开发者创业指南:从小到大

5星 · 超过95%的资源 需积分: 9 37 下载量 28 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 3.39MB PDF 举报
《从小到大:开发者创业指南》是一本由 Rob Walling 所著的实用手册,专为那些想要踏入创业领域的开发者提供了一份详尽的行动指南。该书的标题强调了"Start Small, Stay Small"的理念,意在教导读者如何以稳健的步伐和聚焦核心的方式启动和发展初创公司。作者以自己的经验和见解为基础,将开发者独特的视角融入创业策略,帮助读者理解开发人员与企业家之间的关键差异。 书中首先探讨了开发者与企业家之间的"鸿沟",指出在创业初期,找到并专注于特定的市场(即所谓的“利基市场”)至关重要。这有助于创业者避免过度竞争,明确自己的定位,并通过满足特定群体的需求来建立稳固的基础。 章节“Your Product”着重于产品的设计和打造,强调了产品在创业过程中的核心地位。作者教导读者如何从用户需求出发,打造出具有竞争力且易于用户接受的产品,以确保产品的成功落地。 接下来的章节涉及如何构建一个强大的销售网站,以吸引潜在客户并实现有效的营销策略。这包括网站的用户体验设计、SEO优化以及数字化营销技巧,以提升品牌知名度和转化率。 虚拟助理和外包是创业过程中常见的成本控制手段,作者提供了关于如何合理利用这些资源以保持高效运营的建议。创业者需要学会平衡内部资源与外部协作,以实现公司的可持续发展。 "Grow or Start Over"这部分探讨了成长与重启的选择,鼓励读者在面临挑战时保持灵活,适时调整策略,而不是盲目扩张。作者分享了在创业旅程中如何做出明智决策的洞察。 最后,书的尾声部分是作者的寄语和回顾,以及对目标读者的期待,即这本书旨在帮助有志于创业的开发者明确路径,坚持初心,以小步快跑的方式稳步前行。 《Start Small, Stay Small》是一本深入浅出的创业实战手册,不仅适合技术背景的创业者,也对任何寻求明智起步和精明成长的初创团队具有参考价值。通过遵循书中的原则和实践,读者可以更好地理解和应对创业过程中的挑战,实现成功的创业之路。

import deap import random from deap import base, creator, tools, algorithms import numpy as np import pandas as pd # 参数 stations = 30 start_end_stations = [1, 2, 5, 8, 10, 14, 17, 18, 21, 22, 25, 26, 27, 30] min_interval = 108 min_stopping_time = 20 max_stopping_time = 120 passengers_per_train = 1860 min_small_loop_stations = 3 max_small_loop_stations = 24 average_boarding_time = 0.04 # 使用 ExcelFile ,通过将 xls 或者 xlsx 路径传入,生成一个实例 stations_kilo1 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件2:区间运行时间(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo2 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件3:OD客流数据(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo3 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件4:断面客流数据.xlsx', sheet_name="Sheet1") print(stations_kilo1) print(stations_kilo2) print(stations_kilo3) # 适应度函数 def fitness_function(individual): big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = individual small_loop_length = small_loop_end - small_loop_start if small_loop_length < min_small_loop_stations or small_loop_length > max_small_loop_stations: return 1e9, cost = (big_loop_trains + small_loop_trains) * (stations - 1) * min_interval + average_boarding_time * passengers_per_train * (big_loop_trains + small_loop_trains) return cost, # 创建适应度和个体类 creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) # 注册初始化函数 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("big_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_start", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("small_loop_end", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.big_loop_trains, toolbox.small_loop_trains, toolbox.small_loop_start, toolbox.small_loop_end), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 注册遗传算法操作 toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[1, 1, min(start_end_stations), min(start_end_stations)], up=[10, 10, max(start_end_stations), max(start_end_stations)], indpb=0.5) toolbox.register("select", tools.selBest) toolbox.register("evaluate", fitness_function) # 设置遗传算法参数 population_size = 100 crossover_probability = 0.8 mutation_probability = 0.2 num_generations = 100 # 初始化种群 population = toolbox.population(n=population_size) # 进化 for gen in range(num_generations): offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=crossover_probability, mutpb=mutation_probability) fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring) for fit, ind in zip(fits, offspring): ind.fitness.values = fit population = toolbox.select(offspring, k=len(population)) # 找到最佳个体 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] # 解码最佳个体 big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = best_individual # 输出结果 print("Big Loop Trains:", big_loop_trains) print("Small Loop Trains:", small_loop_trains) print("Small Loop Start Station:", small_loop_start) print("Small Loop End Station:", small_loop_end)分析代码

2023-04-22 上传