《增长黑客:创业公司的用户与收入增长秘籍》----你的技术真的可以赚钱

本书介绍了一种结合技术和市场的新型角色——增长黑客,通过低成本的技术手段实现产品的快速增长。文章以Hotmail的成功案例展示了如何巧妙利用用户进行口碑传播,同时介绍了增长黑客常用的手段如A/B测试、病毒营销等。

      首先,感谢优快云推出这个关于《增长黑客:创业公司的用户与收入增长秘籍》的试读活动,给我一个了解增长黑客的机会。我本身是一个长期搞技术的人,所以当看到这本书的简介的时候,个人感觉触动非常大,决定试读一发,读完之后感觉这本书还是不错的,技术你不仅仅可以用来做出你想要的东西,满足客户的需求,在关键时候还可以帮你赢得客户。

      在这本书的内容简介中,首先提到了增长黑客的简单概念即增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色,主要依靠技术和数据的力量达成各种营销目标,而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。简单来说就是低成本甚至零成本地用“技术”来让产品获得有效增长。对于当前社会下,“大数据”横行的社会下,如何将大数据和你所学的技术联系在一起恐怕是每个技术人员所关注的,所以这本书你值得阅读,来细细体会一下你的技术到底能做什么!

      试读提供了第一章《增长黑客的崛起》和第四章《激发活跃》相关章节的内容,第一章中作者先引用美国历史上的淘金热来引出当前互联网下大量兴起的创业潮,人们“抛家舍业”加入到互联网创业群众,但是就像作者在书中说的那样,在国内,中小企业的平均寿命只有3.7年,小微企业还不到3年。创业的人很多,但是存活率不高!接下来作者通过引用Hotmail的创业故事来阐述增长黑客的胜利,Hotmail这个网络邮箱为了用户的增长也是费劲了心思,最后通过在每封通过Hotmail发送的邮件的后面加了一句---I love you.Get your free E-mail at Hotmail.短短的一句话,吸引了大量的用户。可以说,这是互联网发展早期的一起教科书式的网络营销事件,Hotmail仅依靠一行文字,就恰到好处地撬动了它的用户为它免费进行了宣传。整个过程既没有生硬植入的骚扰信息,也没有大张旗鼓的巨额投入,这股全新的产品增长理念正在兴起,而使用这一方法工作的人就是增长黑客。

     随后作者给出了增长黑客的定义,增长黑客这一说法源于硅谷,增长黑客们试图用更聪明的方式解答产品得以增长的奥妙,并使之成为助力产品增长的长效机制。他们通常采用的手段包括A/B测试、搜索殷勤优化、电子邮件召回、病毒营销等,而页面加载速度、注册转化率、E-mail到达水平、病毒因子这些指标成为他们日常关注的对象。

 第四章《激发活跃》主要讲了A/B测试在一些著名产品中的应用,包括LinkedIn这些知名网站,所谓A/B测试,简单来说就是针对想调研的问题提供两种不同的备选解决方案,然后让一部分用户使用方案A,另一部分使用方案B,最终通过数据观察对比确定最优方案。并介绍了A/B测试在不同平台的应用,最终得出的结论是:永远不要满足于当下的结果,因为世界上总有更好的解决方案。

    虽然仅仅是给了两章,但是仍然感觉这书是不错的,希望能完整的阅读这本书!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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