深入解析产品feature：核心功能定义与优势展现

fabe什么意思

fabe的答案是销售中的销售法则。

以下是详细的解释：

fabe的含义解析

FABE法则是一种销售技巧，其核心概念在于以客户为中心，关注产品特性的阐述和推广，最终实现有效的营销目标。具体每个字母在FABE法则中有其独特的含义和用途：

1. Feature：是指产品的一些基础特点。例如一个手机产品的拍照清晰度非常高、屏幕显示效果好等。这些特征描述是销售过程中的基础信息。

2. Advantages：描述了产品特征的优点或优势。如上述手机拍照清晰度高能够带来更好的照片质量，屏幕显示效果好则为用户带来更佳的视觉体验等。这些优点是对比竞争对手后更为突出的方面。

3. Benefit：解释了为什么产品的好处对于客户有价值或有好处。这个环节不仅仅是告诉客户产品的功能特性好，更是告诉客户这样的功能和特点会给他们带来什么实际的价值，如何解决客户问题或者痛点。比如在上面的例子中，拍摄出好看的照片意味着能够记录美好生活，屏幕效果好则更有助于工作或娱乐。

4. Evidence：则是通过一些实际的证据来证明上述的优点和利益确实存在。比如手机拍照效果的照片样张展示、屏幕显示效果的对比视频等，这些都是为了给客户提供实实在在的可信证明。这种证明不仅增强了销售的可靠性，还能提升客户的信任度。

总的来说，FABE销售法则是通过深入挖掘产品的特性与优势，再结合客户的实际需求与痛点进行精准营销，以达到提升销售转化的目的。它以顾客为中心，重视产品和客户需求的紧密结合，使产品展示更具针对性和说服力。

PMF-产品经理能力模型

产品经理的圣杯：PMF能力模型深度解析

想象一下这样一幅画面：一款产品精准击中市场需求，如同一把开启财富之门的钥匙，这就是Product-Market Fit（PMF）的核心理念。简单来说，它就是“找到那个能带来利润的金矿产品”。

PMF，这个看似神秘的概念，其实是由创业导师Marc Andreessen在一篇博客中首次揭示的。它分为三个关键部分：市场（Market）、产品（Product）以及产品与市场的契合（Product-Market Fit）。

首先，市场是我们的立足之地。这里的“市场”不仅涵盖了目标客户群体（Target Customers），还包括那些未被充分满足的需求（Underserved Needs）。作为产品经理，我们首先要明确，我们的产品是为了解决哪一群人的什么问题而诞生的。因此，早期识别目标客户和他们的痛点至关重要。

产品（Product）则是我们的创新载体。它由价值主张（Value Proposition）定义，包括产品的核心功能（Feature Set）和卓越的用户体验（UX）。产品存在的价值，就是解决用户的需求，通过一系列功能的实现，创造出独特的用户体验。产品的功能设计和易用性，直接决定了用户是否愿意为之买单。

然而，用户往往并不清楚自己真正需要什么，他们只能感觉到需求的存在。这就需要产品经理具备洞察力，通过深入分析和挖掘，将用户模糊的需求转化为清晰的产品定位。这个过程，就是PMF的精髓所在——产品不仅要解决用户的需求，还要与市场需求完美契合。

总的来说，PMF不仅仅是找到一个好产品，更是找到那个市场愿意接受的好产品。产品经理的职责，就是在这三个维度上不断探索和优化，以实现产品与市场的完美契合，从而推动业务的成功。

Gaia for Unity完全攻略（2）：深入解析

Gaia for Unity完全攻略（2）：深入解析

在完成上一章节后，大家可能对如何使用Gaia创建场景有些疑惑。本章将详细讲解Gaia的运作机制，帮助大家深入了解场景构建过程。

首先，介绍Gaia Manager的默认设置。除了这些设置外，还有四个分栏可供选择。

接着，进入地形的创建过程。Gaia使用“Stamp”来塑造地形，所谓“Stamp”，就是一张黑白高差图。Gaia附带了许多种预设的Stamp，包括卫星地图数据。安装附加Stamps后，可获得更多选项。在“Gaia Manager”的Standard栏中创建平整地形，并添加一个Stamper。选择Stamper，拖入Stamp预览地形效果。调整Stamper位置、旋转、大小和最大起伏，通过海平面和“Ground Base”选项控制地形高度。点击“Stamp”按钮应用Stamp至地形。

每个Stamper有特定的Operation Type、Distance Mask和Area Mask选项，允许用户进一步微调地形。混合不同Stamps，保存为自定义Stamp以备后用。

在Advanced栏中，使用Scanner创建地形高差数据的Stamp图。选择地形，调整Feature Type和Base Level，点击“Save Scan”保存。此图可用于重建特定地形，甚至与其他Stamp图混合使用。

Spawner组件允许用户手动创建各种Spawner。Spawner规则设置资源生成位置，规则在GR配置文件中预先设定。Spawner组件分为Spawner Rules、Statistics和资源数据。切换资源配置文件时，需先清空地形上的贴图，再Spawn新文件中的贴图。

资源数据（GR配置文件）是Gaia的核心，包含Texture、Detail、Tree和GameObject设置。新建GR配置文件，添加Texture、Detail、Tree和GameObject资源，设置Spawn Criteria以智能决定生成位置。

配置Terrain Texture、Detail、Tree和GameObject时，可选择高度、坡度、贴图等多种条件。GameObject资源复杂，包含多个Instances，每个实例可单独设置。

使用Clustered GameObject Spawner，可创建多个自定义GameObject实例，实现小院子等场景元素的生成。调整Spawn Criteria，如Max Slope值，可控制生成位置的坡度。

总结：尽管Gaia的GR配置文件功能强大且具有扩展性，配置过程较为复杂，耗时较长。对于需要高度定制化的项目，其价值巨大。建议初学者先多利用并学习自带的GR配置文件，然后根据项目需求逐步调整。

CS127课程解析：深入剖析卷积乘累加的硬件加速技术

卷积和矩阵乘累加运算是深度学习算法的核心，它们占据了90%以上的运算量。因此，硬件加速器的设计往往聚焦于这些运算的优化。本文旨在深入解析卷积和矩阵乘累加的通用算法，结合具体应用场景，探讨其在硬件实现和调度上的优劣，以期为未来的硬件设计提供启示。

卷积运算，虽然不涉及数学意义的深入分析，但它的计算特点却是设计硬件加速器的关键。卷积过程包括较小的kernel在feature map上滑动，对覆盖部分进行点乘运算，并在通道方向进行累加，最终得到一个结果。这一运算具有如下特点：首先，运算量超过了数据吞吐量。由于kernel依stride移动时，两次卷积运算有重叠部分，这部分数据无需重新读取；其次，数据方面，feature map的数据量远大于kernel，体现了kernel的复用特征；第三，通道方向的累加运算，形成了三维运算结构，且channel数量远大于kernel的长宽，形成长条形数据结构，便于在channel方向上进行数据切分；最后，卷积运算在fmap平面结构及output channel方向上展现出良好的独立性，易于进行数据分割计算。

为了加速卷积运算，直接进行滑动运算是常见做法，通常采用systolic计算方法。该方法通过将kernel数据固定在执行单元中，feature map的数据在执行单元中滑动，每次对覆盖部分进行点乘运算，虽然无法减少乘累加的运算量，但有效实现了kernel的复用，只需pipeline将fmap数据输入执行单元。同时，利用output channel的独立性和复用性，流动的fmap数据依次经过多个output channel，在垂直方向上计算生成独立结果。这就是TPU计算卷积的基本方式。总结systolic滑动卷积计算的特点，主要包括：充分利用kernel的复用性和output channel的独立性，减少数据带宽需求；数据流方向和计算流方向正交，有利于统一的数据流控制和避免读写冲突；结构规则可扩展，利于后端布局和时序调整，支持大规模硬件实现。

然而，systolic滑动卷积计算也有局限性。首先，准备时间较长，对于较小算力场景不适用；其次，数据流需要根据卷积滑动方向提前调整，占用计算时间；第三，结构专一性强，对其他运算数据流映射困难；最后，需要直接从片上RAM读取数据进行执行，结果直接写回RAM，与通常的寄存器结构编程模型不符，硬件灵活性受限。

另一种思路是将卷积转换为矩阵乘运算，以CPU、GPU等通用处理器或硬件加速器进行加速。通过将三维的kernel在input channel方向展开成2维结构，同时将feature map根据kernel展开形式打平成对应2维矩阵，两者进行标准的矩阵乘累加运算，即可实现卷积操作。GEMM算法在通用处理器上效果显著，算法成熟，数据局部性和复用性处理良好，适用于多种硬件结构加速。通过将大矩阵拆分成小单位矩阵进行运算，可以以较小数据带宽一次性计算多个单位矩阵的乘累加结果，派生出类似tensor core的Cube运算结构，具有很好的扩展性。Cube结构下，运算单元紧凑，可以以较小面积换取更大算力，且较小的cube不受启动时间影响，适用于不同算力级别的应用场景。

不过，GEMM也有缺点，包括feature map展开后出现大量重复数据，数据复用性较滑动法差，导致功耗较大；平面结构的矩阵运算需要从执行矩阵读取结果，控制复杂；kernel和feature map需要二维展开，增加了存储代价，需要精细调度。

此外，winograd快速卷积法在一些框架中广泛应用，它通过增加加法运算减少乘法运算，但主要在CPU和GPU平台的深度学习框架中使用，硬件加速器设计中应用较少。这是由于变换后的feature map结构不具有大规模硬件计算的规律性，难以使用二维计算矩阵提高计算密度。同时，winograd方法需要额外转换和存储，对较大的feature map进行切分计算，限制了加速器规模。因此，winograd方法更适合面向小算力的一维运算结构，如带有SIMD或vector的通用处理器。

总结，三种加速方式各有适用领域。现代硬件加速器设计追求高算力，但软件调度问题突出。缺乏实际应用检验的加速器通常只能在基准测试上表现出最佳状态。NVIDIA的GPU之所以能保持优势，得益于在CUDA上的持续优化，为任何模型提供高性能保障。在云服务领域，提供通用高性能至关重要，而当前的加速器似乎缺少这一特性。在端侧，由于可以专注于专用领域，偏科的硬件加速器更容易发挥优势，如自动驾驶领域，只需高效完成图像识别和判断。因此，端侧领域中，通用与专用芯片的竞争将持续。