新用户,玩「聊天宝」完整过程(亮点&槽点)

本文分享了作者对“聊天宝”应用的初次体验,包括接受邀请、注册、下载及使用流程中的亮点与不足,如红包奖励机制和引导分享策略。同时也提到了一些流程上的问题,比如已注册用户无法通过邀请下载APP,以及对个人信息输入的要求。

体验了一把流程,还是有一些亮点的(其他产品经理,可以借鉴) 。


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接受邀请,填写注册信息
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已经注册过的,提醒


这里比较坑的,如果你已经是老用户,通过邀请,都下载不了app(比较2的流程)


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信息注册完成后,下载


接受邀请后,剩下的是,下载、安装、使用


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引导输入真实姓名(你会输入么?我是不会)


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注册成功后的,红包奖励


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图片发自简书App


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领取现金红包


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红包领取


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引导用户分享页面


End ,

过程如上 。


还是可以体验一把,玩玩的 。


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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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