【2028】说说低成本验证的事儿

先回忆一个《三双鞋》里的故事:

若干年前,Zappos为了验证网上卖鞋这事儿是否靠谱,一开始只是搭建了一个最简单的网站前台,展示了几双鞋,价格和线下也没啥区别,当收到订单以后,他们就会跑去线下商店里把这双鞋买来,然后寄给买家。

这个做法,看起来很笨,但用最低的成本验证了“有人愿意在网上买鞋”这个命题。

 

做产品我们都会说要“试错”,这里面最关键的就是谁“试”的成本更低,用更少的人、更短的时间拿到一些假设的答案

 

再来个例子,比方做你要做一个交易系统。

正常的交易流程肯定要做,我们一般叫做“正向交易”,买卖双方之间有下单、付款、发货、收货等动作。但是,“退款/退货”这种“逆向交易”要不要做呢?做的话,系统复杂度可就高了很多,往往不只是工作量翻倍而已,甚至是3倍5倍。

怎么办?我们可以这样低成本验证:先在线上做一个假的“退款/退货”按钮,用户点击以后,直接给客服人员发邮件,人工处理,先运行几个礼拜。如果,只收到几封邮件,那么暂时就先人肉处理好了,如果收到很多邮件处理不过来了,再上系统吧。

 

另一方面,不轻易做系统还有个现实意义——上线容易下线难。当你不小心做了一些功能,上线了,之后发现只有很少人在用,但,也很难下掉,少数人跳起来也挺头疼的,要维护着,以后的各种新功能,都得考虑和这个鸡肋的关联性。

 

现在的很多创业项目,上来先做微信公众号、H5,一个主要的出发点,也是低成本验证,用户获取的成本低一些,功能调整的成本低一些……业务逻辑先跑通,然后再上客户端。

包括客户端的选择,是Android和iOS同步上,还是先选择一个?(稍稍扯开,通常选iOS,虽然有坑爹的审核,但也比Android坑爹的适配、坑爹的用户质量还是好些。)App里面的试探性功能,先做H5,稳定后再上native,也都可以作为验证的策略。

你有什么好例子,说来听听吧?

比如有些做人工智能私人秘书的公司,那就真的是“人工+智能”的秘书服务,用户量小的时候,也很好。

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内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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