互联网公司有三驾马车：技术、产品与运营。时代发展，推动的关键因素逐步从过去的技术到现在的产品，而未来是运营。精细化运营是趋势，更为关注用户画像，关注留存率。其中AARRR模型描述用户的生命周期行为，前两个R即Revenue与Retension需要投入更多的精力。
互联网组织的文化。恰与最近的课程有些联系。与传统公司不同，自由与创新的互联网团队没有严格的“阶级”差异。从角色定位上而言，不同职责之间没有上下级的关系。文中倡导的PK文化强化了这一现象。然而，这种定位是否会出现问题也值得商榷。互相约束是否会造成职责间产生巨大矛盾？比如管会中提到的在设定预算时的窘境。此外，将产品原本的处于中心的地位按下，是否会使得团队缺乏引领而出现方向的错误？
3.景林投资陈晓东：走对这三步，可以提高你在产业互联网创业的成功率
互联网+传统企业，分析产业的价值链后切入有潜在利润的环节。文中以B2B交易平台来形容这一层面的创业。大概的逻辑是先找到环节，之后找到合适的品类，最后不断的优化。提到了一点畅销产品带来流量，长尾产品带来利润，我认为这在其他的创业项目也很有借鉴意义。
颜色叠加的设计思路。其实挺多比较容易就能想到。有点启发的是使用时尚流行的色彩。想起以往的经历，用那些软件自带的颜色往往会有些过时别扭的效果。
简单的心理学效应应用，都比较熟悉。其中一个目标梯度效应是之前未曾关注过的。引导用户一步一步往前走能不错地留存用户。
先动优势在当前的互联网产业中相当明显，当用户已经产生了习惯，新的模式新的方法就很难改变用户。用户是惰性的，就像之前有文章评论当前交互也逐渐趋同固定（个人不了解也不确定）。支付宝从工具起家，想要争夺以社交为核心的微信所占据的入口。但用户的习惯已经养成，很难有所效果。我同意文章中对于当前移动互联网趋于成熟的论断，布局新的技术、新的趋势而占据新领域中的先动优势会更加有意义。
种子用户指初期的目标用户，也就是第一批测试的用户。我认为种子用户的筛选是重中之重，一是要找到合适的，二是要找到配合的。另一点是正确对待用户的反馈，并非用户口中的需求是真实的强烈的需求。
8.关于短视频风口最全面的一篇文章，从流量、资本、巨头角度深度剖析
内容创业的关键在于流量、生产与资本。井喷中的短视频风口在这三块都有惊人的表现。很多传统的新闻编辑者转向互联网，从原本的移动客户端到现在的短视频，新闻的载体不断发生改变，但其内核也就是内容其实是传承的。短视频领域目前被看好的分发模式有社交传播型和智能算法型。虽然智能算法型能满足用户的需求，但联想到近期一些人工智能对人类的影响，这种方式会加强人类的选择性偏差，有些许担忧。
产品的维度有用户属性、内容、时间状态。文章使用时间复杂度来评估产品的设计。只能说算是强行硬套的模型吧。尤其是用户属性，一个用户不会遍历各种身份，假设与实际并不相符。灵感在于结合先验知识跨领域来分析产品，不过还是需要一定功底的。
10.推荐系统老司机的十条经验
机器学习下的推荐系统，可以通过一些过来人的经验进行优化。学术不精，只能关注不是特别技术层面的信息。一点是数据标注，如何评价数据的质量，这是在处理数据前需要认真思索讨论的一部。二是定义评估标准，在各种测试中都要有可量化的标准来衡量算法的性能。三是分布式系统的必要性，绝大多数推荐系统无需使用分布式计算，仅单机可能就能达到更优异的效果，前提是了解语言的一些库。
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