严防死守,不让一个人买错书

本书作者分享了作为产品经理在职业生涯初期的心得体会,强调了自身经验和知识的局限性,并指出了书中内容可能存在的片面性和不成熟之处。

虽然到目前为止,《人人都是产品经理》的成绩不错:4月20日开卖,整整一个月,已经第三次印刷,印数分别是5000+6000+6000,发货也已经破万,但我还是觉得有必要把这段重申一下:

这本书就像任何一个产品一样,比如有它适合的用户和不适合的用户。我不希望任何一个人买错书,更不希望看到一些买错书的人,说出一些还不如下面的“自我批评”深刻的批评~~~而是希望看到对本书不足之处的中肯、理性的评价,比如萧秋水的这篇。本书给不了读者的东西,虽然书里也有,但我发现很多人没看,我在这里再说一次,希望不要给读者留下没法满足的期待。

第一,现在只是我做产品经理的第四年。我一直是一名一线的员工,虽说后来有机会带领临时团队、参与战略制定,但毕竟视野有限,很难做到“站在比较高的高度上看待问题”,强行上升到理论,只怕会贻笑大方。我认为一个出色的产品经理绝对需要十年、二十年甚至更长的时间来磨练,我深刻地认识到我还在半路上,有些产品经理应该做的事情我甚至还没有接触过,工作中我还没有产出任何一个真正值得骄傲的产品,甚至没有经历过一个完全由自己说了算的产品,这也是我最近一年做“三个一工程”的理由之一。

第二,阿里集团是我的第一个雇主也是唯一雇主。我待过的团队也大同小异,而且,我做过的产品有明显的局限性,特点鲜明,都是电子商务、中小企业相关的应用,绝大多数读者应该都没有用过,对书中的一些例子也不会有切身体会。所以,不可否认我身上肯定深深的打下了阿里的烙印,如果说本书过于“阿里化”,我确实无能为力,因为我没法写我不熟悉的事情,否则就真是纸上谈兵了。

第三,我在学校里学的是生物医学工程。因为专业的关系,所以我在开发技术、交互设计、视觉设计等方面,都并非科班出身。在工作中我也经常被迫做诸如交互设计一类的事情,没办法,只能通过不断的犯错来证明老板的不英明。

产品经理做的事情,不似技术那般严谨,有很多偏“艺术”的思维方式、做事方法必然只是在特定环境下才适用。但是“不识庐山真面目,只缘身在此山中”,在没有更丰富经历之前,对于更普适的情形,我只好尽量去思考,去领悟别人的话。所以,本书的有些观点可能片面、不成熟,甚至会被将来的我否定,比如在写书的过程我就发现过自己一两年前的博文中,有的看法近乎可笑。因此也希望读者能理解,并带着大大的问号来读这本书。

另一方面,我并不认为一本书需要理论完备,完备的话就意味着这个领域已经发展到尽头了,争议是极具价值的,如果本书里的观点能通过被批驳发展出更成熟的观点,我也很乐于被拍砖,这可能有点像为自己的能力不足诡辩,但这也是我的真实想法。当一个观点被视为普遍真理的时候,是一件不好的事情,至少,这个观点不再会发展了。当一个问题有了明确答案的时候,这个问题也就没意思了。所以当我们发现自己或别人前后的观点自相矛盾的时候,也许是好事,说明还在进化,当然方向的好坏有待验证。

最后小结一下,这本书不是手册、不是大全、不是工具书,只是一个产品经理在前几年成长路上的心得体会,如果你想更全面地了解产品经理,千万不能只看这本书,试图只看一本书就了解一个领域的想法本身就是不成熟的,你能了解的只是作者在写书时的观点。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发员与工程技术员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值