、获取客如下哪个3w法则?望提升行业背景知识，把握行业应用的关键所在，明确目标客户群 闻客户的主要业务方向，重点客户，关键问 题，SWOT 问-财务状况/是否立项，是否有预算，是否有明确的时间表 挖深挖用户需求，，了解需求的深层背景

获取客户的3W法则是：了解客户的谁（who）、做什么（what）、为什么（why）。这个法则帮助我们提升行业背景知识，把握行业应用的关键所在，并明确目标客户群。

另外，闻客户的主要业务方向、重点客户以及关键问题，进行SWOT分析也是很重要的。同时，我们还需要了解客户的财务状况、是否有立项、是否有预算以及是否有明确的时间表。

最后，挖深挖用户需求，了解需求的深层背景也是非常关键的。

相关问题

在MATLAB中，怎么样将加权和法和多目标粒子群法结合起来？

将加权和法和多目标粒子群法结合起来，可以得到一种基于加权和法的多目标粒子群优化算法。其主要思想是，在多目标粒子群算法中，使用加权和法计算每个粒子的适应度值，从而实现对多个目标函数的优化。

具体实现步骤如下：

1. 定义问题的目标函数和约束条件；

2. 设置多目标粒子群算法的参数，包括种群大小、迭代次数、惯性权重、加速系数等；

3. 在每次迭代中，计算每个粒子的适应度值，可以采用加权和法对目标函数进行综合评价；

4. 根据粒子的适应度值和位置，更新粒子的速度和位置；

5. 在每次迭代结束后，根据当前种群中的粒子位置，计算出一组非劣解；

6. 根据停止准则，判断是否终止算法，如果没有达到停止准则，则返回步骤3。

下面是一个使用加权和法和多目标粒子群法进行优化的示例代码：

% 定义问题的目标函数和约束条件
fun = @(x) myfunc(x);
con = @(x) mycon(x);

% 设置多目标粒子群算法的参数
options = optimoptions('gamultiobj', 'PopulationSize', 100, 'MaxGenerations', 50, 'Display', 'iter');

% 定义加权和法的权重向量
w = [0.3, 0.4, 0.3];

% 运行多目标粒子群算法
[x, fval] = gamultiobj(fun, 3, [], [], [], [], [], [], con, options);

% 计算加权和法的综合评价值
score = w * fval';

% 输出最优解和对应的综合评价值
disp(['Minimum score: ', num2str(score)]);
disp(['Minimum fval: ', num2str(fval)]);
disp(['Minimum x: ', num2str(x)]);

在上面的代码中，myfunc和mycon分别是问题的目标函数和约束条件，w是加权和法的权重向量，gamultiobj是MATLAB中的多目标遗传算法函数，用于实现多目标粒子群算法。运行代码后，可以得到一组非劣解以及对应的综合评价值。

python获取图片色,如何提取图片的主题色、背景色和辅助色？

可以使用Python的Pillow库来获取图片的主题色、背景色和辅助色。以下是一个示例代码，它使用K-Means算法对图片颜色进行聚类，并计算每个聚类的中心颜色，其中最亮的颜色被认为是主题色，最暗的颜色被认为是背景色，其余的颜色被认为是辅助色。

from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def get_colors(image_path, num_colors=3):
    # Open image
    image = Image.open(image_path)

    # Resize image to speed up processing
    w, h = image.size
    image = image.resize((w // 4, h // 4))

    # Convert image to numpy array
    pixels = np.array(image)

    # Reshape array to a list of RGB values
    pixels = pixels.reshape((-1, 3))

    # Perform K-Means clustering
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_colors)
    kmeans.fit(pixels)

    # Get cluster centers
    colors = kmeans.cluster_centers_

    # Sort colors by brightness
    brightness = np.sqrt(np.sum(colors ** 2, axis=1))
    index = np.argsort(brightness)
    colors = colors[index]

    # Return colors
    return colors.astype(int)

# Example usage
colors = get_colors('example.jpg')
print('Main color:', colors[2])
print('Background color:', colors[0])
print('Secondary color:', colors[1])

请注意，这只是一个简单的示例，可以根据需要进行修改。此外，该方法可能无法准确地识别图片中的所有颜色，因为它只聚类了像素值，而没有考虑颜色的语义含义。