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  • 1.公众号平台多关注与自己相同领帐号,然后只要是能够吸引你的标题,或者是你觉得文章内容吸引你的金勾,全部复制粘贴过来,然后有很多句子都可以改编成自己的内容。2.今日头条平台微头条功能跟朋友圈本质相同,因此...

    1.公众号平台

    多关注与自己相同领帐号,然后只要是能够吸引你的标题,或者是你觉得文章内容吸引你的金勾,全部复制粘贴过来,然后有很多句子都可以改编成自己的内容。

    2.今日头条平台

    微头条功能跟朋友圈本质相同,因此可以立刻马上借鉴十改编

    3.知乎平台

    朋友圈如何持续不断的给粉丝提供有价值的干货呢?发布的内容要跟自己的专业相关,要至少搜集客户感兴趣的50一100个问题。

    第一步骤:打开知乎

    fe423bf9e8323a26e5aa193177ac0cff.png

    然后在提问那个框架中搜索你本行业的关键词,如果你是做新媒体的,那么马上搜索关键词“新媒体”。

    94e672eccdccf1ce831737a6481573b9.png

    然后就会出现图片中的相关专业问题,只要你一直往下翻阅,至少会有50一100个问题出现,那么这些问题就是客户感兴趣的干货,那么你马上随机点击一个问题,进入页面

    86ecfd3452e2a97a48568a3dac372bf9.png
    随机就会出现至少上万个回答,并且点击量高的都是绝对干货,这些内容就是我们发朋友圈取之不尽用之不竭的资源库,只要你不知道如何发专业知识,就可以马上用这招去提取专业文案,百试百灵,适用于任何行业。

    以上方法,非常实用,只要你去做,肯定有效果,小白也能进步。喜欢就点个赞吧

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  • 在一个项目中,作为过零比较器,发现8脚输出端电压输出稳定,电路如下 其中O_Enable输入电压从0.8~16V,调试过程中发现,无论该引脚输入多少V电压都存在输出稳定的问题,现象就是LM324的10脚输入>0V的时候...

    使用环境(蓝色粗体字为特别注意内容)
    1、硬件环境:LM324

    LM324由于超低的成本,而且集成了4运放,因而在低频领域有着广泛的应用。在一个项目中,作为过零比较器,发现8脚输出端电压输出不稳定,电路如下

    其中O_Enable输入电压从0.8~16V,调试过程中发现,无论该引脚输入多少V电压都存在输出不稳定的问题,现象就是LM324的10脚输入>0V的时候,8脚有时候并没有输出高电平,当用手或者一段金属导线(不与手或者其他导体接触)触碰8脚的时候,就能够正常输出高电平了! 而且想用万用表或者示波器测量8脚电平,测量表笔一接触就正常了!百思不得其解,希望有了解的朋友能够指点指点。最后将R15改为5.6k的电阻问题依然没有得到解决,难道运放是正常的,只是单片机IO口检测的问题?!有一点特别之处就是我用的是220v经过变压器整理滤波之后得到的电压作为vcc,不知道是否是市电干扰?

    最后证实的确是单片机IO检测的问题,我用的STM8 的RX(PD6)引脚来检测的,发现可以进入接收中断。但是好像IO口无法读到数据,最后发现是IO口初始化不当!

     

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  • 内容目录 PCA算法不稳定的原因代码举例分析:解决方案: PCA算法不稳定的原因 神经网络算法利用了随机性,比如初始化随机权重,因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 神经网络...

    微信公众号:湾区人工智能
    作者:Cottbuser 会多国语言的海归
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    内容目录

    PCA算法不稳定的原因代码举例分析:解决方案:

    PCA算法不稳定的原因

    神经网络算法利用了随机性,比如初始化随机权重,因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。
    神经网络特意用随机性来保证,能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是:用它的机器学习算法,要比不用它的效果更好。
    在神经网络中,随机初始化很常见,比如:最优化的随机性,比如随机优化;正则化的随机性,比如 dropout;初始化的随机性,比如权值

    代码举例分析:

    以下代码提取三维矩阵640*640*128中的二维640*640,然后对这个二维数组降维输出640*3

    from sklearn.decomposition import PCA
    import numpy as np 
    import matplotlib.pyplot as plt 
    import scipy.io
    
    data = scipy.io.loadmat('docia.mat') # docia.mat其实是128个640*640的矩阵的叠加,也就是640*640*128,当只有一个通道的时候就是黑白图片,3个通道是RGB图片,128个通道就是128个图片的叠加
    X = data['embedmap'][:,:,127]  #X里面是640个二维数组,每个数组里面有640个元素。也就是一个640*640的矩阵啦。这里竟然有负值,不可思议
    print(X.shape)
    print(len(X))
    #print(len(X[0]))
    
    pca = PCA(n_components=3) #n_components返回所保留的成分个数n。
    #pca.fit(X)  #fit(X),表示用数据X来训练PCA模型;fit()可以说是scikit-learn中通用的方法,每个需要训练的算法都会有fit()方法,它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。
    PCA(copy=True, n_components=3, whiten=True) #whiten=True使得每个特征具有相同的方差。copy=True表示在运行算法时,将原始训练数据复制一份
    pcaX=pca.fit_transform(X)  #用X来训练PCA模型,同时返回降维后的数据pcaX。
    print(pcaX.shape)  #显示降维后数据的维数
    print(pcaX)
    

    输出结果如下:

    输出1:
    (640, 640)
    640
    640
    (640, 3)
    [[-12.223219 -7.6193943 -0.5728401 ]
    [-12.112162 -7.5206504 -0.6358511 ]
    [-11.950802 -7.4316864 -0.7056138 ]

    [ 18.074594 5.940609 0.24237843]
    [ 18.102503 5.7039223 0.2800763 ]
    [ 17.99963 5.5585537 0.05802825]]
    [Finished in 1.3s]

    输出2:


    (640, 640)
    640
    640
    (640, 3)
    [[-12.223227 -7.6194415 -0.5728512 ]
    [-12.112167 -7.5206385 -0.6358729 ]
    [-11.950809 -7.43169 -0.70560586]

    [ 18.074602 5.94061 0.24237396]
    [ 18.102509 5.703927 0.28006825]
    [ 17.999641 5.5585465 0.05802932]]
    [Finished in 1.3s]

    可以看出pca降维算法每次运算结果不同

    解决方案:

    代码最顶端添加如下四行代码:

    from numpy.random import seed
    seed(1) #必须在其他模块的导入或者其他代码之前,文件的顶端部分通过调用 seed() 函数设置种子点。http://wwwbuild.net/okweiwu/922253.html
    from tensorflow import set_random_seed
    set_random_seed(1)   #目标是固定随机数的种子,让开始的随机数固定住,不再随便赋初值
    

    再次运行两遍看效果:
    发现结果稳定了


    (640, 640)
    640
    640
    (640, 3)
    [[-12.223243 -7.6194053 -0.5728447 ]
    [-12.112166 -7.520634 -0.6358656 ]
    [-11.950801 -7.431686 -0.70562375]

    [ 18.074594 5.940601 0.24238233]
    [ 18.1025 5.703924 0.2800711 ]
    [ 17.999636 5.558541 0.05803886]]
    [Finished in 2.1s]


    (640, 640)
    640
    640
    (640, 3)
    [[-12.223243 -7.6194053 -0.5728447 ]
    [-12.112166 -7.520634 -0.6358656 ]
    [-11.950801 -7.431686 -0.70562375]

    [ 18.074594 5.940601 0.24238233]
    [ 18.1025 5.703924 0.2800711 ]
    [ 17.999636 5.558541 0.05803886]]
    [Finished in 2.0s]

    展开全文
  • 特定关键词排名,长期稳定,不升不降。 这个时候我们就需要思考一个问题,我们该如何推动网站继续前进,是增加品牌影响力,还是持续的拓展更多相关性的栏目,从SEO的角度来讲,我们通常会推荐从横行拓展相关性内容...

    对于任何一个网站建设运营而言,我们在一个长周期的运营过程中,在某一个时间点,总会遇到发展瓶颈,比如:

    流量停止不前。

    百度权重,没有明显变化。

    特定关键词排名,长期稳定,不升不降。

    这个时候我们就需要思考一个问题,我们该如何推动网站继续前进,是增加品牌影响力,还是持续的拓展更多相关性的栏目,从SEO的角度来讲,我们通常会推荐从横行拓展相关性内容来入手,毕竟这样的运营成本相对是非常低的。

    那么,网站长周期运营,如何提高原创内容增量?

    根据以往网站运营策划的经验,曾庆平将通过如下内容阐述:

    1、商业属性拓展

    有的时候,当我们的网站运营到一定阶段的时候,造成站点长期停止不前的一个重要原因,可能就是自己的商业化属性相对单一,比如:早期你可能就是流量站,只是依托广告联盟获取收益。

    而随着时间的推移,我们可以尝试通过如下策略,进行商业网站建设:

    梳理站内流量,聚合相对垂直的流量,挖掘潜在的商业属性。

    开通站内专栏,邀请乙方公司入驻,提高内容增量与商业产品的转化。

    引入合伙人,积极的邀请对方参与,拓展相关具有商业属性产品。

    2、相关栏目拓展

    对于网站建设运营,在长周期的过程中,一个最为有效的内容增量策略就是拓展相关性的栏目,比如:曾庆平,这个网站是主要分享SEO基础知识的。

    随着内容的深入研究,我们逐渐可以从浅入深去讲述关于SEO的相关性内容,同时,我们也可以尝试横向发展,比如:软文营销,新媒体运营等等。

    3、善于思考细节

    当我们在做内容增量的时候,总是会遇到各种问题,但有的时候,我们对特定内容看问题的角度是不同的,当运营人员长期从事一个工作的时候,它总是试图按照现有的固定思维去做运营,毕竟轻车熟路。

    但有的时候,我们需要换一个角度去思考问题,在这个过程中,你会遇到诸多意想不到的小细节,比如:

    当我们试图提高网站排名的时候,同常是利用优质的反向链接。

    但有的时候,当你的高质量软文中附带的外链,被广泛的点击之后,也是可以达到高排名。

    因此,我们在做差异化内容的时候,总是需要思考,不可能的方向,是真的不可能吗?

    4、掌握情绪标签

    这是一个很少应用到网站运营建设之上的,而通常是被新媒体平台广泛应用,就是定期推出具有争议性的话题讨论PK页面,你可以适当的邀请相关的行业从业者,进行页面讨论。

    在这个过程中,大量的话题页面会得到长期正反两方面的博弈论,一是可以保持页面活性,二是在不断的输出话题性内容。

    总结:网站长周期运营,保持内容增量,我们需要思考诸多细节,而上述内容,仅供参考!

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空空如也

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