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本周专栏精选:所谓的”连续创业者“是否应该反思?

本文作者: 喵酱 2015-10-18 21:11
导语:关注产品本身 —— 这也许是唯一的解答。

本周专栏精选依旧推荐了8篇文章,希望为各位的事业、工作带来一些有意义的参考。欢迎各位在读好文的同时,多多点评多多讨论,对于有价值的灼见,小编一向求之不得呢:

1、一个硬件创业者的迷失(点击标题读文章)

如果有人介绍说自己是一个“连续创业者”,那么你会作何感想?其实这也并不代表他一定优秀或愚蠢,我们还是要看他所谓的“连续创业”都做出了什么产品。

而做产品要以客户为核心,就算解决的痛点谈不上刚需,至少可以让人觉得功能是有用的、有趣的、可以试试的吧。为了不在这个环节上就让人觉得出了问题,多和人交流、沟通,不以“想当然”的想法去幻想产品的市场也是应做到的吧。但是有的人,他并没有 ——

也许是因为:你以为你听到的是世界的声音,其实只是你自己的回声。

【作者介绍】林藠头,知名科技名媛,关注软硬结合和硬件创业,热爱和从业者交流。

本周专栏精选:所谓的”连续创业者“是否应该反思?

2、开发一款像Hololens这样的产品需要学习哪些技术?(点击标题读文章)

21天可以开发出一款像Hololens这样的产品吗?理论上是可以的。那么想要开发出来都需要什么技术,作者在文中进行了生动的介绍。

开发产品的体验是严酷的,只花了“21天”已经是幸运儿中的幸运儿。更多的开发者死在路上,或者拐弯到了别的领域。我们并不知道面对一款产品或一种新兴事物,技术是不是其“最简单”的一方面,但如果你认为从某种意义上讲可以认同这样的说法,那就试着去想想文章的另一层含义吧。

【作者介绍】王锐,全栈工程师,展览展示行业从业者,开源图形引擎OpenSceneGraph的核心贡献者,致力于探索虚拟现实与人机交互的各种可行性。

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3、中国计算机芯片30年的历史,它背后有哪些不为人知的故事?(点击标题读文章)

“MADE IN CHINA”如今已经不再是用来调侃和自黑的词汇了,中国已经是世界第一制造业大国,然而即便如此,中国每年却要依旧要进口超过2000亿美元的芯片。中国“芯”到底去哪里了?

实际上,从建国伊始,我国就非常重视计算机技术的研发。中国也曾经拥有过自己的CPU和全自主的半导体产业。关于“芯”的历史,究竟经历了怎样的风云变幻?让我们随着作者的讲述来探究和分析背后的故事。

【关于作者】本文作者铁流。

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4、历代iPhone为什么只有6s惹“芯片门”?(点击标题读文章)

早在今年新iPhone面世之前,业界就已经得到消息称iPhone 6s/ Plus使用的A9芯片将交给台积电与三星两家芯片工厂代工。苹果为何要选择两家工厂来共同代工手机最重要的组件?三星和台积电的工艺水平真的有显著差异吗?作者从高性能芯片制造的历史、芯片代工的难处以及双工厂代工的策略方面,为我们分析了这一事件背后的“秘密”。

【作者介绍】王强,关注技术、分析市场、展望未来的高产作者一枚。

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5、商用物联网系统的开源之路(点击标题读文章)

开源且可商用的物联网平台或系统,并不是搭建几个demo把硬件连上网、app操作两下这么简单。那么如果市面上还没有这样的系统,我们就来自己动手开发一个吧!这样想着,这群年轻人决定启动全套可商用物联网系统的设计和研发,并在不久的将来全部开源。

他们在没有融资、没有资源的情况下一路走到现在,此文记录他们在系统设计和研发中的走过的路,以飨同样是物联网爱好者的你。

【关于作者】本文作者攀多物联,致力于打造物联网产品开发工具,提供一体化物联网解决方案。

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6、受到热捧的人机协作机器人,正在悄悄改变什么?(点击标题读文章)

人类在对于机器人的“人机协作”的探索来源已久,这也证明了人们对于机器人的智能化发展的涉猎心始终未停止过。虽然目前,人机协作机器人只占到工业机器人整体规模的5%,但其未来发展势头不可小觑。那么,人机协作机器人的发展历史如何?它的研发难点又在于哪里?本文为我们作出了解答。

【作者介绍】ROBOhunter,追踪控制领域和计算机科学的专业猎手一枚。

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7、为什么说工业升级是个历史性的投资机会?(点击标题读文章)

“工业4.0”是一个新兴的概念,更合适的叫法应该是“工业升级”。在工业升级的巨大变革前,中国的制造业危中有机。与各个耀眼的“风口”相比,这个领域似乎很少受到创业者、创业媒体以及早期投资机构的追捧。但是,中国拥有着大国当中最高的制造业比例,这个阶段所迸发出来的机遇与挑战是前所未有的。那么,我们该如何摆正自己的姿势迎接机遇?这篇深度文对以上问题进行了系统性的解答。

【关于作者】本文作者明势资本,专注于投资早期创业公司的风险投资机构,重点关注互联网、移动互联网及其交叉领域。

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8、盗梦神经网络之中:人类大脑本身如何进行创新?(点击标题读文章)

很多文章都在讲述人工智能、深度学习、神经网络的种种,也许在看那些文章前,读一读这篇解读会对你有所帮助:通过深度学习神经网络的某一个隐层都提取了哪些特征以及这些特征提取的是否准确,也许我们同时也能发现人类大脑本身是如何进行思考和创新的。

不同于人工智能领域的历史、科学与伦理解读,这是一篇技术过程的解析,但通过作者的描述与译者的润色,我们能够发现,思考和想象也许并没有那么难以形容。

【关于作者】本文由University of Illinois Chicago博士万赟翻译,原文来自谷歌研发团队研究成果的博客。

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