《YES!产品经理》读书笔记 2.产品经理应该做些什么?

本文探讨产品经理的三大核心职责:明确产品方向,确保策略实施及协调团队合作。产品经理需具备发现市场需求、定位产品方向及制定发展路线的能力,并通过产品管理知识推动战略实施。

《YES!产品经理》读书笔记 第二问:产品经理应该做些什么?

 

产品经理的工作概括起来三件事:

 

1.知道做什么

   并不仅仅是根据公司定义好的内容去做,这个工作的真正价值在于:

   产品经理要通过自己的工作,告诉企业要朝哪个方向走,而不是稀里糊涂的把企业引向歧途。

 

   概括起来:

   ㈠.发现问题

       了解市场需求

   ㈡.找到机会

        找到适合自己的市场定位

   ㈢.创新产品  

        根据我们的定位以及企业资源制定产品发展路线

 

   产品经理要宁做方向对的乌龟,也不做方向错的兔子。


2.知道怎么做

   ㈠.产品经理要知道自己的一些本职工作怎么做

       要有客观和主观的分析,要有定性和定量的评估。

 

   ㈡.要知道团队的工作怎么做

 

   产品经理在第一点上是专才,在第二点上是通才。

 

   在“知道怎么做”的工作中,根本的是需要产品经理通过产品管理层面的知识和技能来向企业和团队说明如何做才能实现第    一个工作所制定的战略,其实也就是包括三个具体的事情:

       1)产品路线

       2)产品策略

       3)年度计划

       这个工作其实就是对第一个工作的方案化。

       战略是一种指导,只有形成可行的方案,指导才是有价值的,战略也才有可能实现。

       第一件事情其实就是告诉企业,我们这个产品(线)的目标是什么。

       第二件事情其实就是告诉企业,我们应该如何去做才能实现产品目标。

       第三件事情其实就是告诉企业,我们如何才能一步一步做到


3.让别人去做

    “让别人去做”的真正意义并不是说在这个工作中,产品经理就是放羊了,什么都不管不问了,而是说产品经理要知道该      做什么,不该做什么。

 

当产品越来越需要商业化运作的时候,商业运作的实力就成为决定性的因素,而不再是简单的技术实力或是销售实力。一个技术强的个人或者企业能够做出一个“对路”产品,但是不一定能够做出一个“适销”的产品。


【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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