03 youtube官網網頁版登錄官網學工服務(如何下載網頁視頻)

進入top 買粉絲比較靠前的位置的，轉回收費后，都能有不錯的成績。幾乎每周都能看到有產品通過這種方式，重新殺回收費排行榜的。這里面要注意的地方是，免費的時 間絕不能短，如果只有幾個小時就匆匆忙忙改回去，是完全沒效果的，只要產品還在排行榜上不斷爬升，就不要停止，越多的人看到并下載你的產品，口碑傳播的效 果就越好，當然也不能無限制地免費下去，基本上三天至一周是比較合適的時間。修改價格后，會有很多網站收錄價格變化的消息，因為被很多用戶得知，也因此催 生了一些專門做相關推廣的公司。國內，做得比較好的是iapps.im和ewtang.買粉絲，如果想在國內沖擊免費榜的，可以和這兩家聯系。

回到免費版上來，免費版長期占據免費榜，就基本上能保證收費版長期占據收費榜，這是App Store里最健康的生存模式，但是即便在產品發布時，免費版進入了排行榜，如果希望能長期留存在榜單里面，有時候會需要采用購買廣告的方式。目前提供這 種服務的公司有很多，蘋果自己的iAd也在其中，另外比較有名的就是AdMob了，他們提供的服務都是根據一個用戶的點擊合多少錢來計算的，換算到下載， 可能一個有效的免費版下載要一美元甚至更多。這就需要開發者在考慮自己產品的ARPU之后來決定是否要進行廣告投放。這里面有一個誤區，投放廣告的主要目 的不是立刻把廣告費用賺回來，而是將產品推到排行榜一個比較不錯的位置，讓下載進入良性循環，以獲得更多的曝光。如果產品推到高位后一旦廣告投放停止迅速 下滑，就說明產品本身還是存在一定的問題，是修改后繼續推廣，還是干脆放棄進行新的產品開發就要開發者自行判斷了。需要強調的一點是，有時候產品制作得很 不錯，但是圖標、名字、截圖，以及描述這些所謂的“表面功夫”不到位，也會影響用戶的下載欲望，畢竟很多用戶是沖動型下載，如果上述幾個部分有瑕疵，在選 擇面非常大的前提下，用戶可能就選擇其他產品了，這種情況并不少見，所以請開發者一定要注意。

另外一種比較有效的方式，就是系列化產品之間的相互推廣。空中網的僵尸危機系列已經出了三部曲，四月份剛通過序章免費的方式，將一代順利推入了 top paid 100。這種方式也可以用在同樣類型的產品上，比如美國的chop chop系列，經常免費其中一個來推廣其他作品，效果還不錯。這種方式能成功的原因很簡單，用戶免費獲得其中一個產品，覺得很好的話，自然會認為另一個同 系列或者同類型產品也會優秀，于是產生了付費意愿。

免費榜單的競爭，多少有規律可尋，收費榜單的競爭，單靠廣告模式就比較難了，上面提到一個免費下載的花費可能是一美元以上，而用同樣的廣告資源，一個收費版下載的花費可能要貴十倍都不止，所以相對來說，進行免費版本的推廣會更加有效。

初學者怎么學習Python

初學者、零基礎學Python的話，建議參加培訓班，入門快、效率高、周期短、實戰項目豐富，還可以提升就業競爭力。

以下是老男孩教育Python全棧課程內容：階段一：Python開發基礎

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬件、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程控制、字符編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標準庫學習，b加密\re正則\logging日志模塊等，軟件開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。

階段二：Python高級級編編程&數據庫開發

Python高級級編編程&數據庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變量、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網絡套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP服務器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、數據庫類型、特性介紹，表字段類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基于數據庫的學員管理系統開發等。

階段三：前端開發

前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax異步加載、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控件綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。

階段四：WEB框架開發

WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session & 買粉絲okie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。

階段五：爬蟲開發

爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基于requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版買粉絲、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aio買粉絲、grequests、Twisted、自定義開發一個異步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬蟲實戰等。

階段六：全棧項目實戰

全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、接口單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、接口文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發等。

階段七：數據分析

數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平臺：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平臺，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。

階段八：人工智能

人工智能課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網絡、測試集以及評價標準Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基于Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源制作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程控制API和自動化駕駛開發等。

階段九：自動化運維&開發

自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API接口開發與使用，開發支持windows和linux平臺的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理權限、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基于買粉絲+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。

階段十：高并發語言GO開發高并發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字符串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字符串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標準庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、并發、并行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高并發模型、Lazy生成器、并發數控制、高并發web服務器的開發等。

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

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