ApacheConAsia2021 顾钧-我们如何在两年内建立起一个拥有1千名用户的全球社区

社区运营pm 2021-09-06 21:49:23

视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1mb4y1U7uT?spm_id_from=333.999.0.0

一、关于Milvus

生产人工智能应用的嵌入式服务基础设施

19年发布并开源,20年加入LF AI基金会,21年从LF AI & Data 基金会毕业

一些数据:

全球范围内有1000+企业客户

二、一些有效的方法

2.1 定期计划和复盘

主要从内容和开发者关系两方面考虑(内容是吸引用户的核心)

关键在于定期复盘、迅速适应

2.2 阐述项目价值定位

有哪些令人信服的理由让大家使用我们的产品?(价值定位)

1、我们正在解决什么问题

  • 问题的定义
  • 为什么这很重要
  • 热度很重要
  • 项目的范围

2、我们的项目和别人相比有何不同

 

以milvus为例

价值定位是:高性能,低成本,支持十亿个嵌入vectors

为了达到定位做了什么:

  • 我们做了很多说明
  • 我们分享了标准结果
  • 我们将该项目贡献给了Linux基金会,以展示开放性

2.3 激励并赋能用户

创建教程和实时演示

  • 并不是所有的用户都知道如何使用这个项目。
  • 关注你所在领域最受欢迎的话题

2.4 保持项目在GitHub上的热度/活跃

release数是一个很好指标——用来衡量一个项目是否活跃/热度高

保持一个连续的commit历史记录,最少一月release一次

2.5 坚持

  • 我们不会总是收到肯定的和值得注意的结果
  • 耐心,始终坚持做正确的事情

三、展望

希望未来可以做到:

  • 每周release一次
  • 设置讨论论坛
  • 每月事件月报

(需要考虑到开源社区与国外交流的方方面面)

 

 

 

视频要点整理:彭苗

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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内容概要:本文围绕水陆两栖无人机的任务规划与执行问题,提出了一种基于Matlab实现的智能路径规划解决方案,重点融合粒子群优化算法(PSO)与遗传算法(GA)进行三维环境下的避障路径规划。研究系统性地构建了从复杂地形建模、任务需求分析到算法设计与仿真实验的完整流程,实现了在多约束、动态障碍物等复杂环境下无人机的高效任务调度。通过对GA与PSO两种智能优化算法在路径长度、收敛速度、路径平滑度及稳定性等方面的对比分析,深入探讨了各自在无人机路径规划中的适用场景与性能差异,验证了所提方法在提升任务执行效率与安全性方面的有效性。该方案不仅适用于水陆交互通用场景,也为多模态无人系统自主导航提供了可扩展的技术框架。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力和算法基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究、自动化控制或相关领域科研工作的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于水陆两栖无人机在复杂自然环境(如江河湖海与陆地交错区域)中的自主巡航与任务执行;②比较遗传算法与粒子群算法在三维动态路径规划中的优化性能,指导实际工程中算法选型;③为多约束条件下无人系统的自主决策与实时避障提供算法支持与仿真验证平台。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,重点关注两种算法的数学建模过程、适应度函数设计、参数调优策略及路径生成逻辑,通过仿真实验直观对比算法性能差异,深入理解智能优化算法在复杂路径规划问题中的应用机制与优化潜力。

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