再见!中国最NB的个人网站hao123.com

深入解析最新版hao123网站源码 作为前端开发的基础,HTML5、CSS3 和 JavaScript 提供了构建现代网站所需的核心功能。HTML5 是最新版本的超文本标记语言,为网页添加了更多的元素和属性,支持更丰富的媒体内容和语义化标签,增强了网站的结构化和语义化特性。CSS3 引入了动画、过渡和多列布局等新特性,使得页面表现更加丰富和动态。而 JavaScript 作为网页的脚本语言,负责页面的行为与交互逻辑,它的引入极大地提升了网页的动态性和用户体验。 阅读详情
hao123.com据说让许多个人网站嫉妒的想哭,让许多网络公司眼红的想抢,到底什么样的网站有如此魅力,你打开浏览器在地址栏输入一个http://www.hao123.com 就可以看到,这个网站看起来非常简单,简单的几乎没有技术分量。整个网站就是由几十个html格式的静态网页组成。鼠标右键一点,你就可以把它整个网站COPY下来。但是这个网站,就这么NB,也许是中国最NB的个人网站了,如果现在搞一个中国个人网站排行榜,它无可非议的可以坐上老大的头把交椅!

网址:http://www.hao123.com

建站时间:1999年5月

站长:Li XingPin

站长年龄:22岁

e-mail: hao123com0608@21cn.com

估计收入:100万以上/月

Hao123成功因素分析:

hao123成立的早!

Hao123成立于1999年5月,是第一批 以个人形式存在的网址导航网站,它被网友喜欢的原因是很简单的,如果知道早期的YAHOO为什么能够发展那么快,就不难理解了 。hao123的初期发展思路,也是太难,不管是无意,还是有意,它借鉴的是一个国外成功的思路。犹如QQ照搬ICQ.网络同上是先入为主!抢先做,机会就大! Hao123个人网站的成功,成立早是一个很重要的因素。

Hao123定位好!

为什么很多人喜欢在HAO123上找自己喜欢的网站,而不在搜索引擎中找。接触了许多刚上网的人后就我们了解到,刚刚学会上网的人不太会用搜索引擎,也记不住那么多网址,总喜欢让一个高手把一些自己长上的网站用快捷方式方在桌面,一般总是搞的桌面慢慢的 ,却放不了。而把hao123设置为首页,打开流量器就可以轻松去看了。因为这个网站首页有国内各方面最出名的网站,而且分类一幕了然,不复杂。从99年到现在,是中国网络大发展的几年,大多人都是从菜鸟开始,自然喜欢hao123。一句话:hao123定位好,迎合了大众的需求。

Hao123 发展策略!

常常有人问我,最好的网站推广方式是什么?我不认为是搜索引擎排名,或者是网络广告,它们只能成为最重要的网站推广方式,而在网络上,最好的推广方式是:口碑! Hao123网站群的每个网站上都有这么一句话:”如果你喜欢本站,别忘了把本站网址告诉给你QQ上的朋友哦!谢谢你!” 很人性化的一句话,提醒了所有浏览自己网站的,觉得自己网站有用的网友把自己的网站推荐给其他的朋友,那么一个人推举两个,两个人推举四个,网站本身好,那么网友都愿意推荐,于是网站就会象病毒一样迅速的被众多的人知道了 。

hao123这招用的是特别的好成功,最能构体现的是它的系列站点中的QQ163.COM. 这个网站的版面设计应该会让所有的专业美工大吐血,秘密麻麻全部是音乐连接,连接大概有几千个,太夸张了,但是这种夸张的排版却是让许多网友喜欢,于是乎,去年中,几乎每天都有有网友在QQ上向我推荐这个网站,加上域名喜欢,我也乐意上,乐意向其他的人推荐。

Hao123的另外一个策略就是,当你进入它的首页的时候,总会自动弹出一个对话筐,问你是否把它设为首页,这一点虽然有点强奸个人的意愿,但是很多经常用它的人烦了 ,就把它设为首页了。另外,最重要的是,这一招,几乎让中国很大比例的网吧都把它社为了首页(据说,在发展过程中,hao123用了一个月的恶意代码,这招却是有点不道德,但是想象当年的SOHU,对这个个人网站,我们就应该理解一些了.)我最早知道hao123网址之家网站是在西安的一个叫雪妹儿的网吧,当时这个网吧的所有电脑都把hao123设为首页。后来进的网吧多了,我才知道,其他的网吧也大多把这个网站设为首页,有了中国这么多网吧的支持,流量想不大也没办法了。

Hao123系列网站群, 如果你细心看一下hao123,你会发现,的的主人黑苹果不光 有这一个网站,他一个人拥有世界排名在1000以内的网站最少有4个 ,他的一系列网站包括:

Hao123网址之家: 域名hao123.com hao123.net hao222.com hao222.net

QQ163音乐网: 域名:qq163.com 靠hao123和口碑相传,目前流量大的惊人。世界排名已经爬到100以内。

TT67动画音乐: 域名:TT67.COM 流量巨大,目前世界排名也爬到了167名(三个月平均为600多)

Q Q聊天宝典: 域名:oicq88.com 这个网站靠口碑相传知名度很高,流量一直都不小,目前世界排名一直在1000左右。

他这一系列网站都定位都是大众化的,要么是娱乐网站,要么就非常实用,并且相互推荐,使各自的流量越来越大。

Hao123的品牌:

另外,hao123的广告越来越少,而且登陆hao123.com,点击他的广告服务,看到的内容肯定让大多人会晕。其内容就是:本站广告位已满,请不要来信。由此可以看出,hao123越来越开始注意自己的公众中的形象。

目前,hao123已经取消了在首页提示是否设为首页的代码,不过在QQ163中还有是否把hao123设为首页的提示。这是一种策略,hao123越来越保持清爽纯洁,让更多的人喜欢它,Hhao123系列站点中其他网站可以用各种方法对它继续推广。

网址类网站伴随着hao123的迅速发展,越来越多的网站开始模仿它名字和内容,比如wu123 da123 zhao123 haohz等等。

随着这一段的发展,开始用hao123的不光是菜鸟了 ,有些大侠也开始用这个网站,毕竟到这个网站中找一些比较实用的网站,特别快!

我们相信,hao123逐步也可以发展成为一个品牌!

Hao123的服务器 : 对于个人网站来说,发展到一定阶段最头疼的就是服务器问题了,一般个人网站港开始的时候,都是租的虚拟主机,当流量大了,网站速度就慢了,这时候如果没有好盈利,或者好的服务器以及带宽支持,很快就会停步。Hao123在发展中期的这个阶段,得到了中资源的支持,条件就是为其宣传,针对hao123而且,只是首页多了一个连接,所以hao123能够在这个阶段得到迅速发展,目前,我们打开hao123的网站速度一直都特别快,给人的感觉,肯定不是中资源的服务器(虽然中资源有名,但是大多网友对中资源的服务器的不满应该是比较多),现在,它用的却是不是中资源的,而是国内另外一个定级大的网络公司提供的。估计每年的带宽费用最少也要几十万。

Hao123的域名策略: hao123系列网站中的域名都没有什么特速的意思,但是都比较好记。这年代,又有意思,又短的域名早就光了,所以给网站找域名,最好还是找比较简单好记的。Hao123的这种域名策略可以只得我们的学习,字母加数字,及不长,又好记(QQ163.COM / OICQ88. COM / TT67.COM )。我今年就帮朋友起了 许多这样的域名。比如帮比如手机之家(http://www.sj007.com )网络营销资源 (http://www.cn006.com ) 电子商务指南 (http://www.web136.net )等等.

HAO123的盈利模式:hao123的盈利模式和中国大多个人网站都一样,很直白简单,就靠各类加盟方式的广告。 虽然hao123目前流量很大,在其里面推广网站的效果非常好,但是hao123并没有进行收费登陆,宁就保持自己的原则,多少次一些朋友让我朋友他们登陆hao123.com 说花钱无所谓,但是,hao123都是有选择的收录。(电子商务指南网站的流量统计之中,hao123带来的流量仅仅次于GOOGLE和百度,3721带来的流量,电子商务指南目前收录在hao123的一个内页,同时打入电子商务,Google排名 等词,都排在Google和百度前面)

Hao123首页的弹出广告很有特点,有特点的几乎让国内那些门户网站羞耻,门户网站为了赚广告 费,弹出广告吓的许多用户登陆他们都需要闭上眼。Hao123的弹出广告弹出的几乎是润无细无声,在打开网站6秒后才会弹出。 我虽然不喜欢弹出广告,不过hao123的这种广告策略逼那些门户网站的让人容易接受一些。

Hao123目前的单靠网站上那些广告屈指可数的广告,粗略一算,在100万以上,这个数字却是会让许多人想不到。不过,笔者认为,hao123的可开发价值远远大于现在这个数字。 但是也许只有正规公司正确策略来很好的运作开发发挥出来。单就个人网站而言,hao123已经走到了顶峰!

网址导航类网站的明天:随着hao123的的迅速发展,从今年开始,模仿它的网站越来越多,不光由数不清的个人网站,而许多公司都是拿着钱想砸出这样的网站,已经砸的不错的有265.com V111.com 这两个都是有公司运作的,广告费砸,恶意代码搞,目前都也已经弄出来了不少的流量,其他完全照搬hao123的世界排名在1万内的个人网站更是不少。另外许多大公司也开始学习hao123 比如site.baidu.com,114.com.cn (中资源的)…..

笔者认为,这类网站应该是先入为主,后起来的,都还有一定的发展空间,但是很难超越hao123这个个人网站。

同样,hao123一系列没有太多技术含量,流量却巨大的惊人,成绩如此令人羡慕,确实值得我们每一个搞网站的朋友们去思考,探讨……

去年第一次给hao123站长通话的时候,我问他第一句话就是你网站多少钱肯卖?他们什么价钱他都不卖,接着我问:你一年能收入一百万不能?他笑了笑,说它一个月就差不多了,先是让我惊奇,后来和美萍精品网址老总一块分析后,使我对此收入数字不再有太多怀疑。之后,我花了很长时间去研究这个个人网站,写出了中国个人网站研究系列之一《中国最NB的个人网站hao123.com》。此文一发,给许多人带来的是同样的惊奇,但是更多的人是怀疑。因为怀疑,某国内著名评论网站某管理员还因此文封了我的I一段。 最近,hao123.com被百度高价收购了,有的人想不懂了,有的人沉默了,有的人疯狂了,还有一些人SB了。

关于hao123.com被百度收购:

去年我在写《中国最NB的个人网站hao123.com》之前,和百度公司的毕胜聊天的时候,曾建议百度收购hao123.com 那时候收购,肯定不会花太多的钱。

百度为什么直到现在才去收购hao123.com呢? 应该与百度的目光有关。因为很长时间来,百度每年为hao123.com提供服务器和宽带支持(价值几十万)、然后hao123.com帮百度宣传。反正收购不收购它,hao123.com一直会帮其宣传。

可能是因为众多IT界的高层在没有看我那篇文章之前,根本不知道这个看起来没什么技术含量的个人站点吧。更多知道它的人不知道它有那么大的流量和不错的收入。所以那篇文章在网上发布了以后,被数不清的网站转载。Hao123.com的世界排名也从88名很快涨到20多名, 受到更多的人关注。

今年初夏265.com曾经亲自去广东和Li Xingping谈收购、国际投资机构IDG也到广东给hao123站长投资。这时候,百度意识到了危机,如果再不出手,hao123.com以后就不一定会给其服务了。只能出大价钱。如果百度去年的时候出手,就用不了出这样的高价了。如果hao123.com 不是一个个人网站,几千万人民币也许要换成美钞了。

hao123.com作为一个个人网站,其收入确实让许多个人站长羡慕,不过比起和它流量差不多的网站而言,它的收入还是很少的。这里综合分析一下:

hao123.com是Li Xingping 的“现金流”

hao123.com作为个人网站,最可取的地方就是,它不用怎么更新,几乎不用花费精力,每月都能够给站长带来收入。所以可以说hao123.com是Li Xingping 的“现金流”。

王通研究网站盈利模式好多年了,觉得最好的模式是让网站成为站长的赚钱机器,而不是让站长成为赚钱机器。

Hao123就是这样一个网站,不用花多少精力去更新,就算几个月什么都不去管它,它照样每月都可以给其站长带来收入。所以说hao123.com是Li Xingping的“现金流”。他卖掉hao123.com等于卖掉了自己的“现金流”,然后年轻退休。

Hao123.com对百度的价值:

就目前情况来看,百度收购hao123,并没有急这让这个网站拥有其他的赢利模式,赚更多的钱。只是为了让它更好的为推广自己而服务,而不是被竞争对手收购。

Hao123.com和早期的yahoo差不多类型,不过它比起早期的yahoo。它有这么大的流量,百度会不会用它来做门户网站呢?

做门户网站现在是需要大量投入的,百度是否会愿意再投入呢?估计难。因为百度比较看重眼前的利益。也许,百度正式收购hao123后,可能会进行收费登陆收费。

在国内的网址导航网站之中,K369.COM最早开始进行收费登陆。一直开展的都非常不错。

作为导航网站,粗糙的hao123.com的流量已经走到了顶峰,如果不能进一步完善的话,它的流量会逐步下降。从最近的ALEXA图表就可以看出来。

网址导航网站还有多大前途?

一直都觉得,中国整个互联网界整体都非常浮躁,对待优秀的的东西,只会疯狂的简单的COPY。从去年我那篇文章发布以后,几乎大部分网站都加了一个网址导航栏目,甚至各个门户网站都加上了这一栏目。就连笔者认为可以成为真正的最大中文搜索引擎的一搜也专门搞了一个和hao123.com差不多的栏目网站yahoo-tool.com 中国的互联网太缺少创意了。

Copy的时候,能不能加上一些自己的独特的东西呢?

目前,hao123这样的网址导航网站一共有多少?数量大的几乎是数不清的。总是觉得这个年代,别人走过的路不一定适合你,可以学习,也可以模仿,不过最重要的是创新。

真对个人,如果因为看到hao123的成功,也许做一个网址导航网站去梦想着自己成为第二个hao123,那是不可能的,只能是一个梦。Hao123的成功,存在着许多偶然的因素。时机已经不在,那么再去COPY这样的网址导航网站,去和上万个同类网站一争高低。那只能SB了。

真对大公司,如果花巨资打造这样的网站,笔者认为更不可取。Hao123为什么如此受欢迎。除了许多偶然的因素外,主要就是简单了。简单明了的为网民提供他们最需要的服务。这是它吸引人之处。想超越它,必须创新。做个性化服务。

请调查一下大部分网民共同需求,做一个新的。也许,只是一种现有的东西的深入开发与组合,然后找出一个吸引人的卖点。就可以以不是太高的成本,打造出新的东西。

中国互联网太需要创新了!

再见 中国最NB的个人网站!

在我的中国个人网站研究系列只写了3篇后,我心目中的这个中国最NB的个人网站已经不归个人所有,被从中文最佳搜索引擎演变成专业广告发布平台的百度公司收购。其是否能够继续被众多网友喜欢,ALEXA图片很能说明,其前景不容乐观。

再见!中国最NB的个人网站hao123.com

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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关于HAOHZ.com 请不要急着打开上面的网站!打开它会让你的电脑痛苦一阵子,因为有毒!有毒!有毒! 如果你的好奇心仍然还有,请先准备好各种防止网页病毒的软件,或者别去认真去看了,听我在这里说说就够了。个人认为,这类网站短期内除了对其站长个人外,对其他的网民来说,应该是垃圾。   HAOHZ.COM网站成立于2003年9月分,用了不到两个月时间,通过国中作弊手段就把自己的ALEXA世界排名从

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但事实是我GF根本不会重转系统,她就给我打电话,我在电话里一步一步教她如何做:开机按del键进bios,找advanced setting,找boot选项,选择cdrom,保存退出,放入光盘,重启,按照提示装到C盘,OK。以前我不理解为什么360的装机量那么大,现在我懂了:1.海量用户并不知道如何管理使用电脑,360那种傻瓜式的一键解决才是他们需要的,2.他们不想花钱,但是不会找什么“破解版”,“序列号”,“注册机”她说“装过几次,都是到学校旁边的店找人帮忙重装的,一次50块”,当时我震惊了!

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自建同hao123.com一样的导航网站。使用webstack每个人都可以搭建自已的导航网站。zz121.com不懂技术也可以维护自已的导航网站,收藏笔记。

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pennyliang的专栏 3172
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