斯蒂夫乔布斯传札记:第四波

你想卖一辈子的糖水,还是想抓住机会来改变世界

一个公司部门之间竞争,一个部门团队之间竞争,只有良性的竞争才能促进进步

一个好的产品并不能确保一定能够成功,只有好的产品结合他应该有的市场营销才能成功,今天在看到快滴和滴滴打车动不动就融资多少个亿,我只能说,产品有了好的大腿就是一种幸福,钱多就是任性。然而冷静来看,阿里做了无数的社交应用软件,每一个都大肆宣扬,然而一个个被打败,今天看到了他新的产品钉钉,虽然也是出自来往团队之手,但是可以看的见他的低调,相信很多人都不曾知道这款应用,当然不知道他是否能够成功。但是很多产品告诉我们,产品首先要足够的优秀,解决用户的痛点,还必须要能够取得消费者的青睐,那么必须的广告投入,必须的市场策划,在短时间内迅速的打动消费者,并且占据他们的生活。Mac 团队足够的优秀,那里有乔布斯认为是天才的工程师,当然包括出色的领导者乔布斯,那么Mac 在产品上已经足够的优秀,然而产品在营销上还是受到了当时ceo 斯卡里的干扰,定价失败,如果不是广告公司的手下留情,当时火爆的《1984》广告就早早夭折了。当然还有乔布斯精心设计的发布会,一个充满魅力的董事长以及它富有感染力的措辞,必然为Mac 的造势奠定了无可取代的宣传魅力。

另外说点题外话,马云先生对于京东的嘲笑似乎也在戳中京东的优势也是他的弊端物流仓储系统,虽然我曾远离了淘宝,深深的爱上京东,主要是被其正品所俘获,然而京东是做一个物流公司还是电商公司的确值得泡了奶茶的刘先生深思,京东说自己的技术团队有4000人,但是其物流系统都2万多人,那么如何权衡利弊呢,我也OMG不明白。但是有一点我不明白的是,马云先生为什么要出来道歉,竞争对手说出来了痛点,是件幸福的事
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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