赢在中大创业比赛经历杂想

    本来抱着玩的心态,赚取一比奖金的想法,开始开发云游,结果玩的越来越大,参加了创业比赛,现在甚至有可能真的落地去实现。

    创业比赛是自己第一次参加,作为CEO也是第一个真正意义上领导一个团队完成一件事情,相比起本科的所谓项目leader,确实要更复杂,更真实的多。 虽然这一个小小的比赛已经结束,但是作为一次创业的模拟,收获也是许多的。

    以前自己也经常畅想,能够和一群人合作,一起做一个改变了人们生活的产品,现在开始尝试了才发现难度很大,一个老板也真是没那么好当的。对于创业,首先项目真的要是自己很感兴趣的,自己要是第一个用户,而我们做的旅游,其实我本身就很少有这方面的经验,于是很多东西都只能靠猜测和询问别人,也缺乏迫切的心情。而一个团队的主导人物没有这种强烈愿景,清晰规划的话,产品就很难有很好的发展。

    作为一个CEO,还需要对财务,市场,营销等各个方面都熟悉,这一点也是非常难的,尤其是对市场的独到眼光。前者还可以通过恶补知识进行学习,而后者就要依靠丰富的经验,以及天赋。所以正如一些人讲的,做技术的人很难做为公司的CEO。以前自己觉得学市场,管理等专业大多是在忽悠,现在发现也有很有必要的,一个产品的成功很大一部分要依赖这些人员。

    作了这几个月的项目负责人,对自己来说,也是有提升的,不那么优柔寡断了,学会了些果断的抉择。很多事情,如果当需要选择时,而且难以抉择时,往往说明这两个差不多,很可能就是条条大路通罗马,不要把时间浪费太多在纠结这上面,而是要抉择后的行动。

    这次历练中有一些地方也做得十分不好,还是不够尊重现实,作为一个IT人员,过分的依赖互联网,忽视了实际调研的作用。网上看到的东西远远不是实际调查中得到的信息有用,想的再好,也需要有实践来检验。同样的,对于产品也是这样,哪怕只有一个beta版本,也应该找用户去试用,然后得到反馈,不能一味的想当然,最起码的,团队自身成员要先成为产品的深度用户,要觉得产品好,有必要,否则闭门造车很难有好结果。

    再有一点就是细节,以前觉得那两句名言很矛盾,成大事者不拘小节,细节决定成败。现在有了自己的理解,细节这个东西很奇妙,如果低于一个度,或许就对成败无影响,但是一旦过了这个度就会直接决定了成败,但是在实践中,我们不知道那个度,为了保险,当然应该尽可能的去重视每个关键细节,这一点,也是我们做的不太好的地方。

    对于把目前的产品真实的去落地,去实践,心中还一直是犹豫不绝,真正的去做这个事情,就需要莫大的勇气,以及要承担莫大的责任,所需的付出就远比上班工作要大的多,作为一个毫无经验的年轻人,我不得不怀疑自己是否有这个能力,是否有坚持不变的热情。那些成功的人,现在看起来确实很风光,起步时的艰辛却鲜为人知,更何况还有那么多还未成功的人在默默奉献。所以对于真正的创业,我认为知识,人脉等都不是重要的,重要的是有大勇气去做。面对一个机会,你不知道他是不是就是你等的那个机会,或者只是个假象。所需要的就是有勇气向前迈出第一步,千里之行,始于足下。

    无论接下来团队如何的发展,产品还是否要做,创业还是否进行。我想一次比赛的结果并不能说明一切。我们需要真的好好想想,并且去尝试实践他,让现实来告诉我们是否可以成功。

   总结下来,最大的收获就是四个字。尊重现实!

  自己还是太年轻,很多事情都还需要历练,希望未来能够强大到有一颗勇敢的心。

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
在大数据环境中使用 ECharts 进行可视化时,性能优化和最佳实践是确保图表流畅运行和用户体验的关键。以下是一些关键的优化策略和实践方法: ### 数据预处理与降维 在将数据传递给 ECharts 之前,应对数据进行预处理,包括数据清洗、聚合和降维操作。大数据集通常包含大量冗余或无关信息,直接渲染可能导致性能瓶颈。例如,可以使用主成分分析(PCA)等降维技术来减少数据维度,从而提升渲染效率 [^3]。 ### 启用大数据渲染模式 ECharts 提供了专门针对大数据集的渲染优化模式,例如: - **大数据量散点图优化**:在 ECharts v5.3.0 中引入的 WebGL 渲染器显著提升了大数据量散点图的性能,渲染速度提升可达 40% [^1]。 - **数据采样**:使用 `sampling` 配置项对数据进行采样,以减少实际渲染数据量。 - **数据聚合**:通过设置 `progressive` 和 `large` 参数,启用渐进式渲染和大数据量优化策略。 ```javascript option = { xAxis: {}, yAxis: {}, series: [{ type: 'scatter', data: largeDataArray, progressive: 0, // 禁用渐进式渲染 large: true // 启用大数据优化 }] }; ``` ### 使用 Web Worker 和异步加载 在处理超大数据集时,可以将数据处理逻辑移至 Web Worker 中执行,以避免阻塞主线程,从而提升页面响应速度。同时,采用异步加载机制,逐步加载和渲染数据,避免一次性加载过多数据导致的性能下降 [^3]。 ### 选择合适的图表类型 并非所有图表类型都适合大数据场景。推荐使用以下几种图表类型: - **散点图(Scatter Plot)**:适用于展示大量数据点之间的分布关系。 - **热力图(Heatmap)**:适用于展示二维数据矩阵的密度分布。 - **地图(Geo Map)**:适用于地理信息数据的可视化,结合 WebGL 可实现高效的热力图渲染 [^3]。 ### 启用 GPU 加速 ECharts 的 WebGL 渲染器利用 GPU 进行图形加速,特别适合处理大规模数据集。可以通过配置 `renderMode: 'webgl'` 来启用该功能,显著提升图表渲染性能 [^1]。 ### 动态数据更新与交互优化 对于需要实时更新的图表,建议使用 `mergeMode` 和 `performanceMode` 参数来优化动画性能和数据更新策略。例如,使用 `performanceMode: 'moderate'` 可以在动画流畅性和性能之间取得平衡 [^1]。 ### 内存管理与资源释放 在大数据渲染完成后,及时释放不再使用的资源,避免内存泄漏。可以使用 `chart.dispose()` 方法在图表不再使用时销毁实例,释放内存 [^2]。 --- ###
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