有过投资合作经验的朋友看过来

subbee 2003-08-23 09:40:36
我有一个开发创意,并了解到市场对该产品的需求,一切比较乐观,同时我也找到一个有投资意向的投资人,只是初步交谈了一次。我的问题是,我们如何合作,利益如何划分,这方面一点经验没有,不知哪位仁兄能提供建议和案例,本人这厢有礼了。
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NewMotorola 2003-09-11
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我也有蛮多经验,我的邮件是myabo@sina.com.cn
runsoft 2003-09-02
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不要被动,这个是真的
jixianghua 2003-08-31
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呵呵 这方面我有几次的体会,如果愿意,我到可以和你交流,我的联系方法是 0577-88991861,我现在也是有2个好项目找人合作,才有这么方面的经历。
klbt 2003-08-30
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建议按比例分成。
在实质性谈判之前,不能泄露关键技术...
maplescloud 2003-08-28
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你可以预见一下,如果你成功的话,未来几年 规模会 达到如何 的程度;

对于投资人来说,他有一个投资风险,如果你认为这个 风险 不高,那么

也就是说,换了别人也会投资你的,那你可以 为自己 谋一个更高的 利润分成比例;

他无非是投入了资金,和向银行借款形式上没有多少区别;所以,你可以从以后的

获利多少,再评估他应该得到 多少 得出 他和你的利润分成
qud 2003-08-24
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uP
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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