01 youtube是什么職業類別分類及行業(社群的類型)

社群的類型

社群的分類

社群主要圍繞興趣、目標和需求進行，大致細分，以下類別：

1．興趣型社群

一般來說，興趣相像的人總是喜歡相類似的事物，他們總是在網上尋找相類似的東西。興趣型社群，就是基于興趣而創建的社群。

在這個追求自由化、多元化、個性化的社群時代，來自個體成員非常微小的興趣、非常精細的需求、非常細膩的情感，都能找到同類的人組成社群，個人的興趣因為有了社群的互動而引起共鳴并得到放大。美食類社群大眾點評、時尚消費類社群美麗說等。無論是哪種興趣型社群，都蘊含著巨大的商業價值，值得企業和商家挖掘。適合建立免費社群。

2. 產品類社群

有虛擬產品型社群又叫知識型社群又叫個人品牌類社群，什么是虛擬產品型社群呢？也就是我們常見的在一些群里看到某個老師在買粉絲群或者QQ群里分享一些企業管理或者是企業經營的知識，通過一個知識付費學習的社群，我們成為虛擬產品型社群，也就是看得見，摸不著的這樣一個社群。

還有實體產品型社群又叫產品品牌類社群，什么是實體產品型社群呢？比如我是開健身房的，我建立一個關于分享健身方面的社群，通過分享健身知識，來推廣我的健身器材。也就是看得見。摸得到的這樣一個社群。

3. 學習類/知識類社群

一群熱愛學習的人聚集在一起，有自發式的免費的社群，也有為知識付費的課程學習類，社群主題基本以學習為主。例如很多平臺的知識分享，學習研究，讀書會，訓練營都是屬于學習/知識類社群。

4. 品牌類社群

品牌類社群是建立在使用某一品牌的消費者間的一整套社會關系基礎上的，一種專門化的、非地理意義上的社群，是由消費者或擁有者自己發起的，形成了對品牌的一種擁護以及習慣，是產品類社群的一種延伸。

在品牌類社群內，基于消費者對某一品牌的特殊感情，使得這種品牌所宣揚的2種價值與消費者自身所擁有的2種觀念相契合，從而產生心理上的共鳴，

5. 組織類社群

組織類社群常見的有女性成長部落營，旨在解決是女性的問題、拓寬知識面為主題所組織的社群類。

例如，趁早讀者會是一部分擁有自律性、有追求、同頻率的女性聚集在一起，形成的一個社群，它主要幫助社群成員變得自律及理性，并會策劃一些活動來拓寬社群成員的知識面，讓她們一同成長，并且使得她們在成長的過程中，獲得一些志同道合的、同頻率的朋友。

也正因此，打響了趁早品牌的知名度，讓開設社群的初衷與提升品牌知名度形成了一個平等的連接，共同進步。

6.媒體運營類社群

媒體類社群，就是人們基于自媒體平臺對私人化、平民化、普泛化、自主化傳播者的信賴、喜愛而聚集在一起形成的社群。一般來說，常見的自媒體平臺主要有4種，買粉絲，微博，論壇，貼吧

7.工具型社群

工具型社群，更具體地說應該是社群應用平臺，如微博、買粉絲、陌陌等，是為人們進行社群交流提供的基礎性工具。如今，社群已經滲透到人們的工作、學習、生活中，成為一種普遍的日常狀態。在這一趨勢下，社群成了加強實時溝通的一種靈活方便的工具。

比如，越來越多的公司用買粉絲群組織會議、協調項目和處理工作。一個工作或者學習項目成立時，一個社群也隨之組建好了，整個項目的信息都可以在社群中進行溝通。又如，朋友們在聚會散場的時候，都會一同加入一個群來交流和互動。可以說，工具型社群具有應用性、靈活性、場景性等特點。

8.資源類社群

什么是資源型社群呢？比如說我這里有一些做買粉絲運營的朋友、同學，我建立這么一個社群，企業或者商家要做買粉絲運營，我有這么一個資源社群，這就屬于資源社群。那我們華創匯所有的矩陣社群，就是屬于資源類社群。

華創匯是由悟老空‬師創辦的，于2019年6月10日‬成立，并發且‬起了聯互‬網創業的學習‬社群【悟空＆社精群‬英聯盟】，精心籌‬備了社盈群‬利之道19節和課‬華創匯學商‬院會密長‬訓。

眾所周知，悟老空‬師是創家業‬導師，多家司公‬股東，經他過‬指導營經‬的公司一無‬不轉虧為盈，2018年空悟‬老師擔任春回‬文化限有‬公司事董‬長，公已司‬經舉維步‬艱，業低績‬迷，悟老空‬師運用社跨群‬界打法年半‬的時間不讓但‬公司起死回生，并做且‬到千營萬‬收！

那么講完了關于社群的細分，我們是不是就更加清晰明朗了呢？

如果意猶未盡，可以關注買粉絲：華創匯的金米殿下

java好還是web前端好？

web前端靈活多變，能夠直觀看到成果，所以成就感更容易體現，學習起來也會相對輕松。Java被稱為最穩定的語言，應用最為廣泛，無論是一線城市還是二三線城市，都容易找工作，但入門相對更難。

如果實在不知道該選哪個，下面跟大家談談web前端和java有哪些具體區別，可供參考。

分別用來做什么？

Java開發

1.用來編寫網站。現在很多大型網站都用jsp寫的，JSP 全名為 Java Server Pages。它是一種動態網頁技術，比如我們熟悉的一些搜索網站、政府網站都是采用JSP編寫的。所以學習Java的同學可以找編寫網站方面的工作，而且現在找這方面的崗位比較多。

3.做游戲。比如說俄羅斯方塊(TETRIS)、超級泡泡龍(SUPER BUBBLE BOBBLE)、超級馬里奧(SUPER MARIO BROS)、貪吃蛇(RETRO SNAKER)。

4.做軟件。一般編程語言都可以做軟件的，Java 也不例外，例如Eclipse，MyEclipse等知名Java開發工具。有關開發軟件組件，可以了解Java Swing編程或者awt 相關知識。

5.做大數據。都說現在是數據時代。各種大數據技術層出不窮。目前處理大數據的技術有python，java，R等。雖然說java沒有絕對的優勢，但是也是一大霸主。

除了上述領域外，Java在人工智能、科學計算等領域也有一定的應用。學完之后可以做研發，產品經理，測試，運維等等。

Web前端

WEB前端工程師在不同的公司有不同的職能，但是稱呼都是類似的，主要分為以下四類：

1.做網站設計、網頁界面開發。

2.做網頁界面開發。

3.做網頁界面開發、前臺數據綁定和前臺邏輯的處理。

4.設計、開發、數據。

前端要解決界面和交互問題，實際上UI層面上的問題一直是軟件工程方面的一個難題，因為UI不停地在變化。瀏覽器各個版本的兼容性、Web標準、移動設備、多終端適配，給了前端工程師很大的挑戰，對前端工程師的能力也有很高的要求。

分別要學什么？

Java開發

1.Web前端技術 （HTML5、CSS、JS、jQuery、Ajax）

2.互聯網架構（Nginx、Redis、MQ）

3.JavaEE三大核心框架（Spring，SpringMVC，MyBatis）

4.Web服務器端編程（Java基礎、Servelt、SSH、SSM）

5.數據庫技術（Orale、MySQL、JDBC、DAO）

Web前端

1. 買粉絲 + css。

2.JavaScript。

3.Photoshop、flash。

4.買粉絲5和css3。

5、瀏覽器兼容。懂web標準,熟練手寫x買粉絲 css3并符合 符合w3c標準。代碼能兼容主流瀏覽器Firfox,Chrome、Safari、IE、Opera。

6、熟悉一門后臺編程語言asp、php、jsp等。

Java開發和web前端現在都屬于熱門的兩個方向，前景都比較不錯。

從薪資角度來說，Java的工資普遍比web前端高；從難易度來說，Java要比web前端難一些；從需求來說，Java的人才需求量要比web前端多。但是相應的Java的人才競爭力比web前端要大。具體哪個好，仁者見仁，智者見智。

人工智能，機器學習與深度學習，到底是什么關系

一、人工智能

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等。

人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也有可能超過人的智能。

二、數據挖掘

數據挖掘(Data Mining)，顧名思義就是從海量數據中“挖掘”隱藏信息，按照教科書的說法，這里的數據是“大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據”，信息指的是“隱含的、規律性的、人們事先未知的、但又是潛在有用的并且最終可理解的信息和知識”。在商業環境中，企業希望讓存放在數據庫中的數據能“說話”，支持決策。所以，數據挖掘更偏向應用。

數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

三、機器學習

機器學習(Machine Learning)是指用某些算法指導計算機利用已知數據得出適當的模型，并利用此模型對新的情境給出判斷的過程。

機器學習的思想并不復雜，它僅僅是對人類生活中學習過程的一個模擬。而在這整個過程中，最關鍵的是數據。

任何通過數據訓練的學習算法的相關研究都屬于機器學習，包括很多已經發展多年的技術，比如線性回歸(Linear Regression)、K均值(K-means，基于原型的目標函數聚類方法)、決策樹(Decision Trees，運用概率分析的一種圖解法)、隨機森林(Random Forest，運用概率分析的一種圖解法)、PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)、SVM(Support Vector Machine，支持向量機)以及ANN(Artificial Neural Networks，人工神經網絡)。

四、深度學習

深度學習(Deep Learning)的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度學習是機器學習研究中

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