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06 youtube官網網頁版更新時間是幾月(如何進行網絡營銷?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-07 22:31:52【】0人已围观
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【App:移動互聯網時代的企業名片】智能終端的普及推動了移動互聯網的發展,App作為移動終端的第三方應用程序隨著移動互聯網的發展逐漸普及。在App應用中,企業App作為企業新式的營銷手段成為了每個企業必然會搭建的自媒體平臺,企業App將成為企業的無形資產,形成企業的競爭優勢。企業搭建App應用的作用主要有兩方面:一方面是積聚各種不同類型的網絡受眾;另一方面借助App平臺獲取大眾流量和定向流量。
企業App作為移動終端鏈接企業和消費者的橋梁,傳遞企業品牌理念、深化企業品牌形象、樹立企業品牌口碑、增強企業與客戶之間的黏性。
那么企業應該如何自建App?企業App的搭建要從5點出發:1.企業品牌植入:將企業品牌Logo植入手機,可以快速建立與顧客的營銷橋梁;2.企業信息**:及時**企業的實時消息,圖文并茂、精準傳播,增強企業在消費者視線的曝光率、增強消費者對企業的認識;3.隨時隨機隨地性:增強與消費者的互動性,使消費者可以隨時隨機隨地的與企業進行互動;4.社會化傳播工具:企業的App需要支持多個社交工具的轉發分享,成為擴張品牌傳播途徑,實現品牌信息瞬間傳播;5.精準營銷:通過企業的數據庫,以強大的營銷后臺根據目標客戶的喜好推廣信息和活動。
【互動:構筑完整的自媒體網絡】官方網站開啟了自媒體時代;作為新聞和信息的集散地,博客使企業開始關注自媒體平臺的營銷;微博是一種粉絲經濟的營銷手段,屬于橫向迅速擴散式增加客戶數量;而買粉絲作為服務深層客戶關系營銷,屬于縱向地推式增加客戶的粘性;App的出現讓企業和個人有了完整的專屬自媒體平臺。
無論是基于PC端的自媒體,還是基于移動終端的自媒體,只有將所有自媒體串聯起來,形成互動才能構筑完整的自媒體網絡。
公眾買粉絲可以通過微博推廣,買粉絲的原文鏈接也可以用來推廣微博、博文和視頻。由于買粉絲的改版,公眾買粉絲號在客戶終端被聚集在一個“訂閱號”或“服務號”里面,公眾買粉絲號很大程度上成了“隱藏的媒體”,這對企業和個人品牌的推廣非常不利,因此公眾買粉絲號在做到一定程度之后都會推出自己的APP,并且通過買粉絲平臺將在買粉絲上積累的客戶向APP引流。當用戶在移動終端裝上了你的APP之后,你才算真正在用戶的移動互聯網界面上搶占了一席之地。
移動互聯網時代,企業的互聯網平臺要形成一個多層次的立體架構:論壇、博客、微博、買粉絲、App等,各個自媒體之間要形成良性互動。企業形成自媒體矩陣還要導入全員自媒體的概念,讓每個員工自覺轉發企業自媒體的相關內容,一呼百應,擴大傳播的漣漪效應,形成自己的輿論場。
如何自學人工智能
學習AI的大致步驟:
(1)了解人工智能的一些背景知識;
(2)補充數學或編程知識;
(3)熟悉機器學習工具庫;
(4)系統的學習AI知識;
(5)動手去做一些AI應用;
1 了解人工智能的背景知識
人工智能里面的概念很多,比如機器學習、深度學習、神經網絡等等,使得初學者覺得人工智能很神秘,難以理解。剛開始學習的時候,知道這些名詞大致的意思就行了,不用太深究,學習過一段時間,自然也就清楚這些概念具體代表什么了。
人工智能是交叉學科,其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”,也為大家介紹過,沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智能學習的一般路線:
2補充數學或編程知識
對于已經畢業的工程師來說,在系統學習AI之前,一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好,那么學習人工智能會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕,不過,學習人工智能,數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學,主要是高等數學、線性代數和概率論,也就是說,大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作,或者搞人工智能的研究,那么應該多去學習數學知識,數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎,可以說是使用最多的一門編程語言,因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中,Python是比較容易學習和使用的編程語言,學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智能,主要是基于一些機器學習的工具庫的,比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎,是容易使用的機器學習工具庫,有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好,但是使用起來就是很舒服”。
剛開始學習人工智能的時候,可以先運行一下工具庫官網的示例,比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識,消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼,你會發現,其實神經網絡的程序并不復雜,但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事,因為帶著問題去學習,會更有成效。
4 系統的學習人工智能
這里的人工智能主要指機器學習,因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊:
(1)傳統機器學習算法,比如決策樹、隨機森林、SVM等,這些稱作是傳統機器學習算法,是相對于深度學習而言的。
(2)深度學習,指的就是深度神經網絡,可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。
(3)強化學習,源于控制論,有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用,形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習并不難學,對于一些工科的研究生,一般只需要幾周就可以上手,并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情,一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習算法的種類非常多,有些算法會有非常多的數學公式,比如SVM等。這些算法并不好學,因此可以先學習深度學習,然后再慢慢的補充這些傳統算法。
強化學習是比較有難度的,一般需要持續學習兩三個月,才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之后,就可以動手嘗試去做一些AI應用了,比如圖像識別,風格遷移,文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多,也會逐漸的加深對神經網絡的理解。
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