所谓做减法

产品的功能上不一定要做减法,但产品逻辑对于startup公司而言,必须是做减法的。

文/魏武挥

互联网圈子里盛行一个说法叫“做减法”,尤其是“给产品做减法”。通常来说,都会以一些国外的服务作为标杆,比如twitter就是一种非常简洁的网络服务。但如果我们稍微审视一下国内的网络服务,几乎没有一个成功的产品或服务是做“减法”的结果。9成9以上的服务,都是花里胡哨、功能繁杂的。

这件事让人很疑惑。这个减法究竟在哪里?或者再追问一下:究竟要不要做减法?

有一个做投资的朋友和我说,现在在投资领域,创业者天花乱坠地讲故事是不行了。但这话不是说创业者非要拿出上百万的用户量来说服投资者。故事还是可以讲,但故事里必须至少在逻辑上靠一边:要么2B,要么2C。也就是说,这个创业产品,要么有足够的理由让客户买单,要么有足够的理由让用户使用。他把这种至少能靠上一边的产品服务称之为“接地气”,也有朋友称之为满足了“痛点”,属于“刚需”。

如何才能靠上一边?

我认识一个从商业媒体辞职出来创业的人,根据他自身的资源能力,他切入的行业是“管理咨询和领导力培训”,很明显是2B的业务。具体做法是一头接入外部各种咨询顾问和培训讲师,一头接入企业。这个想法一开始让他很兴奋:仿佛未来就是一个管理咨询和培训的天猫平台。但实际操作中,他却非常痛苦,因为似乎什么都可以做,但什么都捞不着。于是,他第一刀的减法就是把管理咨询给砍了,专心搞领导力培训。再往后,他又发现,中国很大,企业极多,需要精准定位一下,于是他第二个减法是:给成长中的企业做领导力培训。所谓成长中企业,指年入一亿到数十亿之间的企业。过小,对领导力培训的需求是很低的,过大,他自认为也够不着。

用了三个月的时间,他发现自己还是犯错误了。因为领导力这个词的范围太大了,大到有时候会让客户觉得“纯属忽悠”。于是他做了第三次减法,把领导力这个概念从中细分出三个维度,专营这三个维度的培训。又做了一阵子,他的体会是:这回自己有些踏实的感觉了。

听了他的故事,我刚开始有些不以为然。搞培训搞咨询的,哪有拉开大网的。我甚至想,他刚创业时如果来问问我,我会直截了当告诉他不能铺太开。后来我再细细一想,其实这个看上去很不起眼的案例,实则在告诉创业者如何靠上一边。就两个问题:面向什么人?满足哪种需求?延伸的一个问题是:这种需求对于这类人是否属于强需求?如果这些回答都有很肯定很踏实的答案,那么,就是一个“至少靠上了一边的故事”。

这些问题的核心,其实就是产品逻辑(当然你可以称之为服务逻辑)。产品的功能上不一定要做减法,但产品逻辑对于startup公司而言,必须是做减法的。在强化产品逻辑的过程中,视情况需要,该上什么功能就得上什么功能,完全没必要拘泥于“简洁”二字。逻辑清晰、突出,就够了。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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