转化前的一些思考

最新推荐文章于 2025-02-13 21:11:56 发布
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#项目管理 

到处都是技术转产品，感觉老掉渣了，但是我还是不可避免要走向这条路，纵然对于自己十几年的技术生涯有诸多不舍，也还是希望自己能在转产品的大路上顺利走下去。

  • 转变技术思维，把用户想成傻瓜式，从战略层、范围层、结构层、框架层、表现层去体验，体验APP

  • 具备商业思维，多看一些商业资讯类的网站，例如36氪、虎嗅等培养自己商业上的感觉
    项目管理能力，这个已经有相关经验，所以应该不是问题

  • 文档能力，也需要加强一些，优先级相对低一些

这几天陆陆续续看了一些文章和视频，不约而同的提到了以后的产品要简单粗暴，我想这应该是说产品要做到简单易用，对于用户来说，给用户的选择越少，学习成本越低应该用户的接受度越高

目前给自己定两个方向，教育类和证券金融类，选这两个方向应该是希望自己能在目前的项目经验上，在行业上能有所积累吧

yu3000
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思考数据建模与治理的完美结合
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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优化转化漏斗，提升运营效果
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线面积分的一些思考
Bing's Blog
12-13 3960
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liangwqi的博客
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把人类思维链路作为训练数据，作为强化学习的建模绝对是一次更接近智能本质的探索。
思考思维(1)：思考和深度思考总结
黄规速博客:学如逆水行舟，不进则退
10-31 3207
为什么说是“不断逼近”呢？因为深度思考是一个思考的过程。很多时候我们都无法做到在第一次对某问题进行思考时就触其本质，但却可以在一次次的自我追问与深度思考后，越来越接近它的本质，直到有一天终于触及那个本质，并将它言简意赅的表达出来。比如“自由”是什么？清晰说出它的本质可不仅靠一次深度思考就能做到的。如果将这个定义具体化，可以看到它有如下5方面的表现。1、精准的用词和打比方著名的商业咨询顾问刘润曾说“所谓洞察本质，就是会打比方。”
波数与波长的关系，一些思考
Star_Walking123的博客
02-13 1407
在红外光谱分析中，波数是表征气体特性的重要物理量。本文介绍了作者关于波数与波长换算过程中遇到的问题以及一些思考
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09-24 9724
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由前后端数据处理分配引发的一些思考
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03-29 1万+
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Thinkgamer博客
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1、拼图涵盖了几乎所有可能的思维模式 ·基本逻辑 联系和比较，将独立小块和整幅图做多次比较，确定具体位置。 ·分类思考 可以按照三种分类来拆解问题，边缘区域，背·面符号类型，局部整体图案 ·精准思考和模糊思考 每一个独立小块的具体位置需要和上下左右精确匹配，图案和形状都不能错。 在搜索阶段则可以按照背面符号类型 ·局部思考和整体思考 局部组成了整体，局部最小单位是独立小块 ·陶冶情操 拼图一般是自己喜欢的图案，可以陶冶情操 2、如果用代码模拟拼图的过程 2.1、独立小块的特性和模型 ·图案即像素加颜色 每一
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自定义button样式，round-corners按钮
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下载前必看：https://pan.quark.cn/s/cbeecb3ae425 GSCaptchaButton 功能 倒计时 自动禁用/启用按钮 自定义文字 使用方法 无论是自定义控件还是 xib，将继承自 UIButton 改为 GSCaptchaButton 开始倒计时 手动结束 判断是否处于倒计时状态 要求 Master iOS 8.0+ Xcode 10 (Swift 4.2 - 5.0) 安装 CocoaPods: 在 中增加: 手动 将 文件拖入你的项目
电气设备故障检测.zip
最新发布
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
FCN网络实现（PyTorch）
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/abd8d67e2b79 pytorch FCN easiest demo 不断更新中~ 这个repo是在读论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation时的一个pytorch简单复现，数据集很小，是一些随机背景上的一些包的图片（所有数据集大小一共不到80M），如下图 数据集示意图 关于此数据集详细信息，见数据集 根据论文实现了FCN32s、FCN16s、FCN8s和FCNs 部分代码参考了这个repo 使用visdom可视化，运行了20个epoch后的可视化如下图： 可视化1 可视化2 如何运行 1 我的运行环境 Windows 10 CUDA 9.x （可选） Anaconda 3 （numpy、os、datetime、matplotlib） pytorch == 0.4.1 or 1.0 torchvision == 0.2.1 visdom == 0.1.8.5 OpenCV-Python == 3.4.1 2 具体操作 打开终端，输入 打开另一终端，输入 若没有问题可以打开浏览器输入来使用可视化 3 训练细节 训练细节 数据集 training data来自这里，ground-truth来自这里。 链接中提供的图片中，部分ground-truth的有误，而且部分有ground-truth的图片没有对应training data的图片，将这些有错误的图片分别剔除，重新编号排序之后剩余533张图片。 之后我随机选取了67张图片旋转180度，一共在training data和ground-truth分别凑够600张图片（0.jpg ~...
软件项目管理：思考与实战
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