一款新的 R Markdown 幻灯片制作工具：xaringan
今天小编给大家介绍一款新的幻灯片神器：xaringan（中文名：幻灯忍者）。它基于大家都熟悉的 R Markdown 语法，幻灯片中能嵌入 R 代码动态生成输出结果，最后生成的是 HTML5 幻灯片，可以在网页浏览器里打开阅览，我们一起来探个究竟吧。对了，官方教程在这里：https://slides.yihui.name/xaringan/zh-CN.html
在此声明一下本文适宜读者群：R码农，熟悉markdown语法，懂点前端的你们。当然如果以上你都不太熟悉但又有着求知欲，希望本文将是你成为幻灯忍者的起点。
做了 3 年企业级 SaaS，我收获的 10 点心得
关于中国企业级服务的总结不少，本土派和海外派都有出色的文章出来，VC 和创业者站在各自角度也有很多不错的总结。本文基于 Ping++ 近三年的创业历程而来，有弯路，有教训，有醒悟，也有心得。
1.toB 产品的核心是对目标客户精准的画像能力。其中最好的组合是:
- 精准客户定位。找准具有可扩展的小众市场，一开始越聚焦、越窄就越容易成功。最好可以建立一种全新的品类并垄断它，占领客户的心智。
- 杀手级隐型需求。这个刚性需求很隐蔽，一直没有被很好的解决，属于同行一时想不起来也不看好的需求。toB 产品的早期发展要远离竞争。
- 系统性价值链。引入这个产品对于整个产业链是正向积极的，上游下游中游都受益。不仅要如器官移植一样避免排斥反应，还要能有催化剂的效果。
- 革命性降低成本。客户使用这个产品，整个效率从投入产出比上看是 10 倍数量级以上的提升。所有最后能被广泛应用的创新都是具有革命性的，仅仅几倍优化是没有意义的。
效率达到谷歌的100倍，Gamalon发布自我编码的人工智能系统
训练深度神经网络的数据一直是困扰创业公司的难题，面对拥有大量数据的科技巨头，小公司在人工智能时代的生存似乎变得越发困难。昨天，Gamalon 发布了自己的解决方法：他们宣称利用 Bayesian Program Synthesis 技术开发的人工智能系统可以仅用很少的输入就能达到谷歌 Tensorflow 等框架需要数万张图片训练达到的效果。
当今整个科技行业都对深度学习——这一人工智能领域的分支趋之若鹜。这一技术又被称为深层神经网络，开发者需要向人工智能系统中输入大量数据对其进行训练，让它理解一些概念，例如：想要训练系统识别猫，我们需要向系统输入大量不同的猫图片，但不能在其中混有狗的图片，以免让计算机混淆。
一家名为 Gamalon 的初创公司在本周二发布了一项新技术，他们的系统仅通过很少的数据就可以获得与完全训练后的神经网络相当的识别水平。
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