以风投的眼光来揣度自己的产品竞争力在哪

本文探讨如何从产品设计初期评估自身产品在行业内的竞争力,通过引用风投的思考方式,分析产品目的、侧重点、复制可能性、竞争对手、基本支撑、关键要素及领域局限,以决定是否值得风投投资。

      前一篇文章我在思考,我们的产品做出来有没人要,是揣度用户的需求。而我认为产品设计初期我们作为产品设计师就要揣度自己的产品在同行业中有无竞争力,是创新还是复制。

      当然在这个互联网泡沫化的市场上,我们不能拍拍脑袋就说创新或者复制才有出路,影响的因素太多,好的产品一下突破到市场龙头位置的很少,如思科那样是在一个社会最需要它产品的时代它刚好可以提供那种技术。所以我认为无论是创新还是复制都是有利可图的。评估自己的产品是否有竞争力,我最近也在思考这个问题,我承认对互联网产品我的敏感性和洞察力还远远不够,所以我们需要补充知识开阔思维不妨借用其他角色来评辩产品,我进来在用“风投”的思考方法来评辩我们的产品,有兴趣的朋友可以和我一起


1 .用一句话描述我们的产品目的是什么 :让买家和卖家都以一种市场透明化公平化的价格买入或者卖出

2 .我们产品的侧重点是 :数据 具体来说就是数据的精准可以让买卖家做到真正的交易公平

3 .我们的产品一些大的公司有没有可能复制 :有 以这些大公司的技术和实力以及资源他们完全可以复制并且吃掉我们(我们的软肋 一般风投公司问到这里的话就不怎么打算投资了)

4 .我们的产品其他一些公司有没有在做了 :国内没有做 国外有 并且很成功 所以搬到国内来试运行

5 .产品的基本支撑是什么 :数据 精确的 海量的数据 以及足够的分析

6.产品的关键是什么 :是流量 让更多用户来用 并基于他们的数据上我们可以做更精准的分析

7 .产品的领域 :(不得不承认)这个领域受客户群的影响是有限的 不会无限制的增长 所以顶多也只能在这个领域做龙头 还是最好的情况下


这样经过分析之后,如果是风投,你还愿意投资吗?

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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