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高阶运营:从小编到新媒体操盘手 高阶运营:从小编到新媒体操盘手
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    高阶运营:从小编到新媒体操盘手 PDF 完整超清版

    新媒体运营电子书
    • 发布时间:2019-09-09 20:58:03

    给大家带来的一篇关于新媒体运营相关的电子书资源,介绍了关于高阶运营、小编、新媒体、操盘手方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小15.75 MB,龙共火火编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.8。

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  • 高阶运营:从小编到新媒体操盘手 PDF

    在书中,创作者将技巧倾囊相授,从道、法、术、器4个方面进行,让用户即能把握散播规律性,又能学得经营的实操专业技能 这书获得十四位达人协同强烈推荐 陈 辉 手机美图秀秀经营高级副总裁、《运营攻略》创作者 韩 夜 人人秀创始人 黄天文 钱包生活COO、《引爆用户增长》创作者 黄有璨 三节课创始人、《运营之光》创作者 柯 洲 笔记侠创办人兼CEO 雷文涛 有书创办人兼CEO 秋 叶 看秋叶PPT创办人 曲 凯 42章经创办人 沙小皮 视觉志创办人 沈 阳 著名学家 肖邦德 技巧帮创办人 徐达内 新榜CEO 徐志斌 见实创办人、CEO,《小群效应》《即时引爆》《社交红利》创作者 詹正凯 地球引力互联网媒体工厂CEO 

    这书紧紧围绕怎样保持指数值型生长发育开展论述,全书內容共分成四一部分。 道:互联网媒体及经营实质; 法:公司自媒体运营的逻辑方式 及新新闻人成才的方式 ; 术:互联网媒体每个细分化区域的经营升阶; 器:自媒体运营时会采用的某些实际小工具。

    龙共火火,原名龚炎。著名自媒体运营权威专家,依次出任蘑菇街、学霸君互联网媒体责任人。曾承担超出4000万重量级的互联网媒体向量,月营业额超百万元。三节课“互联网媒体P系列产品”老师,地球引力工厂、技巧帮等服务平台签订老师。虎嗅、36氪、每个人都是产品运营、PMCAFF等服务平台验证创作者,好奇心日报2016本年度50大创作者,文章内容总计阅读文章量超500万。

    目录

    • 前 言 8
    • 道:新媒体传播及运营之道 9
    • 第 1章 道|重新认识新媒体 10
    • §1.1新媒体的4大革新点 10
    • §1.2新媒体、自媒体和社交媒体间的联系与区别 15
    • 第 2章 道|传播之道:内容,关系链,场景要素 18
    • §2.1新媒体传播的三大核心落脚点 18
    • §2.2 企业新媒体传播突围三要点 32
    • §2.3 用“积木理论”看新媒体产品演变 39
    • 第3章 道|运营之道:进化视角下的范式转移 45
    • §3.1 新媒体运营的进化史 45
    • §3.2 新媒体运营的范式转移 48
    • 法:企业新媒体与个人成长法则 54
    • 第4章 法|企业新媒体之法 55
    • §4.1企业做新媒体的作用及盲区 55
    • §4.2 企业新媒体目的及阶段 57
    • §4.3 企业新媒体矩阵的搭建方法 63
    • §4.4企业新媒体KPI设置指南 84
    • §4.5四大方法找到“合适”的新媒体人 93
    • 第5章 法|个人新媒体之法 96
    • §5.1 四步找到靠谱企业 96
    • §5.2新媒体人三层境界修炼 100
    • §5.3新媒体人的四个工作习惯 120
    • 术:新媒体运营的进阶实操 125
    • 第6章 术|内容运营:数据 产品思维驱动 125
    • §6.1 定位:公众号的核心发动机 125
    • §6.2 选题:决定了一篇文章的一半 145
    • §6.3 标题:数据化分析 心理学驱动 165
    • §6.4 内容创作:三种素质的集合 170
    • 第7章 术|用户运营:UCD的方法 179
    • §7.1范围层:实现用户分类而治 181
    • §7.2结构层:私域流量池的部署 194
    • §7.3 框架层:用户体验流程设计 212
    • §7.4 视觉层:公众号的VI体系 228
    • 第8章 术|引爆用户增长 231
    • §8.1 增长的阶段 231
    • §8.2 三种增长的核心引擎 237
    • §8.3 增长的演变和优化 261
    • 第9章 术|活动运营:流程化体系规范 267
    • §9.1 活动运营的基本思考 267
    • §9.2活动七大关键步骤解 270
    • §9.3 4个公众号促活粉丝的活动 275
    • 第 10章 术|对外投放 280
    • § 10.1投放前必知的三大逻辑 280
    • §10.2如何发现早期“咪蒙” 286
    • §10.3 两大工具三大步骤在投放前刷掉99%假号 288
    • 第 11章 术|数据运营:用数据运营思维指导日常工作 292
    • §11.1新媒体数据运营的路径 292
    • 第 12章 术|微博运营:打造爆款微博的七大法则 304
    • §12.1微博的初始化定位以及矩阵建设 304
    • §12.2打造爆款微博的七大法则 311
    • §12.3娱乐营销的3大必备要素4个突围点 320
    • §第 13章 术|其他新兴平台的运营 325
    • 13.1小程序的运营 325
    • 13.2抖音的运营 339
    • 器:神器在手,天下我有 343
    • 第 14章 器:工具使用原则 344
    • §4.1工具使用三步走 344
    • §4.2工具使用原则: 351
    • 第 15章 器|那些好用的工具 353
    • §15.1 自媒体工具 353
    • §15.2 工作效率工具 362
    • 后记 367

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    学习笔记
    网友NO.836657

    JavaScript高阶教程之“==”隐藏下的类型转换

    抛砖引玉 按照正常的逻辑来说,我们判断两个值是否相等会遵循以下规则: 但是我看下面一组值: []==0 //true[]==false //true[]==!{} //true[10]==10 //true'0'==false //true''==0 //trueundefined==null //true !null==true //true 居然没有按照我们的剧本走,那它比较规则又是什么?下面我就来分析一波。 “==”的比较规则 首先我们先去ECMAScript5.1中文版( http://lzw.me/pages/ecmascrip... )找一下“==”的比较规则,如下: 1.若Type(x)与Type(y)相同, 则 a.若Type(x)为Undefined, 返回true。 b.若Type(x)为Null, 返回true。 c.若Type(x)为Number, 则 i.若x为NaN, 返回false。 ii.若y为NaN, 返回false。 iii.若x与y为相等数值, 返回true。 iv.若x 为 +0 且 y为−0, 返回true。 v.若x 为 −0 且 y为+0, 返回true。 vi返回false。 d.若Type(x)为String, 则当x和y为完全相同的字符序列(长度相等且相同字符在相同位置)时返回true。 否则, 返回false。 e.若Type(x)为Boolean, 当x和y为同为true或者同为false时返回true。 否则, 返回false。 f.当x和y为引用同一对象时返回true。否则,返回false。 2.若x为null且y为undefined, 返回true。 3.若x为undefined且y为null, 返回true。 4.若Type(x) 为 Number 且 Type(y)为String, 返回comparison x == ToNumber(y)的结果。 5.若Type(x) 为 String 且 Type(y)为Number,返回比较ToNumber(x) == y的结果。 6.若Type(x)为Boolean,……

    网友NO.861837

    详解PyTorch中Tensor的高阶操作

    条件选取:torch.where(condition, x, y) → Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量,取决于 condition 操作定义: 举个例子: import torch c = randn(2, 3) ctensor([[ 0.0309, -1.5993, 0.1986], [-0.0699, -2.7813, -1.1828]]) a = torch.ones(2, 3) atensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) b = torch.zeros(2, 3) btensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) torch.where(c 0, a, b)tensor([[1., 0., 1.], [0., 0., 0.]]) 把张量中的每个数据都代入条件中,如果其大于 0 就得出 a,其它情况就得出 b,同样是把 a 和 b 的相同位置的数据导出。 查表搜集:torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 沿给定轴 dim,将输入索引张量 index 指定位置的值进行聚合 对一个3维张量,输出可以定义为: out[i][j][k] = tensor[index[i][j][k]][j][k] # dim=0 out[i][j][k] = tensor[i][index[i][j][k]][k] # dim=1 out[i][j][k] = tensor[i][j][index[i][j][k]] # dim=3 举个例子: a = torch.randn(4, 10) b = a.topk(3, dim = 1) b(tensor([[ 1.0134, 0.8785, -0.0373], [ 1.4378, 1.4022, 1.0115], [ 0.8985, 0.6795, 0.6439], [ 1.2758, 1.0294, 1.0075]]), tensor([[5, 7, 6], [2, 5, 8], [5, 9, 2], [7, 9, 6]])) index = b[1] indextensor([[5, 7, 6], [2, 5, 8], [5, 9, 2], [7, 9, 6]]) label = torch.arange(10) + 100 labeltensor([100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109]) torch.gather(label.expand(4, 10), dim=1, index=index.long()) # 进行聚合操作tensor([[105, 107, 106], [102, 105, 108], [105, 109, 102], [107, 109, 106]]) 把……

    网友NO.212537

    React 高阶组件入门介绍

    高阶组件的定义 HoC 不属于 React 的 API,它是一种实现模式,本质上是一个函数,接受一个或多个 React 组件作为参数,返回一个全新的 React 组件,而不是改造现有的组件,这样的组件被称为高阶组件。开发过程中,有的功能需要在多个组件类复用时,这时可以创建一个 Hoc。 基本用法 包裹方式 const HoC = (WrappendComponent) = { const WrappingComponent = (props) = ( div className="container" WrappendComponent {...props} / /div ); return WrappingComponent;}; 上述代码中,接受 WrappendComponent 作为参数,此参数就是将要被 HoC 包装的普通组件,在 render 中包裹一个 div,赋予它 className 属性,最终产生的 WrappingComponent 和 传入的 WrappendComponent 是两个完全不同的组件。 在 WrappingComponent 中,可以读取、添加、编辑、删除传给 WrappendComponent 的 props,也可以用其它元素包裹 WrappendComponent,用来实现封装样式、添加布局或其它操作。 组合方式 const HoC = (WrappedComponent, LoginView) = { const WrappingComponent = () = { const {user} = this.props; if (user) { return WrappedComponent {...this.props} / } else { return LoginView {...this.props} / } }; return WrappingComponent;}; 上述代码中有两个组件,WrappedComponent 和 LoginView,如果传入的 props 中存在 user,则正常显示的 WrappedComponent 组件,否则显示 LoginView 组件,让用户去登录。HoC 传递……

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