转载_创业第一年易犯的8大错误

本文揭示了创业过程中容易犯的几个错误,包括过早接触媒体、不愿自行出资、单打独斗或联合创始人过多、频繁参加活动、忽视交流与批评、拒绝合理收购提议及为生存说谎等。提醒创业者在追求成功的同时,也要注意规避这些陷阱。

摘要:创业是一件看上去很牛逼实际很苦逼的事儿,为了走得更顺一些,最好不要:1.过早接触媒体;2.频繁参加行业活动;3.固执且听不进用户的意见和员工的抱怨;4.因为投资人的压力而急于交出满意的答卷。

我们往往看到了大多数成功的创业公司光鲜亮丽的外表,却不知道创始人当初内心的挣扎。著名创业孵化器500Startups创始人Dave McClure也会感慨创业艰辛。他说:

“创业就是付出很多却回报很少,有那么一段时间你会独自躲在墙角哭泣,无法真正去关心别的事情,没有社交生活、没有太多机会陪伴家人和朋友。你的世界围绕创业而转,内心几近崩溃却要装出一副我很好的样子。”

为了让创业路好走一些,下面列出了创业者容易犯的几个错误,或许对你有所启发,但有的错误在某些时候算不上错误,而是一个因人、因项目而异的问题。


太早寻求媒体合作

如果你是一个正在寻求媒体的创业者,最好先问问自己为什么要找他们?你准备好面对媒体没有?什么样的稿件能帮你达到目的?如果产品和商业模式都还未确定,最好不要去找媒体,否则死得很惨。

不肯自己花钱做创业

自己出资创业的人很少,大部分都靠外部投资。但是接受别人的投资就意味着花钱由不得自己,你花的每一份钱投资人都在监督。而且有了投资人以后,退出获得的回报比例也会减少。

如果你最开始就自己出资,你可以在没有投资人压力的情况下摸索商业模式并获得发展。一旦你能自给自足,往后就有更多筹码和投资人谈判。如果没有别人控制你的公司,你也可以在任何时候进退,不用担心最后被扫地出门。

单枪匹马作战,或者太多联合创始人

做过创业的人都知道创业有多艰辛,没有人是万能的,为了不年纪轻轻就过劳死,最好找一个联合创始人,为你分担工作。想单枪匹马奋斗不行,创始人太多了还是不行。很多人喜欢和朋友一起创业,但是人多了,你的股份也少了。比如有四个朋友创业,如果你们平分股份,那么在融资之前你就只剩25%的股份。关键是意见分歧的时候,或者大家出力不一样的时候,关系会出现裂痕,所以有许多创业公司一开始有好几个联合创始人,最后就剩下来一个。想想Facebook、Quora、Path和Foursquare。

频繁参加活动

一些创业者为了去做宣传,或者多去认识所谓的行业人士而频繁参加行业活动,交换名片,但是在产品还没成熟的时候,过早地参会只会浪费你太多的时间,吃力不讨好。你需要把花在产品上的时间和花在活动上的时间作合理分配,权衡得失。

缺乏交流、无视批评

有的创业者往往觉得自己很厉害,所以目空一切,听不进别人的意见,甚至对员工的抱怨和用户的批评熟视无睹,严重缺乏交流,这是一件相当危险的事情。创业者应该适当的时候要有爱谁谁的态度,但是大多数情况下,应该是谦虚的,听得进别人意见和建议的。

该卖不卖

一个明智的企业家懂得应该何时舍弃。有些创业者自认为很厉害,别人出资1亿美元收购其产品的时候,他不肯卖。这虽然是个让人钦佩的决定,有时候却也显得愚蠢。视频创业公司Qwiki曾经有机会以价格1亿美元的价格卖出,但是它没有,现在只能以5000万美元的价格卖给Yahoo;Path曾经有机会以高价卖给Google,但是Dave Morin拒绝了,现在发展也不温不火。

不过关于这点,见仁见智,很多公司就自己坚持到最后,发展成为一家大公司,比如Facebook。

为了生存而说谎

某些创业者为了继续生存下去,可能会向投资人和记者撒谎,说自己的产品有多好发展有多快、多有前景。有的投资人会深入的去验证你的话是否属实,有的可能正好就没有关心那么多,于是相信你了。最后的结局就是,如果你失败了,你可能失去了更多,比如下次融资的机会。

浮躁

有的时候,投资人可能会给你压力,然后你就迫不及待的想交出一份满意的答卷,这时候遭殃的就是你的产品了。不同的创业公司增长的速度是不同的,不应因为压力而盲目扩大规模。

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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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