产品的成功学

最近 知乎上有人问到:

  俞军提出的有关产品经理提出的12条军规,你赞同多少?

  我把这12条,打乱原有的顺序,重新整理为两个部分,有利于阅读和思考:

  产品观

  1、产品经理首先是用户,站在用户角度看待问题

  • 发现用户的需求,而不是创造需求
  • 把用户当作傻瓜,不要让用户思考和选择,替用户预先想好
  • 用户是很难被教育的,要迎合用户,而不是改变用户
  • 关注最大多数用户,在关键点上超越竞争对手,快速上线,在实践中不断改进
  • 用户体验是一个完整的过程
  • 给用户稳定的体验预期
  • 不要给用户不想要的东西,任何没用的东西对用户都是一种伤害

  方法论

  • 追求效果,不做没用的东西
  • 决定不做什么,往往比决定做什么更重要
  • 如果不确定该怎么做,就先学别人是怎么做的

  ———–

  2年前我刚看到这些内容时,曾大呼过瘾,感觉面前忽然开了一扇门,阳光柔和地打在脸上。

  也有点像初中时躲在小树林看卡耐基的成功学,看得热血沸腾,俨然打了鸡血,激动到面红耳赤地想做些什么。

  看成功学的后果是,5分钟冷静下来后,发现你身边的世界一点也没改变,你依然是那颗螺丝钉,在庞大的社会机器里,沿着既有不变的轨迹运转。

  诚然,俞军作为曾经百度产品的掌门人,值得所有做互联网产品的人尊敬,刚开始做产品时,有人告诉你什么是对的,首先你就应该庆幸,全盘吸收,因为跟随一个优秀的人,一路做下来至少不会太差,这是产品入门的重要一步。

  有过一定的产品经验后,我在知乎上的回答是:

  1. 做一件事情,首先要有世界观,这12条是俞军总结的,未必适合你,适合你的产品模式、你的用户情景。

  2. 参考别人的世界观,多数情况下对自己没有任何益处,知道越多,成见越深,所以,保持好奇心,警惕世故。

  3. 有了想法,就去做,去验证,总结自己的方法论,最后发展出自己对于产品的世界观,并且,不要分享,至少不要这样赤裸裸地扔出12条。

  真的特别想分享,憋不住,要有实战、数据、例证,这样对别人才有益。

  俞军还有一些值得分享的观点,详细见这里

  Twitter的产品故事

  最近关注的另一个人物是,Twitter的3位创始人之一,杰克.多西。在斯坦福大学的一次演讲中,他提到了Twitter成功的3个阶段,相比俞军总结的12条,似乎更值得分享。

  1. 画出你的好点子

  把你的点子从大脑中提取出来,画在纸上(杰克曾展示了一张Twitter的早期草图)——笔尖接触纸张的过程,也是检测和重新定义想法的过程,最重要的是,你开始与别人分享。

  Twitter的点子,来源于多西从小就痴迷于地图、城市信息的可视化和实时流动,他自学编程以模拟城市的人流,这是没有任何产品观时的好奇心驱动。

  2. 识别环境是否成熟

  早在2000年,多西就画出了twitter的草图,并写出程序模拟城市运转,但他的城市里没有人的存在,只是些会跳跃和流动的点。

  之后,他有了黑莓手机,开发出简单的程序,通过写邮件分享自己的动态,遗憾的是,当时短信服务还没有兴起,其他人无法实时接收到他的信息,好点子出现在错误的时间,再次被搁置。

  直到2005-2006年,美国的短信服务大范围普及,各运营商之间不再有壁垒,twitter的实时分享成为可能,Twitter诞生。

  3. 让用户参与建设

  从最初的创意到发展至今,Twitter所经历的种种变化和用户的建议密不可分,包括采纳@符号,RT,都是在用户直接需求驱动下的产品设计。

  当然,作为产品的把关人,你首先要做好的编辑,从工程师、用户、支持者获得的想法和建议,会不断地冲击我们应该做的事,编辑需要找到一两件至关重要的事情,能推动网络、服务、产品的持续发展。

  杰克的演讲视频网易做了翻译,可以在这里看

 

 

摘自:http://kb.cnblogs.com/page/106509/

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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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