00:00 / 00:42
连播
清屏
智能
倍速
点赞NaN
00:00 / 03:01
连播
清屏
智能
倍速
点赞6580
00:00 / 04:06
连播
清屏
智能
倍速
点赞3384
00:00 / 00:34
连播
清屏
智能
倍速
点赞6029
00:00 / 01:36
连播
清屏
智能
倍速
点赞2535
00:00 / 01:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞2
现在做矩阵号和三年前比,难度翻了不止一倍。以前剪好一条视频,改个标题就能发10个账号,现在脚本逻辑都得重新搭,不然平台就判定你重复内容,可即便这样,我还是觉得矩阵号是中小商家做流量的不错选择。你想啊,做一个几十万粉的大IP,要内容、要人设、要运气,哪一样不是万里挑一?但做矩阵,你把一个账号的“爆款逻辑”摸透了,复制到10个、20个账号上,每个账号哪怕只有几百粉,加起来的流量和转化也是很吓人的。那现在做矩阵,核心逻辑是什么?我也总结了三点,都是实战经验:第一,平台策略:聚焦+分发+效率 ,现在每个平台用户习惯和内容偏好都不一样。要是每个平台都从头做内容,团队和成本根本扛不住。我的建议是,先选一个适合你行业的平台,把80%的精力用在这,剩下的20%精力,把这些内容稍作调整,分发到其他平台,这样既保证了主平台的竞争力,又薅hao到了其他平台的流量羊毛,第二,内容生产:标准化+差异化,破解判重难题,我们现在用的是“内容模块化”把一条视频拆成“开头钩子、中间干货、结尾引导”三个模块,每个模块准备5-10种不同的表达形式,比如开头可以是提问式、故事式、冲突式,然后随机组合这些模块,就能生成几十条不同的视频,既保证了内容的连贯性,又避开了平台的重复检测。用这套方法,我们一天能产出上百条原创度高的视频,足够20个账号分发。第三,精准打透,让转化翻倍,其实矩阵号的精髓是一个账号出被限制了,还有其他账号在运转,相当于给流量和生意上了一道“保险”。如果你在矩阵号运营上还有疑问我们一起探讨。#短视频运营#重庆代运营#矩阵号运营#重庆矩阵运营#重庆代运营公司@DOU+小助手
00:00 / 02:42
连播
清屏
智能
倍速
点赞3
00:00 / 51:03
连播
清屏
智能
倍速
点赞42
第十一讲 在Ax=b的条件下最小化∥𝑥∥ 主要讲述了数值线性代数中的几个核心内容,重点围绕Gram-Schmidt正交化过程及其改进方法展开。首先,回顾了Ax=b线性方程组的多种求解情形,特别提到了当矩阵A过大时的挑战。然后详细解释了不同范数(L1、L2、L∞)下的最小化问题,通过二维图形直观展示了它们的几何意义和解的差异,强调了范数选择对稀疏解的影响。 接着,深入介绍了Gram-Schmidt正交化算法的基本原理及步骤,包括如何将一组非正交的列向量转化为正交单位向量组Q,以及如何通过矩阵R描述原始矩阵A与Q的关系,即A=QR分解。讲者详细推导了计算R矩阵元素的方法,指出R的元素实际上是Q列向量与A列向量的内积。 随后,讲述了标准Gram-Schmidt算法存在的数值稳定性问题,提出了改进版的带列交换(pivoting)的Gram-Schmidt方法,即在每一步选择剩余列中“最大”的向量进行正交化,以避免数值误差积累和基向量线性相关性过强的问题。这种方法虽然看似增加了计算量,但实际上效率并未降低,因为这些计算本质上是必须的。 后半部分引入了Krylov子空间方法及其正交化技术,介绍了Arnoldi和Lanczos算法,它们基于Gram-Schmidt思想用于大规模稀疏矩阵的特征值和线性方程求解。强调正交基的重要性,指出正交基简化了投影和系数计算过程,从而提高了数值计算的稳定性和效率。 最后,推荐了数值线性代数领域的经典教材,如Trefethen-Bau和Golub-VanLoan的《数值线性代数圣经》,并总结了本节内容属于数值线性代数的基础且经典部分,为后续处理更大规模矩阵问题奠定了理论基础。
00:00 / 49:58
连播
清屏
智能
倍速
点赞1