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现在的大多数设备都内置了这项技术，并且随着技术进步，将会不断改进。行业机构和组织现在正在开发专用处理器和建造超级计算机，以应对一些最紧迫的医学和科学挑战。

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K8S集群一般由至少一个Master节点和若干个Worker节点组成。Master节点包含了调度器Scheduler，控制器Controller，资源对象接口APIServer以及持久化存储Etcd。Worker节点通过Kubelet跟Master节点通信，其资源以及负载Pod受Master的调度以及控制。K8S本身架构是C/S模式，即worker节点的资源管理与调度都由Master节点控制。

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有很多同学会觉得，让前端同学用机器学习技术去解决前端领域的问题，会不会难度很大。为了降低前端工程师使用机器学习的门槛，我们开发了前端算法工程框架 Pipcook。前端工程师可以用熟悉的 JavaScript 来完成机器学习任务。

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过去几年，我和团队一直在负责蚂蚁集团内部相关平台产品的设计和运营工作。

这些平台产品包括人工智能部的A/B测试平台、机器学习平台、金融知识图谱平台、NLP平台、智能文案平台、金融视觉(CV)平台、搜索平台、机器人平台、标注平台等，以及风控团队的相关平台产品。这些平台产品，在背后支持了蚂蚁几乎所有核心业务的运行和发展。

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他的观点是，见到用户不能只是“就事论事”，只问产品使用相关的浅层次的问题。（即使问这样的问题，也不能问“你有什么需求”之类很难获得真实需求的直白的问题）。

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在这时，不妨先问下自己“真正的用户是谁？”，再试试“笨办法”，走出办公室，走到客户那里，去问问他们、跟他们聊聊天，看看他们怎么用我们的产品。

那时候，很多问题便豁然开朗了。

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讲完需求，再来说说设计。

在互联网行业，面向C端用户的产品不仅供给充裕、极大丰富，而且普遍都免费，获取成本基本为0。

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常见的情况，是我们的页面太干净、太空了，舍不得放一句解释的话，当用户遇到问题，就不知所措了。所以，可以在标题下面做小字解释、在概念上面出tip气泡提示。对于复杂的情况，在帮助文字后面还可以加上“了解更多”链接——直接跳转到帮助文档的相应地方，而不是要用户从头查找。

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平台协同：连接，产生价值
前面讲了很多，但大部分还是聚焦在某一个平台的个体上。

孤立存在的平台，就可能会降级成一个工具，其价值和能量就变得非常有限。

因此，要做好、做大平台，需要跳出平台本身，以连接、全局、生态的思维来看。

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除了名称之外，我们给力的UED同学们还设计出了非常有区隔度、记忆度，异常精美的logo。有了名称和logo，交流、传播和推广的时候，就好办多了。