Y11
5小时前
在互联网行业摸爬滚打这些年,我观察到不少开发者朋友常陷入一些思维误区,想和大家聊聊几个值得琢磨的方向: 关于能力边界,独立开发者不必追求全能。 就像盖房子需要不同工种配合,做业务需要变现、社区运营、技术架构三种核心能力。 如果在某个领域暂时没积累,坦诚面对不足反而更明智——把变现交给擅长商业的伙伴,社区运营交给懂用户心理的人,自己聚焦在能产生杠杆效应的技术优化上,这样团队才能跑得更稳。 很多人容易被KPI数据迷惑。 有些黑灰产手段能快速把数据做得漂亮,但虚假流量就像泡沫,看似热闹实则无法转化。 做生意的本质是创造真实价值,当用户觉得你提供的东西比他付出的成本更划算,才会主动复购和推荐。 那些讲"一夜爆红"的故事,往往是用SEO堆砌的虚假繁荣,真正能走得远的,一定是靠扎实的用户口碑。 专注的价值往往被低估。与其撒网式做100个小项目,不如深耕一个细分领域。 就像在搜索引擎里,即使是小众关键词,只要做到行业前几名,就能形成稳定的流量池。 用户关系也是如此,10个常互动的精准用户,远胜过1000个沉默的过客。有时候我们抱怨内容没人关注,可能是没真正触达目标人群的痛点。 定期复盘是持续成长的关键。 翻看自己过去写的文章、代码甚至聊天记录,会发现很多曾经困扰自己的问题,其实是重复出现的根源。 就像学骑自行车,摔过的跤多了自然就会,但如果每次都不总结,下次可能还要重来。把过去的经验重新梳理,相当于和过去的自己对话,每一次温故,都可能发现新的视角和方法。 互联网变化很快,但底层逻辑始终相通。无论是技术选择、用户运营还是自我提升,抓住本质问题,一步一个脚印积累,比追逐短期热点更重要。毕竟,真正的护城河从来不是靠小聪明搭建的,而是在一次次认知迭代中沉淀下来的能力。
有的同学找到我说想学python,然后我说我的课是以js语言为主进行的教学,但过程中会拿python进行全过程对比和讲解,你听完完全可以学会python。 但很多本来想学python的同学总是不信,非想要以python为主的课程。 我不以python为主不是因为我不会python,也不是因为我没有python课但又为了卖给你而给你强推js课(类似于你要买羊肉而我卖你狗肉因为我没有羊肉)。 我在这里做个一次性澄清,我为什么一直以js为主来设计课程: ◎第一,预科班课程以js为主,但全程拿python过来对比语法/函数之类的功能,听完预科班你直接学会两门语言 ◎第二,js语言的语法是c系风格,而学编程,c系风格的语法是绝对绕不开的存在,c/c++,js,java等最常用的语言都是c系风格,但目前主流语言中,只有python的语法风格独树一帜/剑走偏锋,学了pyton对你后续学习其它c系风格的语法帮助不大,甚至还会帮倒忙 ◎第三,js语言也是现代程序员绕不开的存在,原因很简单,你能绕过网页吗?不能,你每天见到的不管是电脑上还是手机上,至少有四分之一的界面其实就是网页,微信小程序是网页。以及不管是为了做些可交互的可视化效果,还是现在的ai,都跟js语言结合更紧密。 ◎第四,js语言一点也不比python差,甚至可以说,现在js语言的基础建设早就超过python了 ◎第五,我选的书本,作者是世界级顶级程序员,书本的副标题“a modern introduction to programming”,译“编程的现代介绍”,作者也选了js而不是python,是作者不会python吗?还是我不会python? 第六,学编程基础,语言本身其实不重要,编程基础与语言语法完全属于两个领域的东西,而课程的重要目标就是教会你编程基础。 所以请不要觉得我是不会python或者是我没有python为主的课而只有js的课,为了给你推课而让你学js,完全不是这样,我没有python课完全是因为从我的专业角度觉得学js性价比要比pyrhon高的多,并且我的课也几乎同步的介绍和讲解了python的语法与用法,你直接学会两门语言。 在我看来纯粹只讲python的课无异于割韭菜。不排除以后我会有纯粹python的课(比如说这个帖子无法说服你们),但即使有,也会跟你在其它地方听到的有很大不同,至少同样会从二进制、编码开始讲起。 听了我预科班课程的同学过来说一下我说的对不对。
预科班:课程保底一百节课,学费2k。主要目标人群为高中毕业/大一/大二的计算机相关专业同学,但任何其它想/需要学习编程的同学也都完全可以参加,课程面向零基础设计,理论上初中毕业完全可以听懂。课程内容覆盖计算机基础、二进制、信息的编码、编程基础、常见编程语言介绍(如JavaScript,Python,C语言,Java,Scratch、汇编等)、编程基本功、基础的数据结构与算法、代码调试、计算机网络基础、面向对象基础、前端开发基础、命令行、逻辑思维、抽象思维等。课程作业总计将有约2000行代码产出。课程目标:为大学计算机相关专业打下良好基础,或多次学习编程未成功的人入门。 一百节课能讲这么多东西?能能能能能能能! 前端转码课:课程600左右课时,直播和录播都有,直播要等开课且每天定时直播,录播可以随时开始,学费9k。课程面向零基础设计,零基础人群完全可以直接学习,学完可以直接找工作就业,只要能认真听完做完遇到问题问我,学完极大概率找到工作。目标人群:计算机专业大三大四或其它专业想转码、或已毕业想转码的同学。课程目标:转码就业。课程内容涵盖计算机专业几乎全部专业课以及前端开发的全栈技能,如计算机基础、数据结构、算法、计算机网络、HTML、CSS、数据库、图形学基础、操作系统基础、编译原理基础、Node.js后端开发、主流前端开发框架(Vue、React)、面试复盘等。 600节课能讲这么多东西?能能能能能能能!可以自行计算计算机专业大学专业课有多少课时。
Y11
9小时前
有些公司可能正用更直接的方式快速盈利,而你却在第十次重构代码时,连一分钱的收入都还没有? 别再纠结于代码的完美了,先把产品推出去。 创业初期,我们总容易陷入“准备过度”的陷阱。 就像学游泳,与其反复研究动作要领,不如先跳进水里试试。代码重构和系统优化固然重要,但它们应该是为产品目标服务的工具,而不是拖延产品上线的借口。 想想那些成功的企业,没有谁一开始就做到尽善尽美。 他们都是在一次次“试错-调整-迭代”中找到正确的方向。第一个版本可能有很多缺陷,但它能帮你验证想法,收集反馈,这才是最宝贵的资产。 记住,产品的价值不在于它有多完美,而在于它能否为用户解决问题。与其在0到1的阶段追求100分,不如先拿到一个60分的版本,然后用用户的反馈把它变成80分、90分。 毕竟,没有用户验证的完美,只是自嗨。 行动永远比空想更有力量。现在就放下对“完美”的执念,把你的产品推出去。 哪怕只是一个最小可行产品,也能让你在真实的市场中找到前进的方向。因为只有走出去,你才能知道下一步该往哪走。 别让“准备”变成“停滞”。 代码会不断优化,功能会持续迭代,但只有产品真正触达用户,你的努力才有意义。现在,就去“造船”吧,哪怕它一开始只是一艘小舢板,也能带你驶向更远的地方。
Y11
9小时前
Y11
9小时前
独立创业这条路,似乎有点跑偏了。 现在太多人陷入了一个怪圈:无休止地堆砌功能代码,空谈一个模糊的未来上线日期,耗费时间去迎合单一潜在客户,结果却在原地打转,最后还抱怨说,“看Pieter Levels多轻松啊,他就是有‘流量’”。 我把话说简单点:你的目标,就是做到月入1000元。 这不是“为了上线而上线”,也不是模棱两可的“验证市场”。 目标就是实实在在的月入1000美元。 你做的每一件事,都应该围绕这个目标展开。 每月收费至少50美元,在网站上放上微信支付链接,然后(最关键的一步),让人们对你的产品产生真正的兴趣。 如果你自己都不对产品感到兴奋,那你肯定吸引不到客户。 靠AI写几篇推广文,或者在公开频道每周发点产品更新,这些都成不了月入1000元的“捷径”。 真正的问题在于:你的产品有什么能让人眼前一亮、记住并为之兴奋的东西? 从0到1000元的月收入,需要“突破临界点”的勇气和努力,这很难。 我给点实在建议: 真心热爱你的产品。如果做不到,就换个方向。 用你独特的经验写别人写不了的内容,别依赖AI。你的经历、你的思考,这才是最有价值的。 在网站上加点免费工具,给用户一个分享的理由。 想个让人记住的“小噱头”。比如有人记得“Moto Meter”,谁在乎它是不是有点“傻”,关键是让人印象深刻。 别再纠结“上线”、“加功能”或者“找到一个客户”这些表面目标了。 真正的目标,是月入1000元。然后是1万元,5万元,以此类推。一步一步来,目标清晰,路才能走得稳。
Y11
10小时前
在科技行业,谷歌始终展现出其在技术领域的深厚积累与创新能力。 无论是备受关注的Gemini系列大模型,还是Gemma开源模型,以及支撑其技术落地的JAX、Keras和TPU生态系统,都体现了这家公司在人工智能领域持续深耕的战略定力。都值得大家学习看一看这几个框架和基础知识。 从技术角度看,谷歌的优势在于对底层架构的深刻理解和长期投入。 TPU作为专为机器学习优化的芯片,从第一代到最新的第五代,不断提升算力与能效比,为大模型训练提供了强大的硬件支撑。 而JAX和Keras则构成了完整的软件生态,前者在高性能计算与自动微分领域表现突出,后者作为深度学习框架,降低了模型开发的门槛,让更多开发者能够参与到AI创新中。 这种软硬结合的技术体系,正是谷歌能够持续推出高质量模型的核心竞争力。 在开源领域,Gemma系列模型的推出展现了谷歌开放技术的决心。 通过提供不同规模的开源模型,谷歌不仅降低了AI技术的使用门槛,也为整个行业的创新提供了基础。 Gemini作为面向多模态的大模型,在语言、图像、音频等领域的融合能力,代表了当前AI技术发展的前沿方向。 谷歌通过持续迭代模型能力,不断拓展AI的应用边界,这种技术驱动的发展模式,为行业树立了标杆。 当然,技术只是创新的基础,真正的价值在于如何解决实际问题。 谷歌在推进技术落地的过程中,始终以用户需求为导向,从搜索、云服务到智能助手,不断将技术转化为实际产品。 这种技术与产品的结合能力,让谷歌能够在激烈的市场竞争中保持领先地位。 对于科技行业的从业者而言,谷歌的发展路径提供了重要启示:技术创新需要长期投入,需要构建完整的生态体系,更需要开放合作的心态。 无论是大模型的研发,还是底层技术的积累,都需要沉下心来,一步一个脚印地突破。 谷歌用多年的实践证明,唯有以技术为根,以创新为翼,才能在快速变化的科技浪潮中屹立不倒。未来,随着AI技术的不断发展,谷歌在技术研发上的积累,必将带来更多改变世界的创新成果。