维生素和止痛药的区别

 英文原文:The real reason ‘stupid’ startups raise so much money

  你是否有注意到最近所有的创业公司筹集的资金数额都特别巨大?

  也许你抓破头都想知道像是 BuzzFeed 这样的公司,以其网站上充斥着动画 GIF 和一些小测验闻名的公司,最近募集了 5000 万美金,据报道公司的市值已经达到了 8.5 亿美元。Snapchat,这个在年轻人群体中使用广泛的通讯软件,据称它从投资人那里得到了 100 亿美金的估值。这个世界疯了吗?

  一些行业观察家认为,这些表面看上去很热门的应用或网站其实是预言着科技泡沫 2.0 的到来。但是,我们还有更多的故可以告诉你。

  维生素和止痛药

  大多数人,包括许多专业投资者,往往会把新产品分为两类:维生素或止痛药。

  止痛药可以解决重要问题。它们解决了一个明显的需求,缓解客户特定的疼痛并解决了一个可量化的市场。想一下市面上销售的泰诺,实际上它就是对乙酰氨基酚,这个药物确实提供了可靠的止痛效果。这是一种现成的解决方案,人们都乐意为此支付。

  无论是在大公司还是小公司,创新者都会不断的证明他们的想法是足够重要的,并且值得公司投入时间和金钱来开发。

  与此相反,维生素并不一定能解决一个明显的痛点。它们是靠吸引用户的情感需求为出发点,而不是功能性的需求。当我们每天早上服用了多种维生素,我们并不知道这维生素实际上是否真的让我们更健康。

  功效并不是我们服用维生素的理由。服用维生素是一种类似于将它从你的待做列表中划除的行为,是一种心理需求,而不是物理需求。我们感到满意的是,服用它是我们正在做一些对我们身体有益的事情,即使我们没法告诉你有多大的好处。

  同样,人们往往把像是 BuzzFeed 这样的创新当做维生素,认为 BuzzFeed 是一个不错的产品,但不是一个必须品。

  但是,我们往往没有意识到的是,随着时间的推移,维生素可以成为止痛药

  成为一种习惯

  让我们来考虑一些当今最热门的消费类科技产品,比如 Facebook、Twitter、Instagram 和 Pinterest。他们在卖什么——维生素或止痛药?

  大多数人会猜维生素,因为用户会认为他们并没有做太多重要的事情,除了在寻求一些社会认同感。在下定决定选择维生素还是止痛药之前,你可以思索一下这样的想法:习惯就是当你不这样做的时候会让你很别扭

  回想之前,你第一次开始使用这些服务。从来没有人会在半夜惊醒,“我需要写一些东西来帮我更新我的状态!”和很多创新一样,人们不知道他们需要 Facebook,直到它成为日常生活的一部分——成为了习惯。

  重要的是要如何解释“痛点”这个词,这个词频繁出现在商学院和营销的书籍上。在现实中,根据我们的经验,这更类似于“痒”,这种感觉体现了脑海中并引起不适,直到我们满意。

  利用技术或产品来“挠痒”相比于忽略它而言,提供了更高的满意度。一旦我们开始依赖于一个工具,没有什么还能阻止。

  追求快乐,避免痛苦是所有物种的两个关键的激励因素。当我们觉得不舒服,我们寻求逃脱不舒服的感觉。随着时间的推移,如何解决用户的疼痛会在产品的使用中被发现。

  首先,要提供好的维生素,一旦习惯建立起来,他们就应该提供了一个持续性疼痛的补救措施。

http://news.cnblogs.com/n/509149/

 

转载于:https://www.cnblogs.com/softidea/p/4115095.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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