微信听一听有流量吗?如何让公众号文章的听一听用作者的声音?

微信听一听是什么?有没有流量?

微信听一听是什么?微信听一听是微信2024年1月上线的新功能,放在了搜一搜,扫一扫,看一看同级,如图。

微信听一听很长一段时间都在内测,现在全量开放了。不仅可以听音乐,也可以听你关注公众号发的文章。

微信听一听有没有流量?

这个问题,问就是有。背靠微信10亿+日活,而且还是发现里面一级入口。除此之外,听一听也在搜一搜里有入口,当然这个主要是收录音乐的。

我们关注最重要的是什么?用户除了在看文章,看视频外,还有很多场景会用到听,比如跑步,比如开车,比如爬山等等,所以很多人完全忽略了播客影响力。

所以白杨SEO自己也用了自己音色,你如果是点耳机图标(如下图)播放就会发现了是不?

微信听一听怎么开通及使用?

微信听一听怎么开通?

只要你的微信安桌版本是8.0.46或苹果版本是8.0.47及以上都有。在你微信设置里,点通用,点发现页管理,点听一听在发现页打开就有了。

微信听一听怎么使用?

进入 “听一听” 后,默认显示音乐页面,有今日热门音乐、朋友推荐歌曲、推荐音乐人等。可根据喜好选择歌曲,也可在搜索框中输入歌名、歌手名搜索特定音乐。

若想听音频,如播客、电台、有声书,之前听过的公众号文章等,点击 “音频” 标签切换到音频页面,选择感兴趣的音频内容进行播放。

点击歌曲或音频的播放按钮即可开始播放,播放过程中可点击暂停按钮暂停播放,再次点击可继续播放。

点击分享按钮,可将正在播放的歌曲或音频分享给微信好友或分享到朋友圈,也可复制链接分享到其他平台。

公众号文章音频怎么用上自己的声音?

上面我有写到白杨SEO这个公众号目前的文章如果你是点播放的话,已经是用上白杨SEO录制的声音了。

你肯定想问,为什么我的公众号文章点播放还是通用声音,这个怎么弄的?

其实这个非常简单,只是很多人没注意或者不知道而已!白杨SEO就来简单分享下四步就可以搞定!

第一步,你需要下载【公众号助手】APP,不管是安卓还是苹果手机都可以下这个APP软件。

第二步,你需要打开公众号助手APP,然后用你公众号管理员的微信登录这个公众号助手后,再然后点设置,点朗读音色,再点创建新的音色。如图,

第三步,点创建音色后,根据官方提示,自己录一段话,如图。录完后,等待AI生成。

第四步,生成后你可以给音色取名,然后选择你录的点应用,你的文章播放以后就是你的声音了。简单吧?

微信新功能结合推广白杨SEO之前已经写了哪些?

我从2018年1月注册这个公众号开始,除了分享网站SEO以外,就开始分享微信生态的流量。从公众号,小程序,搜一搜,问一问,直到今天上面听一听。

有很多微信生态玩家,甚至我猜肯定有少量微信官方人员可能也知道我,哈哈哈。

如何看公众号文章是搜索流量还是推荐流量为主?

怎么去看自己发的公众号文章到底是搜索精准流量还是推荐流量为主

当然你在公众号后台网页端点某篇也能看到,不过这里只有7天数据,而你在公众号助手APP上可以看到所有发表的哈,看图。

有朋友问微信看一看的流量怎么没显示?其实看一看已经合在推荐里了,而朋友在看这个单独有显示的,上图也有。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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