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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2024-06-01 10:20:54【】8人已围观
简介實人們早就開始利用論壇進行各種各樣的企業營銷活動了,當論壇那時成為新鮮媒體的論壇出現時就有企業在論壇里發布企業產品的一些信息了,其實這也是論壇營銷的一種簡單的方法。在這里結合網絡策劃的實踐經驗簡要地說
網絡圖片營銷。什么是網絡圖片營銷呢?網絡圖片營銷其實現在已經成為人們常用的網絡營銷方式之一,我們時常會在QQ上接收到朋友發過來的有創意圖片,在各大論壇上看到以圖片為主線索的貼子,這些圖片中多少也參有了一些廣告信息,比如:圖片右下角帶有買粉絲等。這其實就是圖片營銷的一種方式,目前,國內的圖片營銷方式,千花百樣,你如果很有創意,你也可以很好的掌握圖片營銷。
網絡營銷聯盟:營銷聯盟目前在我國還處于萌芽階段,在國外已經很成熟了,1996年亞馬遜通過這種新方式取得了成功,聯盟包括三要素:廣告主、網站主和廣告聯盟平臺。廣告主按照網絡廣告的實際效果(如銷售額、引導數等)向網站主支付合理的廣告費用,節約營銷開支,提高企業知名度,擴大企業產品的影響,提高網絡營銷質量。[2]?
[編輯本段]八、網絡營銷的發展前景
巨大的消費群體與企業習慣的變化。首先看下面的調查結果:美國IDC于美國時間2月12日公布的全球因特網普及情況調查結果顯示,“雖然全球經濟正在衰退,但是因特網人口還是在穩步增加。2002年底全球因特網人口將超過6億人”。其中每天上網的人數將近2億,這個數字每年還在以30%的速度增長。2006年中國網民過一億,并且正在快速的增長。巨大的上網人數,帶來了巨大的商機。在歐美國家,90%以上的企業都建立了自己的網站;通過網絡尋找自己的客戶、尋找需要的產品,這已經成為了習慣。如果企業想購買些什么,特別是首次購買時,會先在網上進行初步的查找和選擇,再進一步與供應者取得聯系。網上巨大的消費群體特別是企業的商務習慣變化,給網絡營銷提供了廣闊的空間。網絡營銷的跨時空性無疑是一“重型炮彈”,將對整個營銷產生巨大的沖擊。
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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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