我们为什么会失败(转)

本文探讨了一款互联网产品从自信满满到最后陷入困境的过程。作者分析了导致产品失败的几个关键因素:起初过于乐观的产品设计理念、产品经理对产品认识的不断深化带来的困扰、漫长的开发周期以及团队在执行上的不足。
是人的问题吗?
恩,有点关系,我们每个人都有优点也有不足,但之不至于做得这么差。
是钱的问题吗?
至少在开发阶段,我们从来都不用考虑钱的问题。
问题出在哪里?
1.一开始的时候,我们觉得我们的产品设计思想是非常领先的,在我们眼里,别人似乎很傻。所以我们信心百倍,赶超XX不成问题,赶超XX也有可能。前途似乎很美好。
(互联网不像传统行业,思想的更新非常快。现在尽人皆知的思想在一年前可能就非常领先。但同时,业界之间的交流很频繁,抄袭也十分普遍,如果没有领先的人才做支撑,某个思想的领先只是一个短期状态。仅凭一个自以为领先的思想就把心理预期定这么高,未免幼稚。一段时间之后,我们发现竞争对手更新了他们的产品,和我们的理念越来越接近,我们开始时的自以为是被紧张情绪替代。你的思想领先了别人的产品没错,只是别人的思想领先了你的思想。后来我觉得,产品没有用户前是没有太多思想的。)
2.在项目过程中,产品经理在不断成熟,对产品的理解也越来越深入,于是觉得之前设计的产品越看越糟糕,甚至想要推倒重来。
(产品经理的个人能力是一方面原因,另一方面,互联网产品日新月异,即使是一个成熟的产品经理也会在产品设计过程中会看到同行优秀的设计而希望把这些设计都融入到自己的产品中来。我们觉得自己比不过别人的原因是因为产品没别人好,功能没别人强。如果我们的产品比别人的产品功能更丰富,用户体验更好,就应该能战胜他们。后来我觉得,描述一个产品不是告诉别人你的产品能提供什么给用户,而是用户在你的产品里正在做什么。)
3.开发周期为什么这么长!
(不默契的开发团队,不优秀的产品设计团队,不坚定的管理层。)
4.为什么我们一次一次的失望?
(我们对简单的事情[花钱]很有执行力可缺少计划性,而对困难的事情[赚钱]计划里排了一个又一个美好的假设却从来不去执行。)
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
内容概要:本文围绕“考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置”展开,基于Matlab代码实现,研究在电力系统中因可再生能源出力波动和负荷变化带来的灵活性供需不确定性条件下,储能系统的优化配置方法。通过构建数学模型,结合智能优化算法(如粒子群、遗传算法等)对储能的位置、容量及运行策略进行联合优化,旨在提升系统对不确考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置(Matlab代码实现)定性的适应能力,增强电网稳定性与经济性。文中还涉及多场景仿真分析与概率性建模,以应对风光出力与负荷需求的随机波动,确保优化结果具有鲁棒性和实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、储能系统设计的工程技术人员;尤其适合研究能源系统优化、不确定性建模与智能算法应用的相关人员。; 使用场景及目标:①解决高比例可再生能源接入背景下电力系统灵活性不足的问题;②指导储能系统在配电网或微电网中的科学规划与配置;③掌握如何在不确定性环境下建立鲁棒优化或随机优化模型,并通过Matlab实现求解;④为综合能源系统、电动汽车集群调度等类似问题提供方法参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式(如场景生成、概率分布拟合)以及优化算法的选择与参数设置,同时可扩展学习YALMIP、CPLEX等工具在电力系统优化中的应用。
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