海龟派现身说创业

海归回国就业,除了进入科研机构以外,还有3个很有代表性的方向:进入国企、自主创业和从政。“海外学子”版从这3个方面分别选取一个代表人物,通过他们的现身说法,为海外留学人员将来的选择提供一些有益的参考。
  邓锋:毕业于清华大学电子工程系,1990年到美国后先后获南加利福尼亚大学电脑工程系硕士学位和沃顿商学院MBA学位。毕业后,在英特尔公司担任过多种技术和管理职位,在计算机系统设计和芯片设计领域拥有五项美国专利。1997年他和校友柯严利用美国最大的风险投资商红杉基金的投资,在硅谷创办NetScreen公司,4年之内公司从4个人发展到1000多人,使之成为世界上领先的网络安全设备供应商之一。2001年Netscreen在美国纳斯达克上市,2004年4月被Juniper Networks以40亿美元并购。2005年夏天邓锋回国,开始做风险投资。
  邓锋从一名风险投资人的角度,对海归的归国创业提出他的看法:
  “海归要不要回国创业,回国有什么样的机会,合适不合适,海归回国怎么创业,怎么找钱,怎么跟风险投资打交道。这一系列问题始终困扰着一代又一代海归。其实,从风险投资人的角度看,海归是一个非常合适的创业群体,在美国上市的公司,创始人有海归背景的占了很多,有名的如张朝阳、张辉。”
  目前,邓锋的投资重点是海归人士创办的企业,“因为我对海归文化比较熟悉。”邓锋从一个风险投资人的立场认为,投资人看案子的时候,是从做企业的角度来看的,看创业者怎么把企业从小从零变到大,小的时候的问题,做大后的问题,都要考虑到。具体到企业文化怎么建立,企业内部意见策略的上行下行,企业领导层的意图怎么贯彻,做出的决定怎么实施。这些都是有实际企业运作经验的风险投资人比较看重的。
  海归创业应该注意的问题
  第一,自己的产品或者服务是不是有市场,有没有足够大的市场,这个市场是不是不断成长的市场。第二,是不是有一个精诚合作的创业团队。这个团队应该能够提供一个平等的环境让每个人的工作潜能都能发挥出来。第三,是否具备不断创新的意识。第四,管理才能比较重要,特别是对工程的管理。第五,创业者的商业诚信度,做公司的手法是不是规范化。邓锋认为,海归在这方面还是很到位的,因为“他们在国外受到过这种训练,在讲求规范和诚信的环境比较熟悉,对于合约很看重”。
  海归的劣势,主要是对本土市场不了解。他们往往有技术,但是创业办公司,不应该从技术开始,而应该从客户的需求开始,从市场的调查开始,再回溯到技术的开发应用上。再有就是成本的制约,一般来说,本土团队一个月平均每人有5000元人民币的收入,而海归的团队都要八九万美元,如果成本这么高的话,获得投资就比较困难。因为从风险投资的角度来看,如果几个公司都差不多,肯定选择成本低的。因此,邓锋希望海归的心态要调整好,而且要做好心理准备:海归的本土价格可能会越来越低,这都是市场决定的。
  什么样的海归适合创业?
  “不是谁都适合做CEO.”邓锋说,最好的情况是在国外有一定的工作经验,已经能够管理一个小团队,并对市场有一定了解,然后回国后有两三年的工作经历,要能跟本土的团队融合得很好。这是风险投资钟爱的公司。如果是出国刚念完书就回国,这时的创业时机并不是很好。
  邓锋总结,创业海归要注意的第一个重点不是技术而是市场,要关注客户的需要,知道要解决什么问题。第二个重点不是找钱而是找团队。因为好团队意味着良好的发展前景,风险投资希望投入的公司能做大,而这就要求必须要有一个很好的团队做保障。
  另外要把心态调整好,要有一个“再上山”的准备。做企业还要有耐心,一般一个成熟企业的成长需要5到6年的时间,所以不要浮躁。刚开始没经验可加入别人的团队,不要眼高手低。如果30多岁再创业,成功机会更大。
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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