变天!用小程序月入21000笔!狂吸粉165万,他们做对了什么?

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微信“跳一跳”跳出了小程序的一片天,完成了超过千万的流量变现。在接入小程序之后,摩拜单车月活跃用户量环比增速超过200%。周黑鸭小程序完成了服务号165万的会员转化,会员日均消费21000笔,占总消费的83.59%

微信小程序的成功并不是个例,这种成功的背后究竟藏着什么秘密?


自带流量的庞大平台


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在2018年3月,七年磨一剑的微信用户数量超过10亿在《2018微信数据报告》中,微信消息日发送次数450亿在如此庞大的用户基础上,点击就用无须下载的便利,让出生仅两年的微信小程序用户量在今年已经累计突破9亿


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相较于2017年,2018年小程序的用户留存率均值增加12%,越来越多的微信用户开始使用小程序。而在用户量的增长背后是开发用人需求的增加,是小程序市场的扩大。


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正是这种高效率的使用效果,戳中用户心中痛点。


相较于APP的开发,小程序对于开发者的开发成本更低,上手难度更小。只要你想抓住庞大的用户红利,下一个拥有150万流量的小程序开发者就是你。


开发简单上手,

任何人都可以成为开发者

  

微信官方为小程序的开发准备了专门的开发平台。跨平台跨版本跨机型的开发便利,可视化的编程模式,大大便利了新手小白开发者的入门。


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零基础也能听懂

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错误预警示范

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手把手演练入门

在所有的课程中,黄老师都会先讲解其中的原理和运用到的知识点,然后一行一行敲入代码,在实战项目中分析解释每行代码的用途。


开放源代码自己分析

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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