• 前言
• 如何学习
  • 贵在坚持
  • 重视实践
  • 重视交流
  • 重视总结和输出
  • 重视规划
    • 长期规划
    • 短期规划
• 那些令人纠结的困惑
  • 学无止境吗
  • 没有绝对高明的技术，只有真正的高手
  • 不做项目就无法成长吗
  • 职责真的很小吗
  • 一定要当老大吗
  • 平台化的传说
  • 搞基础技术就一定很牛吗
  • 可行性调研的那些坑
  • 工程师天生不善沟通吗
    • 第一类常见的问题是沟通的可靠性
    • 第二类沟通问题是时效性问题
    • 提前沟通原则
  • 带人之道
  • 效率、效率、效率
• 架构师能力模型
  • 编程能力
  • 调试能力
  • 编译部署能力
  • 性能优化能力
  • 在线运维能力
  • 业务架构能力
  • 项目管理能力
    • 人员管理
    • 成本控制
  • 团队管理能力

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• 一、推荐系统概述
• 二、搭建推荐系统的关键算法
  • 1.达观数据推荐系统架构
  • 2.推荐流程
  • 3.如何做热门推荐？
  • 4.如何做基于内容的推荐？
  • 5.基于主题模型的推荐
  • 6. 协同过滤
  • 7. 潜在因子模型
  • 8.用户模型构建
  • 9.多算法融合
• 三、推荐系统难点分析和解决方法
  • 1.长短期兴趣画像让模型效果稳定提升
  • 2.快速建模技术解决冷启动问题
  • 3.三级火箭”架构保障系统稳定和毫秒级反馈
  • 4.NLP 技术解决推荐难题
• 四、深度学习在推荐系统中的应用

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• 1. 概论
• 2. 什么是知识图谱？
• 3. 知识图谱的表示
• 4. 知识抽取
• 5. 知识图谱的存储
• 6. 金融知识图谱的搭建
  • 6.1 定义具体的业务问题
  • 6.2 数据收集 & 预处理
  • 6.3 知识图谱的设计
  • 6.4 把数据存入知识图谱
  • 6.5 上层应用的开发
    • 6.5.1 基于规则的方法论
    • 6.5.2 基于概率的方法
    • 6.5.3 基于动态网络的分析
• 7. 知识图谱在其他行业中的应用
• 8. 实践上的几点建议
• 9. 结语

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• 写在前面
• 做功能与做产品的差异
  • 目标不一样
  • 工作意识不一样
  • 工作方法不一样
• 哪些原因导致产品被做成了功能
  • 心理舒适区导致我们很容易忽略技术的潜在价值
  • 为形式所惑，看不见要解决的具体问题
  • 无脑走流程，不能以终为始，最后只能蜻蜓点水
  • 追求和谐的团队氛围
  • 标准太低，美其名曰“数据驱动”
  • 单打独干，不善假于物
• 总结：避免把做产品变成做功能

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• 问题
  • 第一个问题，谁是你的客户？
  • 第二个问题，你的价值在哪里？
  • 第三个问题，执行障碍在哪里？
• 建议
  • 第一，中小型民营企业，购买决策往往简单单纯。
  • 第二，在充分市场竞争的行业领域内，跟随效应还是很有意义的。
  • 第三，理解人性，怎么说都不过分。
  • 第四，尊重使用者习惯。
  • 第五，架构灵活。

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90%的电商类产品后台都适用

本文由多年电商产品经验、畅销书《电商产品经理宝典》作者@刘志远 关于电商后台系统的整体盘点和分析。希望对从事电商类、后台类产品设计的你有所启发。

从亚马逊、Ebay等电商企业诞生，电商已经发展二十多年。电商的产品逻辑虽然复杂，但从商品展示、推荐到订单、物流等全套业务都已经形成了标准成熟的产品方案。

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• 优点
• 概念引入
• 思考一个问题
• 创建生成器
• 使用生成器
• 深入理解生成器
  • 代码剖析
  • 概念理解
• 实际开发应用
  • 读取超大文件
• 流程图加深理解
• 参考

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坚韧执着冷静的科比

一代人的偶像科比带我们认识了很多，坚韧执着冷静异常耀眼。

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勒布朗无与伦比的信念

2017年1-3下逆转73胜勇士，难以想象的无与伦比的超强信念及团队影响力。

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麦迪式的10000个小时

麦迪除了惺忪双眼修长小腿银枪白马美如画，我们从他这里认识到了10000个小时定律。

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相信过程

看NBA，17年恩比德一直在说相信过程。我们认识了相信过程，尝试去了解相信过程。

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