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　　别把背景做成这样
　　3｜重点展示精品中的精品
　　前面我们提到了一次筛选作品的原则，但是请一定再精选一次，详尽、完全地阐述它，并尽可能体现你思路的清晰，技法的娴熟。

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一定要让别人像嚼了炫迈一样，来回翻看停不下来。
　　这样的作品1-2个就够了，其他的其实只需要惊鸿一瞥。
　　
　　如果你的作品太多，十几张keynote或者一张长图也没法完全展示你的设计思路，这会为别人的阅读造成困难。
　　所以我建议你将自己所有值得一看的作品分类整理好，上传到Behance或者别的设计平台，再抛出一个链接，说“看够了没，这儿还有更多好看的”，然后面试官就会乖乖去你的作品集里唱征服了。
　　
　　如果按照这个思路整理你的作品集，并且作品过硬，你暂时可以开瓶香槟，问朋友借辆奔驰去夜店high一晚上，并等着明天和HR聊薪资了。

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　　每一个产品的诞生，从来都不是一帆风顺。任何一个产品的产品都需要付出巨大的努力，但遗憾的是，不是足够努力就能够成功。相反，有些产品注定会被市场踢出局。

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大庆麻将群的二维码群自贡麻将群力，这也是接下来20年企业进化不得不面临的挑战。对于企业运营或业务人员，人机协同将会是新型的工作模式。
　　智能化是手段不是目的。近几年从事大数据/人工智能落地，发现大家都对智能化抱有美好的预期，倘使不考虑落地，任何分享嘉宾都能给出100个智能化落地场景，可智能化本身存在对需求、数据和成本的天然门槛。
　　首先说需求，泛泛谈智能化是一个政治正确的事情，但考虑到国内大部分企业还处在数字化起步阶段，很多行业如今能解决基础数据决策驱动问题，就已经迈了一大步。更高级的需求只有过了这个阶段才会集中爆发，而非刚建国就要人人用得上智能手机。
　　其次是数据，即便现如今存在强化学习和迁移学习这些理论上不需要大量数据，也能驱动汲取学习的黑科技技术，但对于大部分可落地的场景，数据仍然是影响智能化落地的主要瓶颈，如何低成本生产和采集数据很多时候比用什么算法，更有助于智能化落地。没有数据便谈不上落地，可能人肉专家规则更好使。
　　最后是成本问题，无论企业自建还是采购外部智能化解决方案，投入产出比都是绕开要考量的因素。如果投入能够覆盖出额外的产出或收益，这件事情就是可行的
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