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怎么培养华为的IPD产品思维?

从三折叠的产品到影像旗舰的体验升级,华为IPD的重点,源于任正非先生反复强调的商业价值创造的思考逻辑。 这种类似商业投资的产品思维,本质上是一种能够精准解决用户真实问题的思考方式。 很多人会问要是培养这种思维方式,有什么技巧吗? 事实上,这种思维模式不是单一的技巧能覆盖的,要让我来总结,其实可以划分为几个方面: 1.用市场驱动,打破“我觉得” 像华为IPD的起点是以市场和客户需求为中心,而人类思考的天然惯性是代入自我视角。 因此,产品思维的第一步,就是打破这种惯性——跳出个人经验局限,站在真实用户的立场拆解需求、定位痛点。 现实中,很多产品经理会把“我觉得用户需要这个功能”当作决策理由,然后忽略了用户最关心的痛点问题。 每次讲到这,我就会想到之前合作过的一个从硬件转到软件的产品经理。不可否认,他看问题的角度很独到、先进,会往产品中加很多亮点功能,但实际上,用户的实际应用场景不太会接触这些功能,花费了很多人力物力资源,最后却没有达成增长转化。 当然,在IPD体系中,为了避免产品经理思维的局限和想当然的做法,会通过立项审批、市场验证、跨部门决策评审等环节来尽可能地规避。 但回到思考方式上来...

JuiceFS + MinIO:Ariste AI 量化投资高性能存储实践

Ariste AI 是一家专注于 AI 驱动交易的公司,业务涵盖自营交易、资产管理、高频做市等多个领域。在量化交易研究中,数据的读取速度和存储效率,往往直接决定了研究迭代的速度。 Ariste AI 团队在构建量化研究基础设施的过程中,面对总规模超过 500TB,行情与因子数据,经历了从本地盘到最终选择在 MinIO 对象存储之上叠加 JuiceFS 文件系统的四个阶段。通过缓存机制与分层架构,团队实现了高频数据的快速访问与集中管理。这一实践验证了"缓存加速、弹性对象存储与 POSIX 兼容"三位一体方案在量化场景下的可行性,希望这一经验能为同行提供一些参考。 01 量化投资存储挑战:规模、速度与协作的平衡 量化投资流程依次包括数据层、因子与信号层、策略与仓位层及执行与交易层,构成从数据获取到交易执行的完整闭环。 在整个过程中,存储系统面临多重挑战,主要体现在以下几个方面: 数据规模与增速:量化研究所需处理的数据总量较大,涵盖历史行情数据、新闻数据以及自行计算的因子数据等。目前,这些数据的总量已接近 500T。并且,企业每日新增的行情数据也达数百 GB。若采用传统磁盘进行存储,显然无法...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。