集中优势兵力,单点突破

集中优势兵力,单点突破

    我有时在想,360能走到今天,幸亏我是门外汉,“乱拳打死老师傅”。门外汉没有思维定势,门外汉不会心存敬畏之心。安全行业别人干了20年,他们认为安全就应该这么干,他们也赚了钱。但是我啥也不懂,别人的做法我不会。但是当你从门外汉角度来解决问题的时候,可能有不同的创新。正因为无知无谓,我们就挑了一个点,杀流氓软件。

    相反如果当年我是安全的专家,我肯定规划一个宏大的安全计划,要颠覆整个安全行业。我请麦肯锡做半年咨询,做一个很厚的PPT。决定我们做杀毒,我们做防火墙,可能我们现在还在规划之中。但我们规划的,并不一定是老百姓最需求的。可能我们做的产品同质化。你跟别人做相同的事,别人领先你15年,你有什么可能把别人干掉了?

    伤其十指,不如断其一指。因为你有强大的对手,你又不具备强大对手的资源。资源有限的时候,你一定要单点突破,不能面面俱到。

    做微创新、做产品一定要单点突破,把一点做到极致。不要怕产品有缺点,就怕产品没亮点。这世界上没有完美的产品。iphone有没有缺点?刷微博刷半天电池就没了,还不能更换;文字输入绝对不如诺基亚,缺点多了。但它还是有那么多忠实粉丝。今天你做个东西,面面俱到好像很平衡,可能就没有市场。因为就像一个老好人一样,没有优点,没有缺点,反正各方面差不多,马马虎虎。我不喜欢这样的人,因为真正有能力的人,优点和缺点都会很突出。所以做产品不要怕缺点。

    今天大家都说苹果是一家伟大的公司,可你们记不记得当年乔布斯刚刚返回苹果的时候,这个公司都快被人踩死了。硅谷大佬们聚会都不邀苹果,甚至还有人公开表示,乔布斯就应该把公司解散,把钱还给股东。但是小小的一个ipod,就让跌倒谷底的苹果,打了一个漂亮的翻身仗。iPod说白了就是一个MP3播放器。这在中国已经烂大街的东西,为什么在苹果这里得到了新生?第一代iPod没有后来彩屏显示等花哨的功能。它就选了一个点,在机器里面加了一个东芝的小硬盘,能存上千首歌,号称能把你一生中喜欢的所有歌曲都存在里面。Ipod在这个点上做到了极致。这个点带来的震撼之后,如果颜色更漂亮,设计更时尚,再多一个独特的滚轴就能吸引更多的人。但这只是锦上添花,最根本的还是那一个点。

    很多产品的竞争就像是“田忌赛马”一样,我不和你拼整体实力,我一两个点上打败你,也能取得最终的胜利。

    360刚出来的时候,我们的界面很丑,我们技术很一般,我们就一个优点,能解决问题。不管你的后台是谁,只要是流氓软件,我们就干掉,而且最多,最全。这一点就打动了用户。如果我们的界面再优美一点,更好。

     微创新很多牛逼的营销案例,都是找出用户今天最不爽的东西,在这一点上,把改善做到极致。单点敢不敢做到极端,这点很重要。正如我经常做的一个比喻,“欲练神功,必先自宫”。如果你自己觉得,我看到了点,就一定要放手去做。你总是想还有很多包袱,还有很多顾虑,我就稍微做一点改良,这是最可怕的。因为你是给对手提了个醒。如果他比你更有魄力,做的更彻底,甚至比你更有资源,那么他就能很快调转枪口,迎头赶上。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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