如何看待,孙笑川网恋教父网恋被骗?

-

如何看待,孙笑川网恋教父网恋被骗?
孙笑川为抽象传媒集团副董,温江上林宽境节目制作中心制作人,知名直播,执业网恋达人。孙笑川自称网恋教父,人称凤雏,智多星,大师兄,大长苏等称号,在集团公司内部里面擅长攻心,心机的角色,在直播时喜欢和网友侃侃而谈。智斗白衣男子,哈尔滨杯酒释工资,无不彰显大师兄的足智与多谋,灵敏而聪慧的帝王气质。幽默风趣给人留下深刻印象。因为长期缺乏性爱,脸上痔疮多网友笑开玩笑爱称痔疮怪。


在2015年12月16号大师兄的网恋女友打电话给大师兄,说自己到了双流。大师兄高兴的就像一只猴子,跑到双流机场去接机。但网恋中的女友并没有出现在双流机场,大师兄只好在宾馆独自过了一夜。带的一书包避孕套也没用出去。丝袜窝尿没窝成,金龙鱼涂批没涂到,还搭上了几个月工资。

天若有情天亦老,
我为疮少哭一秒。

美人终极迟暮,
唯有疮帝不老。

上帝给了我双眼睛,我却选择双眼失明。
上帝给了我聪慧的头脑,我却选择精虫上脑。

如果网恋有错,我愿意错上加错——孙笑川



敢问连一个资深网恋教父直播恋爱都被骗,请问网络上的情感到底靠谱吗?

网恋其实就是O2O,最终还是要转到线下
你可曾见过,N多网上光鲜的货品送到你手中的时候,其实并不那么光鲜

互联网 游戏 情感 网络直播 斗鱼 TV

如何评价《我为什么被Uber追杀——500亿估值背后不为人知的秘密》这篇文章?

-

今天在微博上看到这么一篇帖子《我为什么被Uber追杀——500亿估值背后不为人知的秘密》,想问问大家怎么看。

欢迎能有在 Uber 工作实习过,或者对此事有所了解的朋友进行分享。

微博链接: 我为什么被Uber追杀——500亿估值背后不为人知的秘密

文章字数太多,就先把文章里的数据 Po 出来:

有一组关于Uber广州实习生的数据:


(1) Uber广州最高峰时,实习生和正式员工的比例是7:1;

(2)平均每个实习生每天激活100个司机账号,回复100封司机/乘客邮件,工作负荷每天10小时;

(3)最辛苦的实习生每天审核并激活400个司机/车的资料,工作负荷15个小时(用他自己的话,“一天下来手都是抖的”);

(4)每个实习生一天工资30元-100元不等,最终结果要看月底考核老板的“评价”,考虑上面说的工作强度,平均时薪不过3、4元钱,为了不让工资看上去那么“可怜”,他们会给实习生每月派发Uber的打车券,而这些月底清零的打车券,也成了影响老板“评价”工资的重要因素;

(5)实习生转正8人,转正比例不足8%,其余均被遣散。(题主刚入职Uber的第一周,就和4个实习生进行了“离职谈话”,原因是老板们觉得人太多一个个谈麻烦)。

(6)当时题主在的运营部门一共50个实习生,据题主了解,签订劳务合同的人数为0;

(7)其中7月份大学毕业之后仍然留在Uber继续“实习”的有13个人,比例达26%,他们当中签订任何形式的劳动或者劳务合同的人数也是0。题主不是法律专家,但是对于毕业生,不签订任何劳动或劳务合同,在国内应该是违反了劳动法了吧。

昨天看到本文的主角被起诉和随着爆出来的这篇文章,撩起了我当时在Uber实习的很多的思绪,针对博主所提供的数据,我尽量还原我当时接触和经历的工作情况进行核实,让各位看官自行评论。

(1) Uber广州最高峰时,实习生和正式员工的比例是7:1;
今年4月份的时候是实习生招募的最高峰,当时的正职员工市场是(1个大区经理+3个Dops+1个OC)5人,运营是(3个Dops+1个OC)4人,按照这种比例整个Uber的实习生最高时候应该是至少63人,当时的实习生建立了一个微信群(纯水群的),里面的人数为89人,都是截止到4月初进去的实习生,从这个数量上来看,比例超过7:1。

(2) 平均每个实习生每天激活100个司机账号,回复100封司机/乘客邮件,工作负荷每天10小时;
这个数据针对的主要是运营部门的同事,那么在解释这个数据的时候,首先要缕清一下广州Uber的架构组成。Uber广州分为市场部和运营部,市场部的主要是职责是处理乘客端问题和进行市场曝光(如回复乘客端邮件,进行优惠码发放,制作创意海报以及组织创意活动);运营部的主要职责是处理司机端问题和友商直接肛(如回复司机端邮件,审核激活司机端账号,处理租赁公司问题以及进行高端的司机业务合作洽谈)。
回归正题,先是激活司机账号问题,司机账号问题的激活工作经历了整整四个阶段,PU期,网点期,BD期还有AV期,附加PM期,下面逐一解释这“4+1”个期
PU期:PU就是人民优步英文的缩写,这个时期我们激活的账号主要是从线上注册司机过来的,他们主要注册的是人民优步账号(注意这里还没有讨论到优选、高级、商务、尊享等租赁公司司账号),此时的状况是每人每天30个左右的工作量
网点期:网点主要是优步司机注册人民优步账号的地方,简单理解为线下的渠道,优步和各大合作伙伴谈妥后在其门店设立网点,并让实习生进行操作激活。网点工作不一,时间为早上10点到晚上6点(具体情况视工作量而定),这时候因工作量决定你的激活数据,最低的网点一天就50个,最高的网点一天可以去到150个以上/人(两人工作,整个网点有将近400个司机注册)
BD期:这个是网点的升级版本,也是线下渠道,发生在5月份Uber名声最火的时候,当时设立了一个专门的分队和合作伙伴谈妥设立网点,此时不再进驻实习生。而是实习生后台远程操作激活,这样相当于专门处理人民优步账号。因为当时5到6月份是实习生返校考试的高峰期,所以整个分队人手不足,通常是3到4个人来处理所有的事务,当时有一周的处理数据为2999约等于3000,平均一天428个,如果是4个人就达到了100多个/人的初级阶段水平,当然数据不可能是平缓走,周中的数据往往是爆点,那么推断一下,每个人就不止100了
AV期:我们可以理解为审核激活司机账号的究极体,终极版本。如果说前面三期都是针对人民优步的账号,那么AV期就是人民优步账号+租赁公司账号的审核注册激活为一新成立的小分队,关于这个小分队(懂的人都懂,被封杀的人就是曾在待在这个小队给过当时整个运营部门实习生唯一希望的人)不多说了。7月初前期的5个人扛下了一个星期大概4000的量,自己算算吧
PM期:这是个特殊的期,由特殊的实习生组成进行处理,伴随整个四个期但又独立在四个期之外持续运作。团队成员稳定维持在7人,单周平均贡献度为3000左右,其中1000左右的量落在了一人(此人特别屌特别牛逼,最后也走了)身上,他有两个帮手帮助进行工作,粗略算了一下,一人47个。但因为帮手还有很多事情要干,重任基本压在他身上,所以一天90多是很正常的。
综上,审核司机数量大体属实。


关于tix,也就是邮件的回复。司机和乘客对于Uber的建议和投诉的渠道仅限于邮件的发送来往,而这些邮件的回复处理工作,自然落在了实习生手上。其实我们也明白,客服是运营工作的一部分,客服能够让你更加了解运营的工作,那么整个邮件的回复我们分成初期、中期、后期。
初期:邮件的回复没有额外的限定,每个人自愿回复相当数量,此时团队氛围最好。邮件的处理也简单,问题基本和疑难都不会很坑,基本一封邮件快则10S,慢则5分钟。平均一个人一天随意可以回复20到30封左右。
中期:邮件业务的基本问题逐渐交给专业团队处理,而疑难杂症的问题仍需要实习生来进行处理。考虑到存量已经够大了,开始配额安排邮件数量,最低者30,最高者150,有甚者叠加为200。每天需要回复处理,无论周末。此时已经邮件问题难度增大,处理一封邮件已经由初期变为最快5分钟,最慢长达15分钟以上(有些问题需要和正式员工或者老大亲自沟通后才可以回复,需要等待决策过程)。这是基本的数量,因为当你回复完成一封邮件的时候,司机觉得答案不满意又会重新回复一封,这无形中又增加了相应的工作量,以此类推
后期:逐步稳定过度给专业的团队处理,不需要实习生参与(应该是在11月份的时候)
综上,回复司机邮件描述的情况应该是在中期的时候。


最后是工作的时间,每天准时8小时的工作制外加额外加班2到4个小时是常态,大家都经历过,问问周围的人都知。也不需要作假。

(3) 最辛苦的实习生每天审核并激活400个司机/车的资料,工作负荷15个小时(用他自己的话,“一天下来手都是抖的”);
400个司机不可能,因为100个司机(审核激活,预防假证件)加100封tix(邮件处理回复)加你常规的工作(地推、PM等)任务足够让你撑足13到15个小时候了。你见过凌晨4点的广州么,我们有见过。

(4) 每个实习生一天工资30元-100元不等,最终结果要看月底考核老板的“评价”,考虑上面说的工作强度,平均时薪不过3、4元钱,为了不让工资看上去那么“可怜”,他们会给实习生每月派发Uber的打车券,而这些月底清零的打车券,也成了影响老板“评价”工资的重要因素;
关于工资,按照我收集的数据,第一个月500~1000,(打车金+两餐)
第二个月1000~1500(打车金+两餐)
第三个月1000~2000(有人拿了1080,打车金+两餐)
第四个月1500~2000(打车金+两餐)
基本是这个增长态势,但是截至到今年6月份的时候,都没有过真正的绩效考核,这样的特点是,每个人无论做了多少,都可能按照批发价来发;每个人无论做了多少,最后敲定工资的是正式员工对实习生的主观评价,这样就可以解释了为什么有人辛辛苦苦做了这么久,一个月最后拿了这么点打发的1080(因为正式员工不喜欢),还被劝退,对了还有一个实习生曾经拿过300元一个月。按照这个换算和强度,一个平均的实习生一个月的工资可能为1000+2000打车券+1000饭补=4000元。工作30天(没有双休),平均一天130,工作强度大概是10到13个小时,平均时薪是10元左右。但是如果除去打车券(当时没有清零现在已经清零了)和饭补,计算实际到手的工资,真是鸡碎那么多。关于实习生工资的定义和考虑,每一个人都有不一样的见解,这里只陈述数据,不做进一步讨论。

(5)实习生转正8人,转正比例不足8%,其余均被遣散。(题主刚入职Uber的第一周,就和4个实习生进行了“离职谈话”,原因是老板们觉得人太多一个个谈麻烦)。
实习生转正人数就广州运营部门而言5月份两个,6月份两个,共四个,运营部最高峰有50多人,比例维持在8%左右。但从7月份到现在没有听到有关某人转正成功的任何属实消息;至于和4个实习生(都是已经大四即将拿到毕业证的4个女生)进行离职谈话情况属实,我记得那天下午阳光明媚,我在麦当劳看到其中一个女生默默的流泪,其他三个女生不说话,第一次发现麦当劳的薯条就这番茄酱都是那么的难吃。

(6)当时题主在的运营部门一共50个实习生,据题主了解,签订劳务合同的人数为0;
没有签过劳务合同,但签过活动的免责协议

(7)其中7月份大学毕业之后仍然留在Uber继续“实习”的有13个人,比例达26%,他们当中签订任何形式的劳动或者劳务合同的人数也是0。题主不是法律专家,但是对于毕业生,不签订任何劳动或劳务合同,在国内应该是违反了劳动法了吧。
7月份大学毕业周留下的实习生,运营这边是13人(10女3男),市场那边不清楚。没有签订任何合同,现在的运营仍然有人留下继续“实习”。其余的12人都已经通过自己的努力各自在其他行业其他城市寻觅到属于自己的事业而奋斗,我们现在还有联系长聚,也是因为共同经历了很多事情,我们最终走在了一起。

最后的最后,也不想说其他的了

互联网 科技 优步(Uber) 如何评价 X 专车

云云是个什么样的网站?

-

yunyun.com

1:大概现在能拿得出手的社交类问答搜索分享网站(概念尚未明确,国人仍在摸索),也就是知乎,百度新知,米饭,云云网,他在网 等这些,当然现在很多公司都在搞,也许有一些我没有获得内测资格而无法得知的就无法提及了,欢迎补充
2:知乎做的是最靠谱的也是我认为最有潜力的(当然,删了我某个问题导致网站人文关怀的缺失另当别论),而且知乎的发展理念非常好,不浮躁;
3:百度新知应该是起点最高也是最有竞争力的,可惜东施效颦,给人一种不相似会死的感觉,所以不及时改变策略的话一定是会鸡肋的,见5;
4:米饭上了一下就再没上,因为当时网速很卡,这个的确不能怪我,但是后来我想了一下,也许可以跟云云归在一起;
5:云云网也很专业,团队也很靠谱,发展似乎也不差于知乎,但是团队明显把方向搞错了,目前核心完全是校园学生,发展的用户也是这一部分的,内容也偏向这一部分,所以,到最后,社交能做好,但是肯定做不过人人,甚至比不过互动百科的校园计划,更不用说拓展到社交化问答领域了,这个概念与中国高校用户的需求不是一个层次的,而关于这一点我认为,如果百度新知采用云云网的模式会不错,云云最好就是减少部分功能,整理部分内容,然后再议其他;
6:他在网是芒果台搞得,完全显示了芒果台在互联网方面的软肋,基本把中国网站的弊病都学会了可惜没一个出彩的,本来我是非常看好的,因为芒果台把自己的娱乐精神发扬到互联网上那可是多好的一个概念啊,可惜没有好团队去运作。
浅见,轻拍,觉得不错就请赞同一个,打字真累啊。

互联网 网站 人际交往 社交产品 搜索引擎 云云网

赶集网、58同城、百姓网和安居客哪家在「租房」市场上做得更好?为什么?

-

第一先吐槽下,无视了搜房的租房网。

至少要定义下市场是什么吧,是租客心中的市场还是网站心中的市场

对于前者,58,赶集,百姓都不错啊,因为两点
1.在大城市,集聚大量相对低价房源,租金低,环节费用少,适合刚开始的租房的人
2.在小城市,搜房与安居客都没有正式落地,也没有宣传和运营,所以过的不错

但是问题在于
环节费用少,与小城市的进入,代表这部分用户除了提供流量以外,很难提供成规模的商业模式,也就是流量变现能力差

从单纯网友角度,分类信息网站的租房信息是算是成功的,但是大城市的年轻人,不可能一直蜗居在合租的几平米几百块租金的房子里面吧

所以在更有购买力的市场,好租与搜房的租房网,较之分类网站会更有竞争力一些

对于后者,如前所述的原因,流量变现的能力要好一些。

好的网站和好的公司是两回事情,在用户中有市场和公司开得走也是两回事情

互联网 百姓网 赶集网 58 同城 安居客

现在月薪14k,还是在二三线城市,但是做的极其不开心,想去家传统公司做活动策划三千起,我是不是傻?

-

说实话,这么高的薪水我以前也没敢想过,但是这几年我确实是拼来的,勤思考勤执行。重点是这家公司业务方向三天两头换,团队执行力又极其差劲,优秀想做实事的人反而竟然被开走。要推进个什么事特别难,而且我甚至觉得自己做的所有不是为了更好的把事做好,而只是为了哄老板一人开心,这是我觉得最可怕的。我特别想去做一些看得见的东西,而不是天天在办公室讲策划讲执行。所以我想去那家小公司做活动策划,真实的做些事,做些牛逼的案子让客户买单,但是薪水三千起,还是说,为了热爱,赌一次?

越是有能力、有想法的人,越是在乎一家公司的文化是否符合自己的价值观。题主想换就换吧,但月薪三千,这个要求也是稍微低了些。你可以好好找找,应该会找到更高一些的。

互联网 职场 选择 高薪 就业

互联网行业的产品总监是怎么成长起来的?

-

我认为的产品总监是既要依托于产品,又要脱离于产品。

脱离产品,主要就是要懂得放权,以便抽出精力应付产品之外的其他环节。所谓总监,主要任务就是监督,督促。要从整个团队的角度、从公司的角度、从个人角度上看待问题。

对内:在产品开发过程中,要不断的鼓励你的伙伴、给他们提供正能量、使他们在潜意识中明白产品的成功能够使他们在收入、自身发展、自我成就感上提供帮助,给予他们正向驱动。同时在业余时间多和他们交流,使整个团队成为一个整体,避免内耗。

对外:向公司展示你的热情,与其他部门打好关系,不要阳奉阴违。团队出现问题时勇于承担责任,懂得自我牺牲。一个人的能量有限,不要纠结小的利益,明白共赢才是最好的。

个人:对团队成员不要太过热情,不要让你的上级发现或认为你要夺权。展示你的欲望和需求。坚定你的信念,当出现各种影响整个项目开发运作的时候懂得坚持。(比如插队、添加变更需求、调走项目组人员)


依托产品,就要了解产品的各个环节,以我自已目前所处的行业来说,如果你想要做产品总监的话,那么在了解产品本身结构的基础上,增加对运营、程序、美术、交互设计、测试等各方面的知识。

运营上:
1、你要了解业内目前排行靠前的产品的各种情况,找出主流游戏以及那些拥有较大潜力但尚未流行的游戏。分析它们的收入以及在线人数,同时解析功能结构来为自已后续项目的开发、改进提供帮助。
2、你要了解产品所针对的用户群,分析他们的操作习惯、消费偏好、上线时间等数据。同时建立相关后台、设计各种节点用来收集汇总这些数据(与程序沟通)
3、你要对这个市场的上下游要有所了解、包括开发公司、平台、分发渠道、银商等等,熟悉他们的构造以及业务流程,同时要了解各种的推广手段(SDK,推荐墙,地推等)。

程序上:
1、解析各个功能模块,从程序实现的角度上设计流程、使用各种软件尽可能高保真的让程序实现你的设计。
2、分析各个细节以及程序实现上的难点、并根据从程序反馈回的情况重新优化设计整个流程。
3、对用户登录、充值、防范作弊(源代码保密、重要信息加密、各种常见作弊手段)等基础模块的设计要尽可能掌握,并在开发过程中不断对程序加以提醒(同时要求QA添加对这些情况的测试)。

美术:
1、拥有良好的美术鉴赏能力、会简单的PS,同时也懂得投影、描边、冷暖色等一些术语,以及点线面结构、色相、饱合度、明度等一些界面设计的简单常识。
2、从UE的角度考虑界面,而把GUI方面的设计交给美术。在沟通时以商量的口气,并将决定对权交给对方,在对方同意你的观点后根据对方性格添加诸如调侃、表扬、赞同等语气。使得自已在后续修改时降低对方的抵触程度。
3、尽量将你的需求以图片方式提供给对方、同时提供每个功能模块所属资源的文件命名方式。
4、交互时使用的各种动态特效的信息提交时要尽量完整,包括特效所处的位置、表现形式、资源大小、特效的命名、特效类型、实现方式等等。其中最好让美术清楚该特效中哪些特效可以通用,哪些特效是专用,哪些程序能够实现,哪些必须提供资源。
5、要让其从程序的角度上以节省资源的方式设计界面,同时给美术提供各种能够节省资源的切图方式。有时候最美观的GUI并不是最好的UI,最好的UI并不是最合适。有时候取舍、平衡才是产品总监需要做的。

交互设计:
1、在大方向规划产品的功能模块、明确核心(一期)、核心展开(二期)、改良扩展(三期)以及后续的开发计划。
2、从用户角度体验产品,以免费玩家、普通用户、高级VIP等角度分析优化设计。
3、分析你所要的数据,并提供所要记录数据的相关节点给程序、不定期收集汇总和分析。

测试:
1、对版本代码、美术资源、策划文档进行划分归类,在上传、更新时添加明确的规范。在上传时出现意外情况时能及时改正。
2、建立完善的测试规范体系,让测试部门明确具体测试内容。
3、让各个部门了解测试环节的重要性,对于那些能够在交互设计优化上提供帮助的建议给予足够的奖励。

互联网 产品经理 产品 产品总监

LOFTER 网易轻博客的用户体验怎么样?

-

我注册差不多有一个多月了,感觉网易的 LOFTER 各种主题模板很有特色也很好看,特别是图片主题。我把喜欢的图片放在上面。

整体来看,UI和交互都是目前国内轻博客中最好的,尤其视觉设计的水准已经一流了。
有些功能还有所缺乏,猜测是时间和投入导致,毕竟diandain已经做这么久了。

但是,现在这个阶段,已经不是产品层的一些细节差异就能决定成败的了,尤其是轻博客这样一个相对简单的产品。

LOFTER选择聚集高质量内容生产者来走差异化的思路完全么有问题,但LOFTER背后没有成规模的社区用户撑着,内容生产者的激励回馈不足,未来堪忧。

互联网 网易 网站 LOFTER(乐乎)

如何评价 iOS 开发者的批量化生产?

-

我司过去半个月收到超过一千份 iOS 简历。

为什么段前空格都自动没了?看起来好费劲。。。。。
我补充一下,他们培训班(北京总部)的学员中,河南籍和东北籍的学员最多,还有少量湖北人。所在院校基本没有985,都是211及211以下
二次补充,还有一个我们学校的学长,也是去他们那里培训,12年开始工作,北京,百度的一个外包公司,6K。三年后的2015年,8K。但他们对外都声称自己在百度工作。请问,百度有没有3年工作经验的技术岗,薪资却只有8K?我对此理解为基础薄弱,导致成长能力差。


~~正好我身边有例子,可以简单聊一聊。我仔细对照了一下题主给出的5个特征,发现他完全符合。
~~考虑到他是我的同学,所以具体的个人信息我不会透露,当然,写他的故事也并非黑他,仅仅是聊聊这个问题,对事不对人。
~~交代一下背景,我所在的学校位于河南,当然,我们并不是什么野鸡学校,就各种不怎么靠谱的大学排名来看,勉强还行。
~~今年6月,千峰培训的招生人员来我们院开招生宣讲会,院党委副书记也出席了,看样子是经过院里同意的。我同学,也就是故事的主人公,选择报名参加。培训时间是从7月到11月,总计4个月。培训费用大概是1W5,不需要先交费,工作之后按月逐渐偿还。培训地点有北京和郑州分校,任选。
~~今年11月末,他从北京回来,我问他工作好找吗,他告诉我年末不好找,很多人等年终奖不离职。随后他又告诉我,他等不及, 需要尽快在年前找到工作,既然北上广不行,那他就在郑州找,要求是不低于6K。我猜想他那么急的原因是经济压力,可能年后要逐渐交学费了。不过听他说,也有找的不错的,有个漂亮妹子在魔都找到了15K的工作,还有个男生在杭州10K。
至于他的简历,我简单看了一下,恕我直言,基本上都是胡编乱造。而且根据我下面的考证,我有理由相信这是由培训班授意,大规模,一条龙式的行为:
~~1.他告诉我他C语言只学习了一周就开始学习OC,简历上的精通C++是培训班老师让他们写的。
~~2.几乎不懂数据结构,我问了一下简单的排序,他表示只是听说过,不会手写。培训班老师告诉他们,数据结构和算法没有用,不需要太懂,写程序用不着。
~~3.简历中的项目和作品基本没有自己的。都是和培训班合作的外包公司的作品。他们拿过来看一下,了解了解细节就放在简历上了。我问他,万一面试官和你聊项目的时候发现这不是你的作品怎么办?他告诉我,不会的,ios软件大同小异,我能和面试官扯很多。我不懂ios,但我想,有经验的面试官应该还是能发现猫腻的吧?
~~4.培训班授意伪造工作经验和学历,并提供制假证的服务。他告诉我,培训班的就业老师让他们在简历中写工作经验2年,但问题是你大学还没毕业呢,哪有工作经验?于是聪明的就业老师给了他们一个QQ号,专办假证。各种假离职证明,假学位证学历证都有,售价从几十到几百不等。
~~以上就是我同学的情况。了解他的情况后,我庆幸当初自己没有报名,而是老老实实自学。操作系统,数据结构,计算机网络等等一个都没有漏。当然,我也很理解这种现象,几个月速成就能拿超越90%应届本科生的薪水,工作名称听起来高大上,ios唉,苹果哎,互联网哎(实际上就是苦逼的码农,哭┌( ಠ_ಠ)┘),市场经济嘛,趋之若鹜。
~~不过我想,这趟水已经如此浑了,最后总会有清算的时候。置之死地而后生,ios市场也一样。广大苦逼骚年还是努力学习,打牢基础,认认真真提高技术水平。

努力的人运气总不会太差。

iOS 互联网 人力资源(HR) iOS 开发 招聘

有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程?

-

不需要面面俱到,只需把他们解决什么问题,训练的过程是怎样的讲清楚就好。最好看完后就能直接上手写代码。

刚好毕设相关,论文写完顺手就答了


先给出一个最快的了解+上手的教程:


直接看theano官网的LSTM教程+代码:LSTM Networks for Sentiment Analysis

但是,前提是你有RNN的基础,因为LSTM本身不是一个完整的模型,LSTM是对RNN隐含层的改进。一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络。教程就给了个LSTM的图,它只是RNN框架中的一部分,如果你不知道RNN估计看不懂。

比较好的是,你只需要了解前馈过程,你都不需要自己求导就能写代码使用了。

补充,今天刚发现一个中文的博客:LSTM简介以及数学推导(FULL BPTT)

不过,稍微深入下去还是得老老实实的好好学,下面是我认为比较好的


完整LSTM学习流程


我一直都觉得了解一个模型的前世今生对模型理解有巨大的帮助。到LSTM这里(假设题主零基础)那比较好的路线是MLP->RNN->LSTM。还有LSTM本身的发展路线(97年最原始的LSTM到forget gate到peephole再到CTC )

按照这个路线学起来会比较顺,所以我优先推荐的两个教程都是按照这个路线来的:

  1. 多伦多大学的 Alex Graves 的RNN专著《Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks》
  2. Felix Gers的博士论文《Long short-term memory in recurrent neural networks》
这两个内容都挺多的,不过可以跳着看,反正我是没看完 ┑( ̄Д  ̄)┍

还有一个最新的(今年2015)的综述,《A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning》不过很多内容都来自以上两个材料。

其他可以当做教程的材料还有:

《From Recurrent Neural Network to Long Short Term Memory Architecture Application to Handwriting Recognition Author》

《Generating Sequences With Recurrent Neural Networks》(这个有对应源码,虽然实例用法是错的,自己用的时候还得改代码,主要是摘出一些来用,供参考)


然后呢,可以开始编码了。除了前面提到的theano教程还有一些论文的开源代码,到github上搜就好了。


顺便安利一下theano,theano的自动求导和GPU透明对新手以及学术界研究者来说非常方便,LSTM拓扑结构对于求导来说很复杂,上来就写LSTM反向求导还要GPU编程代码非常费时间的,而且搞学术不是实现一个现有模型完了,得尝试创新,改模型,每改一次对应求导代码的修改都挺麻烦的。


其实到这应该算是一个阶段了,如果你想继续深入可以具体看看几篇经典论文,比如LSTM以及各个改进对应的经典论文。


还有楼上提到的《LSTM: A Search Space Odyssey》 通过从新进行各种实验来对比考查LSTM的各种改进(组件)的效果。挺有意义的,尤其是在指导如何使用LSTM方面。

不过,玩LSTM,最好有相应的硬件支持。我之前用Titan 780,现在实验室买了Titan X,应该可以说是很好的配置了(TitanX可以算顶配了)。但是我任务数据量不大跑一次实验都要好几个小时(前提是我独占一个显卡),(当然和我模型复杂有关系,LSTM只是其中一个模块)。


===========================================

如果想玩的深入一点可以看看LSTM最近的发展和应用。老的就不说了,就提一些比较新比较好玩的。


LSTM网络本质还是RNN网络,基于LSTM的RNN架构上的变化有最先的BRNN(双向),还有今年Socher他们提出的树状LSTM用于情感分析和句子相关度计算《Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks》(类似的还有一篇,不过看这个就够了)。他们的代码用Torch7实现,我为了整合到我系统里面自己实现了一个,但是发现效果并不好。我觉的这个跟用于建树的先验信息有关,看是不是和你任务相关。还有就是感觉树状LSTM对比BLSTM是有信息损失的,因为只能使用到子节点信息。要是感兴趣的话,这有一篇树状和线性RNN对比《(treeRNN vs seqRNN )When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?》。当然,关键在于树状这个概念重要,感觉现在的研究还没完全利用上树状的潜力。


今年ACL(2015)上有一篇层次的LSTM《A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents》。使用不同的LSTM分别处理词、句子和段落级别输入,并使用自动编码器(autoencoder)来检测LSTM的文档特征抽取和重建能力。


还有一篇文章《Chung J, Gulcehre C, Cho K, et al. Gated feedback recurrent neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1502.02367, 2015.,把gated的思想从记忆单元扩展到了网络架构上,提出多层RNN各个层的隐含层数据可以相互利用(之前的多层RNN多隐含层只是单向自底向上连接),不过需要设置门(gated)来调节。

记忆单元方面,Bahdanau Dzmitry他们在构建RNN框架的机器翻译模型的时候使用了GRU单元(gated recurrent unit)替代LSTM,其实LSTM和GRU都可以说是gated hidden unit。两者效果相近,但是GRU相对LSTM来说参数更少,所以更加不容易过拟合。(大家堆模型堆到dropout也不管用的时候可以试试换上GRU这种参数少的模块)。这有篇比较的论文《(GRU/LSTM对比)Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》


应用嘛,宽泛点来说就是挖掘序列数据信息,大家可以对照自己的任务有没有这个点。比如(直接把毕设研究现状搬上来(。・∀・)ノ゙):


先看比较好玩的,

图像处理(对,不用CNN用RNN):

《Visin F, Kastner K, Cho K, et al. ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks[J]. arXiv preprint arXiv:1505.00393, 2015》

4向RNN(使用LSTM单元)替代CNN。


使用LSTM读懂python程序:

《Zaremba W, Sutskever I. Learning to execute[J]. arXiv preprint arXiv:1410.4615, 2014.》

使用基于LSTM的深度模型用于读懂python程序并且给出正确的程序输出。文章的输入是短小简单python程序,这些程序的输出大都是简单的数字,例如0-9之内加减法程序。模型一个字符一个字符的输入python程序,经过多层LSTM后输出数字结果,准确率达到99%


手写识别:

《Liwicki M, Graves A, Bunke H, et al. A novel approach to on-line handwriting recognition based on bidirectional long short-term memory》


机器翻译:

《Sutskever I, Vinyals O, Le Q V V. Sequence to sequence learning with neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2014: 3104-3112.》

使用多层LSTM构建了一个seq2seq框架(输入一个序列根据任务不同产生另外一个序列),用于机器翻译。先用一个多层LSTM从不定长的源语言输入中学到特征v。然后使用特征v和语言模型(另一个多层LSTM)生成目标语言句子。

《Cho K, Van Merriënboer B, Gulcehre C, et al. Learning phrase representations using rnn encoder-decoder for statistical machine translation[J]. arXiv preprint arXiv:1406.1078, 2014.》

这篇文章第一次提出GRU和RNN encoder-decoder框架。使用RNN构建编码器-解码器(encoder-decoder)框架用于机器翻译。文章先用encoder从不定长的源语言输入中学到固定长度的特征V,然后decoder使用特征V和语言模型解码出目标语言句子

以上两篇文章提出的seq2seq和encoder-decoder这两个框架除了在机器翻译领域,在其他任务上也被广泛使用。

《Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural machine translation by jointly learning to align and translate[J]. arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014.》

在上一篇的基础上引入了BRNN用于抽取特征和注意力信号机制(attention signal)用于源语言和目标语言的对齐。


对话生成:

《Shang L, Lu Z, Li H. Neural Responding Machine for Short-Text Conversation[J]. arXiv preprint arXiv:1503.02364, 2015.》

华为诺亚方舟实验室,李航老师他们的作品。基本思想是把对话看成是翻译过程。然后借鉴Bahdanau D他们的机器翻译方法(encoder-decoder,GRU,attention signal)解决。训练使用微博评论数据。

《VINYALS O, LE Q,.A Neural Conversational Model[J]. arXiv:1506.05869 [cs], 2015.》

google前两天出的论文(2015-6-19)。看报道说结果让人觉得“creepy”:Google's New Chatbot Taught Itself to Be Creepy 。还以为有什么NB模型,结果看了论文发现就是一套用seq2seq框架的实验报告。(对话可不是就是你一句我一句,一个序列对应产生另一序列么)。论文里倒是说的挺谨慎的,只是说纯数据驱动(没有任何规则)的模型能做到这样不错了,但还是有很多问题,需要大量修改(加规则呗?)。主要问题是缺乏上下文一致性。(模型只用对话的最后一句来产生下一句也挺奇怪的,为什么不用整个对话的历史信息?)

句法分析:

《Vinyals O, Kaiser L, Koo T, et al. Grammar as a foreign language[J]. arXiv preprint arXiv:1412.7449, 2014.》

把LSTM用于句法分析任务,文章把树状的句法结构进行了线性表示,从而把句法分析问题转成翻译问题,然后套用机器翻译的seq2seq框架使用LSTM解决。


信息检索:

《Palangi H, Deng L, Shen Y, et al. Deep Sentence Embedding Using the Long Short Term Memory Network: Analysis and Application to Information Retrieval[J]. arXiv preprint arXiv:1502.06922, 2015.》

使用LSTM获得大段文本或者整个文章的特征向量,用点击反馈来进行弱监督,最大化query的特性向量与被点击文档的特性向量相似度的同时最小化与其他未被点击的文档特性相似度。


图文转换:

图文转换任务看做是特殊的图像到文本的翻译问题,还是使用encoder-decoder翻译框架。不同的是输入部分使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)抽取图像的特征,输出部分使用LSTM生成文本。对应论文有:

《Karpathy A, Fei-Fei L. Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions[J]. arXiv preprint arXiv:1412.2306, 2014.》

《Mao J, Xu W, Yang Y, et al. Deep captioning with multimodal recurrent neural networks (m-rnn)[J]. arXiv preprint arXiv:1412.6632, 2014.》

《Vinyals O, Toshev A, Bengio S, et al. Show and tell: A neural image caption generator[J]. arXiv preprint arXiv:1411.4555, 2014.》



就粘这么多吧,呼呼~复制粘贴好爽\(^o^)/~

其实,相关工作还有很多,各大会议以及arxiv上不断有新文章冒出来,实在是读不过来了。。。


然而我有种预感,说了这么多,工作之后很有可能发现:

这些东西对我工作并没有什么卵用 (>﹏<=

互联网 机器学习 深度学习(Deep Learning)

百度地图和高德地图体验上有什么区别?

-

为什么问题改了?以前的问题是百度地图有哪些体验?
以下是以前的问题回答
———————————————————————见图,来体验一下2015年12月7日的百度地图,我真是日了狗
我从来没有搜索过这种东西。
这问题我也@了客服,现在不知道还有没有。
呵呵,不过已经不再用这傻逼地图了。
微笑脸

互联网 百度地图 高德地图(Amap) 凯立德

豆瓣FM里面的音乐没有侵犯版权吗?类似的百度、QQ是如何解决的?

-

以目前的法律规定,可以利用“避风港”原则逃避祸端,但是严格的说,未经权利人许可、在这么大范围内被公众浏览、收听、下载的使用方式,肯定不是合理使用。
百度是打败官司后自觉付费了。

IFPI数字音乐报告最后用3页列出了全球的正版数字音乐服务列表。中国大陆的正版数字音乐供应商有:百度、中国移动、中国电信、中国联通、豆瓣、谷歌音乐、网易、诺基亚Come With Music、人人、新浪、腾讯、土豆、巨鲸、优酷(依英文字母顺序排序)。除此之外的网络音乐服务皆为盗版。这份全球名单的更新可以在pro-music.org查看。

互联网 腾讯 百度 豆瓣 FM 豆瓣 著作权

傻逼河狸家,怎么才能治它?

-

河狸家是穷疯了吗?就这样唤醒沉睡用户?没别的办法?
每个号码我都回复了t和0000,然后就换个号码来发短信。能更恶心一点儿吗?

什么鬼,是发短信骚扰你么?短信骚扰是挺讨厌的。我之前用过河狸家app下单,感觉上门服务的质量还是挺好的,那个美容按摩简直一个字:爽!☺️

互联网 雕爷牛腩

在大连建互联网国际带宽出口是否合适,为什么

-

目前中国的互联网国际出口分布于北上广并都有国际海缆相连,但是那些地方基本上都不适合建数据中心,那象大连这样纬度还不错的地方且地处日韩俄边上,是不是相当合适呢?

京沪穗是路由出口,数据中心特别发达;然而机柜满,不容易进,价格高,不容易接受。已有青岛海缆登陆站,骨干仍然是京沪穗等地。往往是济南、郑州、南京、温州、深圳等不作为国际出口城市的数据中心业务性价比更高。

互联网 数据中心 电信国际出口 海底光缆

IPTV(以百视通为例),有线电视网的高清付费频道,自己把电脑改装成盒子,各有何利弊?

-

本来一直用电信的固定宽带包月套餐,后来比较发现电信价格很贵想换,后来东方有线推荐了和高清版付费电视捆绑得固定宽带(比较之后发现总价捆绑了付费电视后还比电信便宜近600)2014东方有线 高清版互动家庭10M宽带 高清点播回看 880元/年。但后来看到有人介绍说干脆买个盒子用IPT V也不错,一次性只要付700元左右就可以了。版本介绍 - 欢迎访问百视通官网热映节目 - 欢迎访问百视通官网好像整合了网络(sohu,tudou,爱奇艺之后)资源比付费高清电视的节目OCN东方有线要多,但貌似还是要和电信的宽带绑定,当然其他可靠的盒子也行。最近又看到有人说可以直接把自己的电脑改造成盒子(或新买组装机改造也可),买一条HDMI线就行了,剩下直接网上下载,谁全面介绍一下怎么改造?而且最近广电开始查盒子了,以后各类盒子里还能不能方便的看到网上的各种海外剧资源?还有在灰色地带的dish hd和麦格iptv哪个更适合家庭?值不值得考虑?年底就打算从电信的宽带换出来。请给个决策方案
约束条件:
年付费率不超过900元/年;
操作相对简单,最好能不开电脑搞定,如果一定要开电脑的话,最好是2500元以内不含显示器的组装电脑可以搞定得,总之一次性设备投资不超过2500要能用3年
希望3年内都稳定在一个方案内;
要保证10M固定宽带包月;
要至少能看到本地台推送的新闻节目(可以考虑完全无线接收看),能不能看各省的上星电视无所谓;
海外剧越多越好,其他类型网络资源其次考虑。要能够点播电影,有一点点播回看功能;
所有东西都要能连到高清电视上看,不是只能在电脑屏幕上看;
宽带和电视服务可以从不同的供应商那里获得;
年底左右实施。
坐标上海。

质量最大化的解决方案请推荐一个?

问题非常有水平,如果只是看电视直播,那么就没必要用电脑。
1、用电脑看高清电视,是需要软件支持的,软件一般不适配遥控器,顶多可以用个鼠标,操作体验不好。
2、一台中等配置电脑,不带显示器也要2000元左右,不划算。
选择网络机顶盒【古达盒子】的好处:
1、安卓智能系统,可以随意安装应用,瞬间变为客厅微电脑,花费在300元左右。
2、电视直播、点播、游戏等功能较多,自带学习遥控器,用户操作体验较好。

互联网 IPTV 有线电视 百视通 (BesTV) 乐视盒子

为什么网线生产出来线序不是排好的?

-

为什么还要排线序再做网线,不能生产出来线序就是排好的,网头一插就好吗?

工程上的任何事情,都是权衡多种因素之后的结果,似乎核对线序对任何一个网络从业者都并不难,所以这个根本没有被考虑到。于是通常网线里面是这样,为了减少干扰,一对对地绞在一起。

当然,这也不是绝对的,也有有样的网线直接就是是排好的顺序,装水晶头的时候不用对线序。可是因为没有扭绞,抗干扰能力非常差,普通网线最长可以到一百米,可是这种通常只有一两米的。



有不少人说有不同线序,实际上现在的网络设备基本都能自动识别直连或交叉线序,不需要专门使用交叉线;主机之间直接连的情况越来越少;所以线序基本都是确定的,都是直通线。

互联网 计算机 计算机网络 网线

社区服务类经济前景如何?需要如何做好?

-

目前互联网上诞生了很多社区服务类产品,他们有的做大了,有的消沉了,如果要做好互联网社区服务类产品,需要注意哪些部分呢?

目前社区服务类经济前景是很火的行业,主要原因:

1、 城镇化程度加深;

2、 小区居民数量增加;

3、 小区内的物管服务和购物等存在痛点。

基于上述原因,社区O2O类产品具有了群众基础和需求基础,但是我们该怎样做,才能真正地切入社区经济,避免自HIGH呢?

在各种社区O2O中,社区O2O是比较特殊的一种,并非致力于解决某种需求,而是致力于完善一个生活场景,解决的是复合性的需求。目前标榜的社区O2O产品,其实有很多是解决单一性需求,比如说单纯的购物、纯粹的外卖等,只是整个需求集合中的一个子集,如果要完善整个社区生活场景,一个社区O2O产品可以尝试:

方向一:以社区入口做支持的同时引入其他服务——考拉先生

考拉先生是初期也是房地产行业微信平台开始起步,产生第一个社区服务平台,后来通过社区服务平台逐步发展为现在的考拉先生。

其特点是不通过APP而是直接通过小区的公众号进入平台,物业很简单就能将平台部署到自己的微信公号,而业主通过关注微信公号,就可以在平台上完成诸如报修、缴纳物业费、查询账单、互动交流等各种操作。

这样做的好处是,把移动互联网与物业管理的流程体系结合起来,用互联网管理平台来提高物业内部的管理水平,显然可以解决内部问题,提高效率,降低成本。而且这套系统操作还相当简便

不仅如此,在该平台还接入了周边社区商家以及电商平台,从日常消费商品、生鲜特产等配送,到干洗服务、维修、家政等生活服务类O2O业务等均可在平台中体现。但是这种模式日后是否能成为社区O2O的标杆还需时间认证。

方向二——有限信息共享

现在O2O项目极多,不同的地推团队经常对同一个地区轮番轰炸,从资源利用率来说,是相当浪费的。由于其中很多项目,客户群有一定的重叠,但大家的目标和服务类型又完全不同,从理论上上来说,是可以共用一些资源的。

这样的合作方式,以社区O2O整体来看,显然是有很大的好处,但是这么美好的愿望估计很难实现,大家似乎更喜欢战胜对方而非和对方携手共进。

互联网 电子商务 社区服务 互联网 +

阿里巴巴集团(校招团队)突然做出削减 2016 年应届生 offer 数量的决定是出于什么考虑?

-

None

这道题我来说两句吧。

要解答这个问题,不能单从校招这一个角度来看,而是要从阿里现在所处的业务情况和整个公司薪酬体系来考虑。

首先,我们要明白,单论薪资,BAT从来不属于业界给得多的。原因很简单,Brand是要钱的,你享受着BAT的名声,占着BAT的平台,用着BAT的资源,还想拿最高的薪酬?在这一点上马老板算得比各位精明多了。“爱来来,不来拉倒,有的是人想进来。”而也不得不说,哪怕知乎上BAT名声再差,现实生活中想进去的人还是一抓一大把,这直接导致了人才市场上供需关系的转变。
以阿里为例,以一个工作3年经验的普通程序员来看,除去极个别天赋异禀被公司重点培养的,大多数人的薪资在月15-20K之间(当然基本都是16薪)。那么请问各位应届生,你们认为你们进入阿里时应该拿到多少呢?你们希望3年内涨幅是多少呢?
与此相悖的是,为了抢夺优质的应届生资源,近年来BAT给出的应届生offer薪资数额节节攀升,这就出现了两个弊端:薪酬倒挂和每年涨薪幅度几乎为0。因为这两个弊端,BAT成为业内新兵训练营这几乎已经成了不争的事实。这对于BAT几家来说,严重的人才流失直接成为了企业的负担。
因此阿里现在降低应届生的薪资,一方面是缓解老员工的不满情绪,另一方面是留出一定涨薪空间争取后续保住自己培养的有生力量。

其次,互联网行业泡沫的破碎,和阿里本身逐渐完善的企业生态链,都意味着对于一个互联网巨无霸的企业来说,人海战术的时代已经过去了。阿里虽然内部有多个事业群,但每个事业群的营收情况参差不齐。此时阿里的目标,一方面是保持自己已有的优势产业,另一方面是在多个领域开拓新的商机和需求,而后者才是他们现在需要用人的地方。这种活儿,各位觉得应届生能做么?因此阿里的用人策略现已转变为一方面吸收各个领域的顶尖人才,另一方面保持基层程序员的稳定降低离职率,而应届生招聘属于定期的血液补给和挑选优秀有潜力的苗子的途径(注意这样的人不会很多),投资回报周期长是不言而喻的。

最后,作为一个3万人的企业来说,即使是在扩张期校招人数正常来说也只会在1000+人,如果在稳定期降低到500+人是很正常的,而阿里之前还有过疯狂扩招的时期,这对于后续校招名额的侵占也会有影响。招聘内部流传着一个词叫“一松两紧”,意思就是以每3年一个周期,招人标准一年宽松两年严格,以控制公司人数在正常的范围之内。而且除去内部推荐的少数人,真正的校招才刚刚开始,现在还处于筛选简历和第一轮面试的阶段,此时改变校招策略并不算对诸位同学的欺骗。至于声称已经拿到offer的同学,提醒各位,只有正式的邮件通知并且录入系统的offer算有效offer,任何的口头offer和内部承诺等都不具有法律效应,也没人会为此负责。至于原有岗位现在不招人了这种情况实在是太正常了,鹅厂和菊厂的招聘我都见过人都定下来走offer审批过程中Headcount调整关闭招聘的。

综上所述,各位要明白的是,BAT是企业,一切行为的最终目的都是保证企业的利润,至于各位应届生高不高兴有没有怨言想不想去面试,不好意思,公司真的不Care。

至于各位学弟学妹应该怎么办,只有以下两条路可走:
1、转投其他互联网公司,比如网易、360等,这些也都是不错的平台,工作两三年后如果还对BAT怀有执念可以再寻求跳槽机会。不过此时你也会发现,不见得BAT就好,不见得BAT就适合你,平台都只是相对的。
2、迎难而上,基础知识扎实,抢到了就是你的。

不得不承认,一个人的人生道路如何,有时不仅仅和个人能力有关,也需要大环境的衬托和那么一点点的运气。比如通信行业冰点时通信专业的毕业生,金融危机时金融专业的毕业生,他们许多人从此的人生轨迹就被改变了。而面对这些偶然,除了抱怨之外,我们只能去选择适应。同时各位也不要灰心,不同的路有不同的风景,无论如何未知的未来都值得你披荆斩棘,一往无前。

祝好。

互联网 阿里巴巴集团 求职 阿里巴巴招聘 应届生招聘

思想如何赋予到产品上,就像罗永浩把“情怀”赋予到手机上?

-

罗永浩将情怀赋予到手机上,从而时锤子手机卖得比相同配子别的手机贵,而且还有很多人买账,因为这是一款具有情怀的手机。同样的,张天一的伏牛堂也成功将“霸蛮”这个思想赋予到了米粉身上,还有很多一下子想不起来了。现在我想创业,想卖一款产品,这款产品是被赋予思想了的,当然不是普通强行贴上的标签,不是“例如卖橙子 这是一个来自农民伯伯的橙子,不是这种!”说白了就是“互联网思维卖传统产品”
那么问题来了,如何将思想赋予到产品上?

老罗怎么把情怀放在手机上了?

或者咱们先聊聊,抛开老罗,你手里握着锤子手机感受到了什么情怀?

互联网 创业 罗永浩 情怀 锤子手机

我需要在这两个月里面做什么,才能顺利在今年九月份就开始的校园招聘找到一份合适的产品经理(助理)工作?

-

本人十分喜欢和热爱互联网及移动产品。现在正在一家软件公司做产品方面的实习,收获颇丰。带着我的产品经理也给了我许多意见和帮助。但总感觉能进公司实习实乃运气,自己本身有各种不足和不懂。

但是还是想来这边听听大家的建议。九月份的校园招聘就快临近了。但是我作为一个应聘者好像没有具备什么真实的技能,比如说数据分析我不会,UI设计我也不会。希望大家可以从各个方面提供意见和建议。比如说我该在这段时间学习一些什么技能,我该好好关注哪些博客,我该如何在公司更好地实习等....

其实我不知道你如何做才能成为一个产品助理,不过你邀请了我,我觉得我也要说两句。
多看,多玩,多思考。这会是做我产品助理的一个条件。
然后,执行力很重要。
最后,要有一个数据分析的观念始终在你的脑子里,如果你能够对运营有所了解,那是更好的,如果同时你还有技术背景,我觉得对我来说,已经非常非常棒了。

互联网 产品经理 大学生 大学生就业 校园招聘 技能

如何看待「使用 QQ 的多是低端用户」这个观点?

-

看到一个其他问题有的想法,为什么感觉用QQ就被认为低端了,zhihu.com/question/2004
QQ在中国处于主流,但是一直都有着一个很一般,低端的印象,想知道大家的看法!

1,可能每个人对一个东西的看法确实是有着不同的观点的,中国的网民绝大部分都是初级网民,毕竟互联网在中国的时间还不长,qq是把大家联系在一起的极其重要的纽带;
2,这个可能和圈子有关,不同人的圈子是不一样的,有些人的圈子里估计极少用qq的,用别的聊天和交流工具而且功能上对他们来说也足矣,那么自然而然就会产生一种自己用的东西很好的观点;
3,低端,总是相对高端而言的,就目前为止,我用过不止十款聊天软件,没有发现一个高端的,也没有一个下载是需要钱的,更没有一个下载后发送消息是要钱的,那么什么决定了其高端呢,自然就是人群,如果这个软件的使用者也有了qq用户的数量,那还会是高端吗?
4,个人认为没有什么高端用户与低端用户之言,只是熟练程度以及用户的群体之别而矣;
5,一切别有用心的说高端低端的都是纸老虎!

腾讯 QQ 互联网 用户体验 价值观 用户心理学 用户研究 QQ 用户体验

8kvv与异次元软件世界和小众软件有什么区别?

-

8kvv说是互联网er分享好东西的地方,和其他有什么不同,不太懂

异次元和小众软件基本一致,是推荐好的软件的

而我们来看下8kvv

先看下口号:8KVV-互联网er觉得赞的东西都在这里


再看下定位:8kvv是一个互联网er相互分享自己觉得赞的东西的社区,大家在这里分享自己觉得好的软件、网站、文章、办公器材。也可以学习到其他人分享的赞的东西,相互交流提升。


再看下特点:8kvv主要聚集了一批有点极客范儿、有点文艺范儿、有点情怀的年轻人。大家源于对于互联网、对科技和人文结合的产品的热爱来到这里。


很明显有几个区别:
1.专注于互联网办公
2.目的是提高效率而不是单纯的玩
3.有物品社交的概念,大家都来分享觉得好的工具
4.不光软件,还有硬件,如能够提高效率的办公桌、办公椅、办公文具等

互联网 软件 软件推荐 小众软件 智能手机互联

是不是越来越多的人喜欢实名注册?为什么?

-

网络在中国刚刚兴起的时候,大家都喜欢取各种昵称,喜欢和陌生人聊天。发展至今,越来越多的人喜欢SNS,喜欢实名注册,喜欢基于熟人圈的交流。现在,貌似又回归到各种和陌生人的交流中,像基于LBS的一些应用的兴起等。

  • 实名带来了个人展示,也带来了虚荣。
  • 好友有认识程度之分,大多数并不那么”好“和”友“。
  • 人们上的不是SNS,而是寂寞。
  • 人们上的也不是LBS,还是寂寞。

互联网 社交网络 实名

万人都觉得淘宝开店已经没有出路,难道真的是这样吗?

-

2015年6月26日,淘宝新店开业。现在只要是玩手机的朋友,都有上淘宝的经历,他们一听我开店,都觉得干这玩意儿已经晚了,前几年开店估计还有点干头,每次听到这种说法我就蛮沮丧的,难道现在人人都看不起的淘宝创业,难道就真的没有出路了吗?

万人觉得淘宝开店没有出路,是因为他们觉得淘宝现在的竞争太激烈,已经是一片红海。再过十年,他们会后悔今天没有在淘宝开店,因为十年后淘宝的竞争更激烈。实际上开淘宝店是否有出路取决于个人的思维和能力,能力强的人脑中没有红海这个概念,他们总能在任何市场中开辟出属于自己的蓝海!
———————————————————————————分割线—————————————————————————————

讲讲我自己的淘宝开店历程,做得不好,但勉强也算入门了。

概况:答主于去年8月辞去了深圳市南山科 技园月薪一万的工作,正式注册了自己的淘宝小店,至今已有接近一年的时间。目前店铺四钻,月纯利润在两万左右,距离自己心中的理想值还很远。

个人操作方法:选定一个小类目,在淘宝上输入产品相关关键词按销量排行,单品最高销量低于一千,该类目的利润率要尽量高于60%,小批量进货,将自己的利润率设为40% 。然后研究同行的宝贝主图及详情页面,花钱雇专业设计人员制作,可以把同行的页面发给设计人员参考。产品定价、宝贝主图以及详情页面制作好了之后,让朋友刷两单,攻心评价及晒图。

总结:
1.市场小,就解决了前期宝贝展现的问题,后期可以开直通车,带来更多的流量。
2.价格要比同行低,主图及详情页要比同行做得好,同时还要有攻心评价及晒图。做到这三点,前期基础销量不用愁*^_^*


必看:以上所讲方法不可能让你赚大钱,因为类目小,淘宝单品最高销量也低于一千,所以只适合月收入要求低于4万的朋友,如果你要求月赚十万甚至五十万,此种做法绝对不适合你。个人见解,望轻喷π_π

互联网 创业 淘宝网 淘宝店铺 淘宝开店

© COPYRIGHT BY i How And Why.com 2015