什么样的人，适合做端产品经理？要想成为优秀的端产品经理，懂业务和懂产品是两个很重要的标准。端赛道非常细分。
产品迭代和推广的速度也很慢
这就产生了大量工作机会…考试鼓励你去重复标准 BC 数据墨西哥 动作和工序，这些动作和工序就是一个个已经规定好的知识点和章节，环环相扣，形成一个子系统，而各个不同的子系统，也就是不同的学科，构成一个整体学习系统，从低到高，从小学一年级到高中三年级，本质上学习方法和考核流程不会有什么变化。
的训练足够让一个人成为机器了！绝对可以了！并且其中佼佼者，也未必有书本以外的独立思考能力，能让一个人甚至一个家庭很骄傲，这就是自愿并且享受成为高级。就这样的机械操控模式，你说要不被机器替代，那简直是天理难容啊！但是很奇怪，你发现了没有，机器是不是这样的机械的训练模式？当然不是。
机器人的训练模型
算法基础是贝叶斯原理，贝叶斯原理简单的说，就是输入 人工智能评分：衡量企业的人工智能成熟度和影响力 材料归纳分析，然后给出相关性结论。注意，”相关性”不是唯一性，结论也不是答案，相关性是可以延伸生成的，结论也不是固定的，可以推翻的。一旦答案锁死，也就无法改善了。
工程师不会首先给代码机器一个结论，让机器去匹配找对错，比如要让认识一只猫，工程师会把全网能够搜索到的猫，不同颜色的猫，以及不同姿态的猫图片信息输入给机器人，让他从各种模糊的，清晰的，不同品种的图片之中构建起一个属于自己的辨别模型，也就是建模，然后类似于以后再出现了猫，就对应上了模型进行识别。
令人讽刺的是
模仿人脑的认知方式，说到底归纳法和证伪法，只是依 afb 目录 靠的数据量太大了，不容易看出来。这种办法非常笨，连三岁小孩不如，因为三岁小孩能够在很小的数据样本里面就构建起非常精确的模型，并且自动进行链接。一个三岁小孩的英语能力可以秒杀在高校里面的英语教授，同样一个三岁小孩的中文也可以超过东方学专家。不学而能的归纳相关性自动生成能力是人脑的元认知能力之一，还不是全部。
厉害的是，在相关性上下了笨功夫，工程师把一个事情不断拆解成一个个要素，让代码自动在这些信息和材料里面学习，这个事情都很简单，每个过程都在出错，试错，然后通过出错自动进行补充，即使有了标准出错，他就会接着迭代。以此类推，不断延展在不同的训练场景里面。
