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  • 我的电脑执行10亿次循环的时间是2.0秒,测试程序如下:/* CLOCK.C: This example prompts for how long * the program is to run and then continuously * displays the elapsed time for that period....

    我的电脑执行10亿次空循环的时间是2.0秒,测试程序如下:

    /* CLOCK.C: This example prompts for how long
     * the program is to run and then continuously
     * displays the elapsed time for that period.
     */

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <time.h>

    #define LOOP_TIME 10000000

    void sleep( clock_t wait );

    int main( void )
    {
       long    i = LOOP_TIME,j;
       clock_t start, finish;
       double  duration;

       /* Delay for a specified time. */
       printf( "Delay for one seconds/n" );
       sleep( (clock_t)1 * CLOCKS_PER_SEC );
       printf( "Done!/n" );

       /* Measure the duration of an event. */
       j=100;
       printf( "Time to do %d times %ld empty loops is ", j,i );
       start = clock();
       for(;j;j--)
       {
              i = LOOP_TIME;         
       while( i-- )
          ;
          }
       finish = clock();
       duration = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;
       printf( "%2.1f seconds/n", duration );
       system("pause");
    }

    /* Pauses for a specified number of milliseconds. */
    void sleep( clock_t wait )
    {
       clock_t goal;
       goal = wait + clock();
       while( goal > clock() )
          ;
    }

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  • 空的SDL2 GL项目 小型的空项目,供以后的项目使用,此处不多做,但欢迎您使用此处做的很少的工作,随着时间的流逝,可能会对此加以补充。
  • 大神发点时间看大神发点时间看看 spring注入怎么老是空的那里搞错了。看 spring注入怎么老是空的那里搞错了。 帮忙看看 struts里面配置有个地方老是报错。。 service 里面注入dao是空值...
  • python强大之处在于它有数不尽第三方类库,今天在这里完成是对语音添加空白时间(对单声道处理)。 使用到contextlib,struct,wave,os这些类库就不在多说了,如果想要知道详细用法,还请您去官网查看! 上...

    python实现语音添加空白时间

    python的强大之处在于它有数不尽的第三方类库,今天在这里我完成的是对语音添加空白时间(对单声道处理)。
    使用到contextlib,struct,wave,os这些类库我就不在多说了,如果想要知道详细用法,还请您去官网查看!

    上代码吧
    • 需要解释一下,我使用的语音都为5秒一下的语音,添加时间,使语音总长度为5秒。
      1.先获取wav结尾文件,通过长度判断当前语音的长度。
    import contextlib
    import os
    import struct
    import wave
    
    import numpy as np
    
    # files 文件路径
    # time 为语音总长度
    def red_time(files, times):
        for path, dir_name, file_xm in os.walk(files):
            for name in file_xm:
                if name.endswith('wav'):
                    path_wav = os.path.join(path, name)
                    with contextlib.closing(wave.open(path_wav, 'rb')) as f:
                        frames = f.getnframes()
                        rate = f.getframerate()
                        duration = frames / float(rate)
                        
                        # 判断当时语音长度
                        if times > round(duration, 1):
                            durations = round(times - round(duration, 1), 1)
                            print(durations)
                            # 调用添加空白语音
                            creata_wav(durations, path_wav, name)
    

    2.自己创建一个添加空白语音的函数。

    def creata_wav(durations=None, path_wav=None, name=None):
        framerate = 44100
        sample_width = 2
        duration = durations
        frequency = 2000
        volume = 1000
        x = np.linspace(0, duration, num=duration * framerate)
        y = np.sin(0 * np.pi * frequency * x) * volume
        sine_wave = y
        sine = name.split('.')[0] + '空白.wav'
        with wave.open(sine, 'wb') as wf:
            wf.setnchannels(1)
            wf.setframerate(framerate)
            wf.setsampwidth(sample_width)
            for i in sine_wave:
                data = struct.pack('<h', int(i))
                wf.writeframesraw(data)
            wf.close()
        # 调用写功能
        red_wav(path_wav, sine)
    

    3.剩下的属于文件的读写了,读wav文件,将空白写进去即可。

    def red_wav(path_wav, sine):
        with open(sine, 'rb') as file:
            data1 = file.read()
        with open(path_wav, 'rb') as file:
            data2 = file.read()
        data_info = data1[:44]  # 复制帧头参考
        data_out = data1[44:] + data2[44:]  # 将两个音频的数据帧合并(都是相同格式)
        data_info = data_info[:4] + struct.pack('<L', len(data_out) + 44) + data_info[8:]  # 更新WAV文件的总byte数(两个文件数据帧和+44)
        data_info = data_info[:40] + struct.pack('<L', len(data_out)) + data_info[44:]  # 更新WAV文件的数据byte数(两个文件数据帧和)
        # *** 生成合并后的WAV文件 *** #
        with open(path_wav, 'wb') as f:
            f.write(data_info + data_out)
        print('完成:', path_wav)
    

    4.测试调用

    if __name__ == "__main__":
        file_path = r'' # 语音路径
        file_time = 5 # 添加时间
        red_time(file_path, file_time)
        print('完成')
    
    

    这样就可以完成一个语音添加空白时间的功能了。如有什么问题,还请大佬们留言告诉我。

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  • 这几天工作就是解析一大堆Excel表格,期间遇到问题就是一个异常过时了(或者说代码哪里写错了,就是跳不过去,报错),还有就是解析时间列打印出来是一个数字 先说明第一个问题,其中偶然机会,发现了...

    java解析excel表格的信息
    这几天工作就是解析一大堆的Excel表格,期间遇到的问题就是一个空异常过时了(或者说我代码哪里写错了,就是跳不过去,报错),还有就是解析时间列打印出来的是一个数字
    先说明第一个问题,其中偶然的机会,发现了Excel的格式可以避免这个问题,把Excel的表格设置成下图的格式,就可以轻松越过空列的问题,点击1所指的地方可以把表格弄成黑色边框在这里插入图片描述
    然后就是第二个问题,你仔细看一下,发现那个数据是代表表格的时间到目前时间的一个天数
    使用idea创建maven工程,一个main函数搞定,就不需要什么框架了,启动费时间
    pom.xml核心包为

    <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi</artifactId>
                <version>4.0.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
                <version>4.0.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi</artifactId>
                <version>4.0.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi-examples</artifactId>
                <version>4.0.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi-excelant</artifactId>
                <version>4.0.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi-ooxml-schemas</artifactId>
                <version>4.0.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi-scratchpad</artifactId>
                <version>4.0.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>dom4j</groupId>
                <artifactId>dom4j</artifactId>
                <version>1.6.1</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>stax</groupId>
                <artifactId>stax-api</artifactId>
                <version>1.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.xmlbeans</groupId>
                <artifactId>xmlbeans</artifactId>
                <version>2.6.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba</groupId>
                <artifactId>fastjson</artifactId>
                <version>1.2.8</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi</artifactId>
                <version>3.15-beta2</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.poi</groupId>
                <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
                <version>3.15-beta2</version>
            </dependency>
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sourceforge.jexcelapi/jxl -->
            <dependency>
                <groupId>net.sourceforge.jexcelapi</groupId>
                <artifactId>jxl</artifactId>
                <version>2.6.12</version>
            </dependency>
            <!-- mysql驱动jar包 -->
            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                <version>5.1.6</version>
            </dependency>
            <!-- dbcp jar包 -->
            <dependency>
                <groupId>commons-dbcp</groupId>
                <artifactId>commons-dbcp</artifactId>
                <version>1.4</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    
    

    然后就是配置jdbc.properties

    driver=com.mysql.jdbc.Driver
    url=jdbc:mysql:数据库的信息?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
    username=账号
    password=密码
    

    接下来就是封装jdbc

    package test001;
    
    import java.io.IOException;
    import java.io.InputStream;
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.SQLException;
    import java.util.Properties;
    
    import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
    
    public class DBUtils {
        public static BasicDataSource ds;
        static {
            Properties p = new Properties();
            InputStream ips = DBUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("jdbc.properties");
            try {
                p.load(ips);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            String driver = p.getProperty("driver");
            String url = p.getProperty("url");
            String username = p.getProperty("username");
            String password = p.getProperty("password");
            // 连接池相关
            ds = new BasicDataSource();
            ds.setDriverClassName(driver);
            ds.setUrl(url);
            ds.setUsername(username);
            ds.setPassword(password);
            // 初始连接数量
            ds.setInitialSize(3);
            ds.setMaxActive(5);
        }
    
        public static Connection getConn() throws SQLException {
            return ds.getConnection();
        }
    }
    
    

    然后就是最关键的main函数部分

    package test002;
    
    
    import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
    import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
    import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
    import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;
    import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
    import test001.DBUtils;
    
    import java.io.FileInputStream;
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.PreparedStatement;
    
    
    public class ExcelUtilTest {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Test test = new Test();
            Connection conn = DBUtils.getConn();
            // TODO Auto-generated method stub
            try {
                FileInputStream fStream = new FileInputStream("要解析的Excel文件的地址,后缀名必须是xlsx,不然后面报错");
                Workbook wb = new XSSFWorkbook(fStream);
                //针对每一个excel只有一个sheet,只需换下边的数字
                Sheet sheet = wb.getSheetAt(0);
                //因为Sheet接口继承了 java.lang.Iterable接口
                for (int i = 1; i < sheet.getPhysicalNumberOfRows(); i++) {
                    //跳过空行
                    Row row = sheet.getRow(i);
                    if (row == null) {
                        continue;
                    }
                    String value = " ";
                    
                    for (int j = 0; j < row.getPhysicalNumberOfCells() - 1; j++) {
                        if (row.getCell(j) == null) {
                            continue;
                        }
                        //设置为String类型
                        row.getCell(j).setCellType(Cell.CELL_TYPE_STRING);
                        //读取为空值时,报异常
    
                        value = value + "'" + row.getCell(j).getStringCellValue() + "'" + ",";
                     /*   //对cell进行判断后输出
                        value = value + "'" + getStringCell(cell) + "'" + ",";*/
                    }
    
                    //最后一列为时间日期,获得的是距离1900-01-01的天数,需要在此处理一下
                    for (int k = row.getPhysicalNumberOfCells() - 1; k < row.getPhysicalNumberOfCells(); k++) {
                        if (row.getCell(k) == null) {
                            continue;
                        }
                        row.getCell(k).setCellType(Cell.CELL_TYPE_STRING);
    
                        String day = row.getCell(k).getStringCellValue();
                        //如果day字符串中存在小数点,只要小数点前边的数据
                        if (day.contains(".")) {
                            day = day.substring(0, day.indexOf("."));
                        }
                        int days = Integer.parseInt(day);
                        String time = test.countTime(days);
                        //设置为String类型
                        value = value + "'" + time + "'" + ",";
    
                    }
    
    
                    value = value.substring(0, value.length() - 1);
                    //  System.out.println(value);
    
                    String sql = "insert into (要插入的表名) values(" + value + ")";
                    System.out.println(sql);
                    PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);
                    ps.executeUpdate();
                    System.out.println();
                }
    
            } catch (Exception e) {
                // TODO: handle exception
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
    
    }
    
    

    数据库的表时间列的类型必须为date类型,不然入库会有错误
    解析表格最烦的就是不停的要数据库新建表,代码部分只需要改一下要解析excel文件的路径和表名,如果是格式特别复杂的表格,这个估计就不适用了,以后遇到再说吧

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  • 前段时间刷屏的一句话:“你只能挣到你认知范围之内的钱”,我估计在座的很多人都没有绕开这句话的当头棒击,并且产生了深深的自我认同,我之所以是个穷逼就是因为我的认知不行。先别急着给自己...

    我所坚持的有价值的分享是经过自己验证的且切实可行的,而不是灵光一现想出个屁点子让小弟去验证还自我标榜创业导师,如果有幸做出了成绩,则归功于导师的毒辣眼光和市场前瞻性,做不成则是小弟的执行力不够或等等原因。——李古拉雷

    前段时间刷屏的一句话:“你只能挣到你认知范围之内的钱”,我估计在座的很多人都没有绕开这句话的当头棒击,并且产生了深深的自我认同,我之所以是个穷逼就是因为我的认知不行。先别急着给自己贴标签,我们先谈谈什么是“认知”。

    什么是认知

    百度百科是这样定义的:“人脑接受外界输入的信息,经过头脑的加工处理,转换成内在的心理活动,进而支配人的行为,这个过程就是信息加工的过程,也就是认知过程”。不太直白,我举个例子,1876年英国就在中国修建了第一条铁路,但是我国自己修建的第一条铁路却是在1909年,中间相差了30多年,你知道为什么吗?

    1876年铁路修好以后,火车每天往返6次,客车都拥挤得没有空位置,火车票分上中下三等,票价分别为730文、360文、200文,按照当时的市场行情,猪肉每斤约50文。这就意味着,一张最便宜的车票,也能买4斤猪肉。比我们现在的高铁票都贵。

    但是只运行了一年就由中国以28.5万两白银的价格买断而后拆除了,据说当时拆除的原因如下:

    一为“资敌”:铁路对洋人入侵国土长驱直入有利。

    二为“病民”:铁路占用大量农田、拆迁民宅坟墓,破坏风水。

    三为“失业”:铁路修成后,沿线舟车挑夫、行栈铺房无以为生,必将聚为流寇。

    在百年之后的今天,如果要以以上理由拆除你所在地的铁路,你会做何感想,“这TM疯了吧”。

    铁路今日能产生的价值有多大,不用我多说了。这就是你现在对铁路的认知,知道铁路能带来什么能失去什么,因为已经和你的生活息息相关你自有定判用不着别人多数。我们也不用鄙视早已作古的前人,当时权利顶峰的朝廷之人都达成一样的共识,必须拆除,遑论普通老百姓。其实我们普通人都是这样,认知都是滞后的,只能看到眼前的利益,更别说5年10年了。1995年马云看到互联网立马想到了改变世界,我有时候自想,如果我生在当年,恰巧也看到了互联网,会做些什么?估计只会给我的小生意做个官网吧。哎~

    拼多多、头条的崛起

    这个话题已经被说烂了,我再多说两句,拼多多的出现让我们惊呼,原来还有这么多人没用过淘宝,头条的发迹让我们诧异,还有这么多人不知道主动获取信息。好像我们刚认识这类人一样,与他们生活在两个平行世界。我是从小在农村长大的,用拼多多也好、看头条也罢我身边有很多互联网常说的五环之外的人,包括我爸我妈,对于这些我至亲的人,我应该比任何人都了解才对啊,为什么等拼多多、头条起来之后我又重新认识了他们,因为这就是我的认知范围,我不可能理解超出这个范围之外的事情。因为在以前,我一直以为互联网是比较高大上的,与世世代代在农村生活或在勤勤恳恳在五环外讨生活的人是没有交集的。他们是不属于互联网的而且互联网也从来没有把他们纳入考量范围之内。一如当年修铁路,认为这种西洋舶来有百害而无一利,正是这种偏执的认知,让我们理所当然的故步自封形成了窄狭的认知区间。

    以上举的两个例子比较有代表性,我经常提醒自己一个是用发展的眼光看待新事物,一个是要用包容的心态对待老事物。

    以上说了这么多,其实就有一个中心思想,形成你所有认知、感知的就是熟悉的百十号人,和你十几年受到的教育,超出这个范围,我们的认知都是空白。比如咱们都认为的烂大街的本科生,其实只占全国人口的4%。中国太大了,大到除了我们习惯的周围还有更大的存在,中国又太小了,小到除了快手抖音上的喜怒哀乐没有任何多余的悲欢。

    话说起因

    罗里吧嗦这么多,我们言归正传,那是2013年末,更具体点是2013年1月份,当时开车不小心发生了剐蹭,不太严重,去4S店维修花了3000多,整个驾驶侧门重新做了喷漆。事后和朋友聊起这件事的时候,说这点小伤街边汽修店一样修,最多600。言者无心闻者有意,不是对多花了钱而心存芥蒂,而是感觉街边门店和4S店竟有这么大的差价,这件事本身就值得研究研究。回到家里就开始在网上用百度搜索附近汽车喷漆的服务,结果不少都是让我加盟开店干汽修的,越搜越不靠谱。然后我打开百姓、58等、赶集等网站,定位到好自己的位置,搜索到几条相关的服务帖子,搜索的结果是,58上信息更多些。打电话过去咨询下价格,基本和朋友说的类似,整个面喷漆下来500左右。为了获取更多的信息,我记得当时还设计了几个问题:

    1:能比上和4S店的喷漆质量吗?

    2:和原车漆差别大不大?

    3:技术怎么样,老化快不快?

    师傅的回答更让我对汽修这个行业产生了兴趣,为了更好的验证师傅所说的话,我记得当天下午就开车找到了电话中和我聊天的师傅的汽修门店,店面不大,但很整洁,有两个工人在忙活,整体感觉还比较专业,这是我对门店的第一印象。然后我找到店长,让他看看我车新喷的漆,评价评价做工和漆的质量如何,基本和电话中聊的一样,以免留念把柄这里就不展开说了。

    像以往聊天一样,最后客套了一句,师傅感觉你这不错,价格也实惠,以后再有车方面的问题就直接过来了,顺便再介绍点朋友。

    临走时,我突然问了句,师傅你那58同城上的帖子谁给你发的?回答说是自己发的,也不太懂发着玩的。我接了句,回头我给你宣传宣传。

    这个一回头,我真的发了帖子,不但成了而且还发现了一个秘密。

    当我给身边人说起这件事,每提到58,无一例外总是像在看个SB,眼神中有疑惑,惊讶还有不屑。最后汇成一句话,你怎么会用58!

    对58同城的认识

    58同城,XX集中营,你是不是也这样认为。就像说到知乎,首先想到,谢邀装B。这就是标签化认识,贴标签很容易,撕下来却不简单,每一个标签都带有成见和误解,而或竞争对手的故意抹黑。这些标签看起来是在贴在你对事物的认识上,其实是贴在你的眼睛上,这些标签都在阻止你看到事物的本质。再回到58同城上,为什么会有XX集中营这个称呼,因为审核不严,为什么审核不严,因为使用它的人互联网经验不丰富,如果审核太严格,门槛就会提高,这对使用58同城的主要群体造成困扰,会增大使用的难度。但是为什么你会对58同城有这个认识,那是因为你在生活中接触到的发生在58同城上的虚假信息多,这部分虚假信息,你想过没有,这部分虚假信息其实并不是针对你这个群体,一眼就能分辨出的虚假信息并不是虚假信息,而你这个群体并不是使用58的主流群体,58同城也并不是你获取信息的主流渠道,这个非主流渠道和你经常用的智联、携程等高质量社区比起来,这些不经过严格审核的信息很容易让人产生虚假信息过多的印象。我刚查了下android应用商城,58同城17亿次安装,正是你所鄙视的XX集中营,竟有17亿次安装,你会不会纳闷,谁会安装这个App啊?而苹果app store 中58同城有多少次安装,89万!所以很公平,你没有把58同城放在眼里,而58同城也没把你当客户。归根结底,58同城服务的对象,根本就不在你的视线范围之内。

    汝之砒霜,彼之蜜糖

    那天回去之后,闲来无事,就用58搜着玩,顺便注册了个账号。大开眼界,信息真是五花八门,什么都有,婚丧嫁娶、租修买卖,浓浓的生活气息扑面而来,我仿佛看到了小时候赶的集市,叫卖声,吵闹声,此起彼伏,推推嚷嚷,一片欣欣向荣的繁忙景象。

    为了体验下,顺便完成答应师傅的那个承诺,就发了个帖子,发帖过程没有实名认证,没有门店认证,我竟然可以以汽修服务的名义发帖,这太让我吃惊了,更让我吃惊的是,发帖地址竟然可以随便选择,比如我在东城,我可以把帖子的位置定位到西城,我操,我好像发现了了不得的东西。

    更让我坐立不安的是,我的帖子发出去没多长时间,就有人给我打电话,需要修车…

    此时一个点子在脑子里迅速形成,我既然可以给一个门店发帖,那我也可以给上千个门店发帖,因为这在操作上没有任何异样,我既然可以找一个门店师傅聊天,那我也可以找一千个门店师傅聊天,我既然可以给你带来生意,那我就可以收取你的佣金。

    接到上面那个电话,我按照门店师傅给我的报价加了一百块,电话里回说一会到门店,我重复了一遍门店地址生怕他找错。撂下电话就给门店师傅打了个电话,说一会一个朋友过去修车,我给的报价是xx元,又强调一遍xx元,别要多了。师傅当然明白了我的意思,毕竟是生意人,如我所料,自觉的说这单完成后给我提成。

    我心中喜不自禁。估摸着那个客户差不多到店了,我也出发向门店而去。

    我此行的目的可不是为了这单的提成,我是为了了解清楚这个门店有多少服务项目,有多少服务项目可以发到网上,就有多少项目可以为我带来利润。

    心里盘算着这个计划,眼睛贪婪的看着车外路边的汽修门店,风急火燎的消失在车如流水的街头。

    我理解的降维打击

    使用58同城的是些什么人,没有上过大学,甚至很多都是小学、初中毕业(这里没有任何不敬的意思,只是就事论事),别说修图了,发的信息错别字时有发生。凭借我多年在豆瓣灌水的经验,在58写起来这种推广帖子简直是小菜一碟,精美的配图加上行云流水的文案,该加大加粗,该标红标红,立马秒掉那些配图混乱、错别字百出的信息。所以同类型的帖子我的总是浏览量最多,因为我发的帖子质量更高,观感上更可信,你说这算不算降维打击。

    行业认识

    我有时候经常琢磨,我当时做的这件事情,为什么服务行业可以做,特别是汽车服务行业,换个行业性为什么不行。我随便总结了几点,

    一、汽车服务行业的从业人员普遍对互联网认识不多,不会使用互联网进行推广和营销,也没有这个意识。

    二、这个行业偏服务行业,有很多项目都是卖的服务,既然不是标准件就没有比价的机会,就存在议价的空间。

    三、推广渠道的限制,当时专门针对汽修服务的信息发布平台还没有,现在我也没有发现能整合大街小巷那些汽修店app出现。

    四、汽修门店数量很多,不乏技术和服务很好的夫妻店而且收费合理,我看很多在汽车后服务市场创业的项目都是想着怎么颠覆弄死他们,很少有人想着怎么和他们合作共赢。

    五、58同城的用户数量和层次真的超出了我的认知,而且他们很少在网上发声。

    事后总结

    此截图是当年服务过的门店,每个店的形象和师傅的样子都在脑海中时不时出现,恍若昨日。

    这是当时发的第一条信息,2013年02月18号发布,2015年09月12号删除,浏览量是257

    这是所有的发帖量,总共发布了有1086条,基本覆盖了我当时所在城市及周边的所有地区,结合上面单贴的浏览量你可以快速心算一下我这1086条信息,每天的浏览量有多少,每天能产生多少有效订单。

    这是精准营销的帖子,每一个打过来的电话都是有相关需求的,很少接到广告和骚扰电话,最最重要的是在58上没有花一分钱的推广费,全部是自然流量。

    15年的时候离开那里找到了更好的营生,也就把所有的信息删除了,手机号注销彻底告别了这行。

    从开始到结束2年多的时间从这个事情中挣到12万多点,其实大部分都是第一年挣的钱,第二年开始就比较懒散了,心思就不全部在这上面了,有订单了,也不谈价格,直接就推送给门店,门店服务完之后看着发个红包,或多或少我也不怎么计较。

    最多的时候一天能有2000多的收入,这需要看运气,遇到大修发动机的,一单就能带来千把块的收入。对那些小订单、补胎、搭电之类的就送给门店了,不为挣钱,就是交个朋友,好处是我那两年修车没花过一分钱。

    怎么样,看完有没有启发,我们身边从来就不缺少挣钱的机会(当然这里说的是不超过咱们认知范围内的钱)只要脑力灵活点,挣个生活费还是挺容易的。就拿我今天分享的这件事(因为中间有几年没有关注58同城了,今天有没有改规则是不是还像以前那样不实名认证,发帖地址或是发帖数量,留给你们自己去验证吧),只需要腿脚灵活点,趁着周末去找几家汽修门店聊聊,就打开了我认知的一个小门。

     

    这个案例我在线下分享过几次,这是第一次在网上分享,此事发生的时候是2013年,与今日的互联网环境已大不相同,但依然有很大的参考价值。

    老伙计们,关注、转发、在看吧,在这你能第一时间看到有价值能挣钱的小案例。

     

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