由马化腾谈“微博修改功能”,看什么是优秀的产品经理

本文通过分析腾讯创始人马化腾及360创始人周鸿祎的技术背景,探讨了技术能力对于产品经理角色的重要意义。指出拥有技术知识的产品经理能更好地理解产品的实现过程,从而做出更合理的决策。

我仔细阅读过马化腾的的简历,他是一位技术出身的企业家。也是腾讯最大的产品经理,大家都知道产品经理的对产品的重要性不言而喻,而产品对公司来说是灵魂。

今天早上起床,看到马化腾先生更新的微博。有位网络公司的CTO建议腾讯微博加一个修改微博的功能,看小马哥是如何回复的。

而后马化腾先生又回复了微软中国高级经理刘润的微博:

由上面的内容,我们可以看出小马哥技术的功底。所以,个人觉得对于一个优秀的产品经理,除了有敏锐的商业眼光、热爱产品、着眼于细节等。懂技术也是必须的。如果不懂技术的产品经理,可以把软件想象的很美好,但是脱离的技术的实现,那就是空中楼阁。

小马哥说过:“我很多年没有写代码了,但做一些主要决策的时候,你要是写过代码,你就知道,主要是系统分析、决策、要做什么,但是你要有技术底,否则不能做判断。”

同样是3Q大战主角的周鸿祎,在360也是一位产品经理,同样也是技术出身。不懂技术的产品经理真不是好的产品经理。看下QQ和360成功你就懂得了。

最后要说的一个思考很久的问题,搞技术到底有没有前途的问题,中国落后米国很多年,现在的米国软件开发是最好的职业,在过很多年,所以相信在中国也是如此。再之,你看完上面的内容,我也相信你已经知道答案了。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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