:https://www.cnblogs.com/lds85930/archive/2007/05/19/752545.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
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