凡 AI 类的落地，都需要具备这几个基本元素才行：数据、算法、场景、计算力。本专栏分成五个模块：1 概念篇：推荐系统的理念、思考、形而上的内容；2 原理篇：推荐算法的原理介绍；3 工程篇：推荐算法的实践内容；4 产品篇：考虑产品理念及其商业价值；5 团队篇

传统的生产是在周密系统的规划后，一步一步高标准严要求地按流程生产，最后出来一个精致的成品。而在市场环境下，存在太多不确定的因素无法全面识别，还面临市场的不断变化。最小化可行产品就是抛弃冗长呆板的计划，通过反复试验直接在市场获取反馈，通过迭代优化来进化出一个

黑盒测试----指测试人员通过各种输入和观察软件的各种输出结果来发现软件的缺陷，而不关心程序具体如何实现的一种测试方法。静态测试----指测试不运行的部分，例如测试产品说明书，对此进行检查和审阅.静态白盒测试-----指在不执行的条件下有条理地仔细审查软件

最近开始在思考、交流、调研、编写一个管理程序，“以产品为核心”的《产品管理制度》。

近来由于工作关系，规划一个新的产品。由于这个产品是公司的创意，属于一个概念性的产品。和验证一下这个产品是否能满足用户要求。由于都是搞开发设计的人员，所以在选择工具上，就选择了自带很多元素的gui design studio作为制作工具，在使用和整合过程中，

首先，我们要确定企业私有云建设的目标是什么？因此，无论是开源云产品还是商业产品，对于企业来说，云容科技提示您都需要考虑以下几点：。例如，无论您是否可以管理小型计算机，是否可以使用现有存储设备，网络拓扑设计等，您仍需要从头开始。对于计算节点使用的虚拟化技术，

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p2的核心构架是agent[代理]，这个agent是抽象的概念，它不是真正的代理对象，它。真实是一个逻辑实体，它用来说明：metadata元数据管理profiles，通过管理。下载aritfacts从仓库repositories中,使用engine来操作p

只有不到20％的机器学习PoC项目能够顺利投产，而这其中的大部分也可能会止步于其方案的“产品化”阶段。从概念验证到实际产品，人工智能应用落地到底要跨越多大的鸿沟呢？PoC中的机器学习模型所需的输入数据与产品中持续大规模的输入数据之间存在很大差别，能认识到这

会上涌现出的众多炫酷黑科技和前卫概念，反而暴露了技术难以落地的问题。原本的消费者商品展会，成了一台未来科技秀。各种终端强行加入AI元素，使用体验并不智能；各款AI芯片性能强大，却没有想好具体针对的任务；很多创业公司拿去年的产品重新换个说法今年再来……从De

经常有创业公司老板来拜访我，常常会拜托给我一句话：帮我找一个CTO。我解释的多了，所以想把这个写下来，看看你到底需要的应该是啥。你定义功能、你做计划推进和管理，他可以带1-2个副手把你规划的功能实现了，他是主力干活者，有技术难题也是他来亲自攻克解决。让技术

随时记录一下我个人的观念和变化来告诉我自己 我哪里错误了 我哪里思想不够开阔 我哪里的思想不适应这个市场。举个极端的例子就是我就是不喜欢百度，譬如说亚马逊的中国研发经理这个人就最讨厌百度！譬如开源中国，用户注册是保留用户的一种手段，对于营销来说呢？开源中

如果说小米MIX 系列产品是“全面屏”时代的推动者，那么，夏普AQUOS 绝对是“全面屏”的缔造者！但是自从2015年夏普发布Aquos Crystal Xx之后，Crystal 系列产品就一直没有了更新，因此有网友预测，夏普很有可能在明年初推出全新的Aq