101种在家就能做的网上生意

本书介绍了101种可以在家中开展的网上生意类型,涵盖了从在线书店到虚拟助理服务等广泛领域,并提供了实用建议和技术支持等内容。

转载自 【http://baike.baidu.com/link?url=67Ertf8LNQ3LlAPeXgsp7e4jZUDSafwET5i0O3DPrBr6im5KLpEwLXvFpUivy-JDDWO0mpPhZ3SsyXYdI5k6Pa】


《101种在家就能做的网上生意》是中国社会科学出版社出版的图书,作者是苏珊·斯威尼。

作品目录

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导论
网上生意——我们毕生的赚钱良机
你需要考虑的要点
第一部分如何做在线生意
店主须知
电子店面开发方法
ASP模式
购买店面开发软件包
自己规划和开发
店面功能
购物车
购物通知
集成的库存管理
客户数据库管理
集成的邮件列表
可搜索的产品数据库
缩略图功能
顾客邮件通知
无限制的自动反馈邮件
配送方式
电子优惠券、折扣券以及特价券
技术支持
会员计划
支付处理方式
在线收款的好处
获取一个因特网商业账户
选择合适的电子商务级别
电子商务级别1交互式的订单处理
电子商务级别2接收电子付款
电子商务级别3店面选购和支付自动化
电子商务级别4完全集成
小结
第二部分在线生意的101种顶级创意
1.广告网络
2.公寓定位器
3.艺术品商店
4.协会管理
5.拍卖网站
6.汽车咨询
7.横幅广告设计师
8.美容产品
9.博客软件/博客目录
10.在线书店
11.商机中心
12.商业经纪人
13.商业计划写作服务
14.卡通画家/笑话写手
15.分类广告
16.收藏品商店——代人找寻稀见书籍和唱片
17.商务保洁
18.社区活动站点
19.门房服务
20.烹调书籍和食谱
21.文案撰写
22.优惠券站点
23.工艺品商店
24.定制日历
25.定制印刷产品
26.Cybermalls超市店主/经营者
27.桌面图像
28.餐饮指南
29.直销/直邮
30.DIY(自己动手做)站点
31.电子书
32.教育产品
33.电子产品商店
34.电子邮件提醒服务
35.职业介绍所
36.活动和会议策划
37.电子杂志(在线杂志)
38.募捐者
39.家谱研究
40.礼品花篮
41.礼品订送(在线愿望列表)
42.平面设计
43.健康指南
44.嗜好商店
45.旅馆指南
46.打猎和钓鱼用品
47.形象顾问
48.信息经纪人
49.室内设计
50.邮件列表服务
51.地图和旅游信息
52.市场调研
53.字母组合
54.电影评论站点
55.音乐中心
56.业务通讯开发商
57.在线教练
58.在线花店
59.在线模特经纪公司
60.在线推广公司
61.在线度假村名录
62.宴会筹划和宴会用品
63.照片展览站点
64.播客和播客目录
65.摄影
66.新闻稿开发者
67.新闻稿投送服务
68.印刷服务
69.私人调查/寻人服务
70.专业组织者
71.公共关系专家
72.房地产站点
73.简历写作服务
74.橡胶图章公司
75.搜索引擎优化服务
76.搜索引擎提交和监视服务
77.在线研讨课
78.老年服务
79.标牌制作服务
80.小型公司资源中心
81.软件下载站点
82.体育用品商店(新的和二手的)
83.调查服务
84.旅游信息中心
85.商业展览目录
86.培训/演讲
87.脚本服务
88.翻译服务
89.旅游咨询
90.T恤设计
91.家教服务
92.销售二手电脑
93.虚拟助手
94.虚拟造型
95.网站设计
96.网站管理员
97.网络广播
98.web站点评论
99.婚庆用品
100.减肥服务
101.名人录
关于作者
……

作者简介

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苏珊·斯威尼(SusanSweeney)是ERBInteractive公司的合伙人,互联网营销领域著名的产业专家。她也是其他几本畅销书(包括101WaysToPromoteYourWebSite,3GMarketingontheInternet和Thee-BusinessFormulaforSuccess)的作者。她经常作关于互联网营销方面的演讲,出席各种会议、公司研讨会、培训班及其他活动。苏珊居住在加拿大新斯科舍省的贝德福德,以及美国佛罗里达州的迈尔斯堡。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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