产品经理的第一堂课(八):天之道,不争而善胜

本文探讨了优快云Blog的运营策略,强调了产品、内容及通道的重要性。提出通过引入专家、鼓励原创及聚合优质内容提升用户体验。
经过开发组这两个月的努力,优快云 Blog的系统开始越来越稳定,并且后台系统的易用性也开始得到用户的认可。作为产品经理的我,也要开始多考虑如何做好我的本职工作,就是Blog的运营,Blog的运营在我看来有两个方面,一个是“运”,一个是“营”。
所谓“运”包括三个方面:
一是“运”产品-运产品就是作为产品研发部门和用户之间的桥梁,将用户的真实需求反馈给产品研发部门,现在我们通过开发组Blog、支持专区、MSN、线下聊天等多种方式来了解用户的需求,相信不久还会采用用户调查、积极网友见面会等方式来更深入的了解用户的需求;
二是“运”内容-“互联网内容为王”,好的产品是网站运营的必要条件,优秀的内容的是网站运营成功的关键,对于优快云 Blog运营来说,主要是从三个方面提高内容的质量,一是鼓励更多的专家到优快云开Blog,通过专家来提供高质量的文章,最近我们以每周3-4个的速度引进专家开Blog,比如著名的敏捷技术专家Marin Fowler,开源专家袁萌、Java专家张孝祥、台湾著名技术作家林信良、胡百敬等都在我们这里开了Blog,还有一些实战派的专家孙辉、孙向辉、王咏刚等也在我们这里开了Blog,实际效果表明专家的加盟对提供优快云 Blog文章质量是有很大的效果的;二是鼓励我们的网友发表优秀的原创文章,最近也涌现出了一批积极的网友给我们分享了大量的好文章,比如大宝(sodme)、龙如俊、积木负暄琐话等老网友还有近期发现的大峡、良子等新加入的网友都给我们奉献了不少的好文章;三是通过圈子功能、站外Blog栏目(即将推出)等功能通过自动或者手工的方式将优快云之外的一些优秀内容,包括SlashDot等著名站点聚合进来,目的是方便用户的阅读,希望用户能够在一个比较集中的地方能够读到全世界各地的优秀内容,考虑到知识产权的问题,我们只提供文章的标题、链接和摘要,不提供文章的具体内容。
三是“运”通道-即使有好的产品和优秀的内容,没有合适的通道让用户知道,再努力也枉然,所谓“酒香最怕巷子深”说的就是这个道理。因为以前没有做过网站推广的工作,所以这一块一直还没有找到感觉,还在收集建议和学习过程当中,现在大致收集了两类建议,一类是让我借鉴博客园等所谓“竞争对手”的运营方式,告诉他们优快云 Blog正在做大的变化,优快云有大量的综合优势,吸引他们的用户回到优快云来,所谓“回到”是因为他们的大部分用户都是从优快云出去;还有一类是优快云本身就有巨大的用户群,优快云 Blog的无论是用户数还是访问数、以及文章的数量已经是中文地区最大的IT技术类BSP了,而且是远远超过于其它的技术类BSP,我们更多的要关注自己的用户,关心他们的需求和用户体验,只要让用户满意了,我们就可以立于不败之地。
对于这两类建议我没想好采用那种,但昨天在翻《老子》的时候,偶然看到《道德经》里有一句话引起了我的注意力“天之道,不争而善胜,不言而善应,不召而自来,坦然而善谋”。这算是道德经的一句至理名言了,从网站运营的角度来看,就是在拥挤的市场中,竞争对手永远都会存在,如果一心盯住竞争对手的话,你本身就会失去你的优势,但是只要时刻学习竞争对手的优势,真正关注用户的需求,用户自然会“不召而自来”,“故天下莫能与之争”。
所以答案很简单,“当对手关注我们的时候,我们在关注消费者”。这就是宝洁公司在市场上常胜不衰的秘诀。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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