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论3个区别:文 vs 工,传播学 vs 传统文科,PM vs 程序员

Posted on 2017-10-23 | In Product Manager , PM Ability |

Abstract:身在一个文工交叉的专业,说实话,挺迷的。跟文科比,拼不过写作;跟工科比,拼不过技术。作为PM,有时也会对核心竞争力有所质疑。可当理清楚各个主体之间的区别后,方向就渐渐明晰了。什么该深入,什么可以不必深入,自己心里开始有数。

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广告创意与策划课程笔记

Posted on 2017-10-23 | In Communication Science , Advertising and Marketing |

Abstract:广告创意是指通过独特的技术手法或巧妙的广告创作脚本,更突出体现产品特性和品牌内涵,并以此促进产品销售。强调运用创造性思维为消费者提供超越预期的感受。广告创意的关键在于清晰地传递品牌价值 + 创造前所未有的新奇元素以吸引消费者关注。

//本门课程是梨花君老师上的,听听广告创意课也可以培养下创造性思维,和抽象提取产品核心概念等能力。

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新闻主体的多情境写作技巧

Posted on 2017-10-23 | In Communication Science , Advertising and Marketing |

Abstract:传统新闻主体写作有四大结构,倒金字塔、华尔街日报、时间顺序和跳笔。它们在各自特定的场景下发挥着作用。

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特殊网络新闻写作

Posted on 2017-10-23 | In Communication Science , Advertising and Marketing |

Abstract:继报刊、广播、电视之后,网络媒体凭借其多媒体、互动性、易于检索、海量信息、迅速传播等特性,已迅速成为新的主流媒体。网络媒体时代的到来,使数字信息的传播速率得到了极大的提高。传播介质的不同使网络新闻的采写有着与传统新闻相比更为特殊的要求。网络媒体在新闻宣传工作中要想继续求得更大的发展,就必须了解今天的受众,了解今天的网络新闻采写规律,摒弃陈旧的新闻采写模式,为受众提供更好的新闻作品。网络新闻写作要在内容 + 形式上创新。

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LOGO设计思考流程和设计需求文档(附案例)

Posted on 2017-10-23 | In Product Manager , Design |

Abstract:Logo是一款产品不可或缺的部分,通常情况下是用户接触产品的第一眼。能不能在第一眼给用户留下较深的印象和具备辨识度,很重要。本文具体阐述PM怎样进行logo的设计思考,以及如何与设计师进行设计需求的对接。附有最近做的Unique AI组LOGO设计需求文档。

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MongoDB|基本了解

Posted on 2017-10-22 | In Computer Science , Database System |

Abstract:MongoDB是文档型NoSQL数据库,文档以由JSON字符串组成的文档形式保存,通过key-value键值对表示数据。关于数据库类型的选择:脱离具体业务场景的选择问题都是伪命题。MongoDB在特定的使用场景下的优势明显。

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MongoDB|安装和运行

Posted on 2017-10-22 | In Computer Science , Database System |

Abstract:Mac上MongoDB的安装和运行。

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团队技术博客设计

Posted on 2017-10-22 |

Abstract:有个集体技术博客挺好的。唔。

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如何用sublime编译和运行C和C++程序文件?

Posted on 2017-10-20 | In Computer Science , C/C++ |

Abstract:sublime是一款颜值很高超简洁的代码编辑器。但不原生支持C语言文件编译,本文提供了用sublime编译和运行C和C++程序文件的配置和操作步骤。

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数据库可视化软件|MangoDB Compass初探

Posted on 2017-10-19 | In Computer Science , Database System |

Abstract:MongoDB Compass是一款数据库可视化软件。用户连接到自己的数据库,然后通过这个图形界面管理工具来可视化数据库。无需命令行即可对DB进行增删查改。其作用体现在模式发现、数据发现和查询的可视化构建。

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AlphaGo Zero完败AlphaGo:强化学习突破人类局限

Posted on 2017-10-19 | In Artificial Intelligence , Reinforcement Learning |

Abstract:从用棋谱到扔棋谱,阿元狗完败阿法狗显示强化学习(∈非监督学习)不依赖人的经验也可以通过自学做的很好。其意义在于做AI应用不再需要人工去标注大量样本(非监督学习之区别于监督学习),通过摆脱对人类经验和辅助的依赖,类似的深度强化学习算法或许能更容易地被广泛应用到其他人类缺乏了解或是缺乏大量标注数据的领域。

// 今天票圈被《人工智能从0到1, 无师自通完爆阿法狗100-0》刷屏,Zero的确比他哥哥强悍很多,应该算是强化学习应用的标志性成绩吧。(w

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新媒体如何写出吸引眼球的创意新闻?

Posted on 2017-10-18 | In Communication Science , Advertising and Marketing |

Abstract:在新闻实地采写受限的情况下,新媒体要想获取流量,惟创意能奇袭。那么如何写出吸引眼球的创意新闻?选取特殊的新闻角度是关键。核心目的是迎合受众需求。
除了新闻角度,还可以在新闻表现形式和内容结构上创新。

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阿里如何定义新零售及其方法论

Posted on 2017-10-16 | In Product Manager , Internet & Product |

Abstract:定义新零售为以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。其核心是数据驱动和CGC。新零售诞生的原因在于市场和消费者的需求升级,和商业技术基础设施的进步。新零售的知识框架包括前台、中台和后台。前台:场景,消费者,商品;中台:C2B生成模式,营销,市场,流通链条;后台:基础设施,技术,3D/4D打印,数字化,人工智能,物联网etc。中国市场通过新零售可实现零售领域的跨越式发展。

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数据分析|Python提取微博用户信息和画像

Posted on 2017-10-15 | In Computer Science , Data Mining and Analysis |

Abstract:网络上数据大多是非结构性数据,需要对其进行预处理以便进行下一步的文本分析。本文用python提取微博用户的数据,将用户的名称、ID、性别、标签、地点等提取出来。

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AI如何在新零售中应用

Posted on 2017-10-15 | In Product Manager , Internet & Product |

Abstract: 新零售是以消费者体验为中心的,数据驱动的泛零售的形态。应用方向有增强现实、智慧门店、机器人、可穿戴设备等。探究AI如何在新零售(无人零售)领域的应用,是一大话题。目前最明显的应用是CV技术之于无人零售。

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Scarlett Huang

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