以知识分享为幌子

本文探讨了当前知识分享平台如知乎、分答等的真实价值。指出高质量内容在这些平台上往往被忽视,而迎合大众口味的内容更容易受到关注。文章进一步分析了这种现象背后的原因,并认为这些平台的成功在于它们能够巧妙地利用用户的低俗兴趣。

突然知识分享这个词就火了,从知乎的火爆开始,到在行,到值乎,到现在分答,从无偿到有偿,很多人说,看,知识分享终于可以体现价值了。


然而,很遗憾,事实并不是。


今年知乎盐咖,有个90后群有很多年轻人去了,其中不乏数万粉丝和十数万粉丝的大V,以及一些买票去参观大V的各路小透明们,我就问了问我自己这边的小伙伴群,一群大部分在互联网功成名就的老炮们,不要说去参加,甚至没有一个对此话题有兴趣的。


这事让我想起了当年donews聚会的盛典,最初donews聚会多辉煌啊,尚青涩的李彦宏,马化腾都去捧场的,各路大佬都给面子,后来就一茬不如一茬,变成媒体圈一群自以为怀才不遇的各路评论家的吹捧与自我吹捧大会。 如果你看知乎盐咖,我觉得,也有这个味道。我私下用了一个非常不友好的词汇,叫做伪大V的盛宴,我不能说这里真的没有牛逼的人,但很抱歉,实际情况就是,大部分真正有份量的人,不需要这样的聚会,甚至会排斥这样的聚会。


知乎上其实牛人还是很多,有些内容也是让人印象深刻,如果我说知乎上没有好的知识,没有出色的人,这是不公平的,也是不客观的,但是必须实事求是的说,不论是知乎,或者其他任何知识社区,都会存在一个先天性问题,就是,曲高和寡,高质量的内容往往不受待见,而迎合大众口味的才是容易脱颖而出的,在这个前提下,你可以想象,知乎的点赞机制真正鼓励的,依然是媚俗,而不是内容价值。 我通过知乎还是认识了不少牛人,但这些人大部分都是只有几百个赞,放在那里几乎无人问津的。 而某些大V的基本知识水准,其实只能用呵呵来形容了。


简单一句就是,从我熟悉的几个领域来看,知乎上有价值的答案,非常稀缺,而很多高票答案,虽然观点符合大众口味,但纯属胡扯。


(从我不熟悉的领域看,知乎学霸还是蛮多的,很多专业知识科普都回答的特别好,对学霸而言,知乎还是一个不错的体现自己才华的平台,但是从商业角度,但凡具有可操作性的商业实战问题,基本上不会有太有价值的答案,原因,我相信大家都明白。)


而分答就更奇葩了,当引入王思聪之后,分答已经和知识分享毫无关系了。


分答的机制本身就和知识分享无关,如果这个知识很值钱,那么每个人用1元钱偷听本身就是个非常不靠谱的逻辑,如果这个知识不值钱,标价提问就是一个很扯淡的逻辑,而分答之所以有这个逻辑,就是因为人家玩的根本不是知识分享。而是偶像与粉丝的互动,然而,却以知识分享的名义去发布。


其实,就算是王思聪,也可以走知识分享的路线的,比如,请王校长回答一下他的投资理念和项目评选标准。但显然,在这个机制下,这个问题一定不会赢得海量的偷听,一定是一个巨亏本的提问,所以还是问王校长最热衷的体位比较好,这就是整个机制所带来的媚俗的极致。


那么,你以为我在批判他们么?恰恰相反,其实今天这篇文章想说的是,这才是成功的市场操作。


用一个有逼格的概念,让用户去心安理得的享受低俗。这才是产品得以爆发的关键。


我最早总觉得知乎这种逼格太高的产品没戏,什么时候意识到自己对知乎的判断出问题了呢?当我发现知乎上出现各种热门低俗八卦的问题和答案的时候,我意识到我错了,知乎真的能成。而今,知乎的发展远超过我的想象,就是因为,人家成功的转型成为第一手爆料,解密的平台,满足了极大多数人类的八卦心态,同时又兼具了天涯的各种争论,猫扑的恶搞,以及豆瓣的文青,你说人家怎么能不成。


分答也是,粉丝可以直接用这种方式完成对爱豆的供养,这模式简直不要太完美,赶紧请宋仲基来彪几句中文吉祥话,然后跑去百度贴吧里放个链接,分分钟分答就可以爆火,而且,人家这是知识分享平台,逼格甩贴吧几条街有没有。


其实知识分享火了以后,越来越多的各种社交工具都引入这个概念,以知识分享的名义,约,约,约,约什么?嘿嘿,嘿嘿。


人们总是倾向于为自己一些很low的欲望或者行为标注一个高大上的标签,实现心理自我安慰。这是我们每个人可能都避免不了的一种自我欺骗,自我麻醉,而成功的市场行为,则完美的诠释了这样的心理诉求。 这就是今天跟读者们分享的观点,也是值得学习的地方。


他们都是很好很好的啊,然而我并不喜欢。



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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