转载 创业

或许我写这些,有很多朋友会问我是在创业的吗?我现在没有创业。或许又会问,那你怎么可以说呢?其实,这些感想、总结是自己之前的一些经历加上朋友的情况,还有看的一些资料,才得到的。所以,看后还希望各位看官多多给意见,拍砖也行呀。
    打从政府提出了“创业带动就业”这个政策口号,我的很多朋友就很多人怀揣创业的梦想,其中很多人最后还是在企业或单位里开始“打工”生涯,另一部分则开始自己创业,或者是工作一段之后开始创业。我嘛,属于第三种,不过现在又开始“打工”了。之前有那么一段不完美的“创业”经历。大致情况就从这些开始说吧。对于“创业带动就业”这个我或许有着不同的理解。一个人或者几个人开始创业了,那么在这过程中,大部分行业都需要招收更多的“员工”,以一个例子来说明,3个人创业,他要对外招收10个“员工”,那么他就带动了10个就业了。所以嘛,我就是这么理解的。所以,不得不佩服政府考虑之周全。那么我的总结就是在中间总结的。
    一个小的公司或者小的工作室,他在创业之初什么是他最首要最根本的问题呢?活下来!对,在中国这15亿的人口大国中,一个小公司要存活下来,并且活得好,并不是一件容易的事!活下来就必须让自己有收入,这些收入主要的来源就来自于订单,其他的一些广告等等一些营销手段在创立之初很难建立起来。所以,在这个阶段要想更多的订单,就必须好的营销“高手”去推销公司,去让更多的人认可我们的公司,这样才能有立足之地。人脉,在这个阶段成了最重要的手段,创始人的个人魅力也成了维持公司生存手段之一。如此看来,创业之前就要大量奠定自己的人脉基础。
    马云说过一个公司最重要的四个环节:营销、财务、技术、管理。那么创业之初,我们根本不可能去做那么完善的体制,那是很困难的,也是不适合的,当然也有不一样的情况。比如,有一个公司的部门独立成为一个公司时,或有大公司投资,成立起的公司,这个另当别论。在我看来,创业之初四个环节中,可以把技术和管理,甚至是会计统一起来做。为什么呢,3个人或者几个人的公司,管理起来不难,而且大家来创业是为了自己的梦想,管理体制不健全没什么大问题,问题是有了不拼命干活。而财务呢,我们在这阶段,能有多少资金流动呢,无非营业额、工资、水电等等,再就是一些广告收入的。技术就不用说了,如果是主要靠技术生存的公司,他自然有一个技术的牛人,而这很可能就是创始人或者发起者。所以,管理、财务、技术者三者分不清楚,对这个时候没有什么大的影响吧。但是关键,营销不能和这些搅在一起,必须独立,因为营销很可能成为使公司生存下去最主要的出入。
    还有我觉得是最难的,就是和你一起创业的人,该是怎么样的呢?我的经验失败就是,找的合作伙伴,不坚定,在大家一起干的时候,都是一边“打工”,业余时间创业。但是很多人不坚定,中途放弃了,结果导致人力紧缺。。。。。。所以我觉得马云说的有道理,要找没成功过渴望成功,信任你的,愿意跟着你的人一起创业。太正确了,相互之间的信任,相互之间的了解,可能让你在工作中减少很多不愉快。渴望成功的人,也会和你一样拼命的奋斗,这样最好的了。愿意跟着你的人,多少都有些信仰你,这为你的稳定发展提供很重要的条件。有的朋友,自己创业的时候,完全不喜欢招人,总是招些临时的,这样不好,没有固定的人力,即使你节约了财务上,但做大做稳很难的。所以创业之初要懂得舍得,懂得信任等。还有,最重要的是,你要专注,不能因为做着做着,觉得累了,就放弃了;也不能够越做越亏,又放弃了。坚定的信念,独特的眼光,很重要。
    讲了这么多总结来就下面几点:
    1、要培养人脉关系;
    2、要找合适的人;
    3、要重视销售;
    4、要专注;
    5、要自信。
    或许还有其他的,希望大家给予更多的支持。

转载于:https://www.cnblogs.com/buy0769/archive/2011/04/01/2002088.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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