睡后收入指南:普通人如何搭建“睡觉时也能赚钱”的模型

北风:睡后收入有哪些行业?如何打造睡后收入 财富增长需要使用杠杆,商业杠杆有三种来源: 资本; 人力; 复制起来边际成本为零的产品(比如代码和媒体) 很多人都在追求睡后收入/被动收入,但一定程度上,我是不支持抱着这个心态来做事的,因为一旦你抱着这个预期,遇见机会/项目就会挑三拣四,就像我前几天的文章《北风:在拥有500w之前,不要过分追逐长期主义》提到的: 长期主义没有错,但不要矫枉过正。 如果再有一些可能在你看来不那么体面的赚钱机会,不要觉得丢脸,放下一切,狠狠的吃一把肉。 先赚钱,保证自己在快车道上,才有机会抓住跨阶级的机会,谁也不知道这 阅读详情

一、睡后收入真的存在吗?

你是否曾幻想过这样的生活:在阳光明媚的午后,别人还在办公室里忙碌,而你却在海边悠闲度假,同时手机上不断收到进账的消息;又或者在深夜熟睡时,账户里的钱也在悄然增长。其实,这并非遥不可及的梦想,实现这一切的关键,就在于拥有 “睡后收入”,也就是被动收入。

与主动收入不同,主动收入是我们通过付出时间和精力,如日常工作、兼职等直接换取的报酬,一旦停止工作,收入也就随之停止。而睡后收入则是在我们无需持续投入时间和努力的情况下,依然能够源源不断获得的收入。就像知名作家即便在休息、旅游时,其作品的版税收入也不会停止;房东每月固定收到房租,不用每天操心租房事宜;投资股票、基金的人,只要投资策略正确,即使在睡梦中,资产也可能在增值。

睡后收入的重要性不言而喻。一方面,它能为我们提供财务保障。在面对突发情况,如失业、生病等,睡后收入可以维持我们的生活开销,不至于让生活陷入困境。就像在疫情期间,很多人失去了工作,没有了主动收入,但那些拥有房租、投资理财收益等睡后收入的人,生活压力相对就小很多。另一方面,睡后收入是实现财务自由的关键一步。当睡后收入超过日常支出,我们就有了更多选择的权利,可以去追求自己真正热爱的事情,而不必被金钱束缚 。

二、实现睡后收入的底层逻辑

要建立 “睡觉时也能赚钱” 的模型,我们首先得弄清楚其底层逻辑。简单来说,睡后收入的本质是前期投入一定的资源,如时间、金钱、技能等,构建起一个能够自动产生收益的系统 。

以投资房产为例,在前期,你需要投入大量资金购买房产,还可能需要花费时间挑选合适的地段、了解市场行情等。一旦完成投资,房产就相当于一个收益系统,随着时间推移,房产可能会增值,同时你还能通过出租获得租金收入。即使你在睡觉、旅游,这些收益也会持续产生。就像在一些一线城市,早年购买房产的人,随着城市的发展,房产价值不断攀升,每年收取的租金也是一笔可观的收入,这就是房产这个资产为他们工作带来的睡后收入。

再比如创作者,像写小说的作家、制作音乐的音乐人等。他们在创作作品时,投入了大量的时间和精力,运用自己的知识和技能,创作出具有价值的作品。当作品完成并发表后,就可以通过版权收益获得睡后收入。作品被出版、改编成影视、被播放收听等,创作者都能从中获利。比如 J.K. 罗琳创作的《哈利・波特》系列小说,不仅在全球范围内畅销,还被改编成电影、游戏等多种形式,即使她不再创作新的《哈利・波特》相关内容,这些作品的版权收益依然源源不断 。

从这些例子可以看出,睡后收入的底层逻辑就是让资产、技能、知识等为自己工作,通过构建一个稳定的收益系统,实现即使在不进行主动劳动时,也能有收入进账 。

三、普通人可实操的睡后收入模型

(一)理财投资类

  1. 银行储蓄与低风险理财产品:银行定期存款是最常见的理财方式之一,风险极低,收益相对稳定。以一年期定期存款为例,目前一些银行的年利率在 1.5% - 2% 左右。假设你有 10 万元本金,存一年定期,按照 1.8% 的年利率计算,一年后你将获得 1800 元的利息收益 。货币基金也具有低风险、高流动性的特点,收益一般比银行活期存款高,目前年化收益率大概在 2% - 3% 之间。它就像一个灵活的资金蓄水池,你可以随时存入和取出,收益按日计算,非常适合作为短期闲置资金的存放处。比如余额宝就是一款大家熟知的货币基金,操作便捷,收益稳定,很多人会将日常备用金存入其中,在保证资金随时可用的同时,还能获得一定收益 。
  1. 基金定投:基金定投是指在固定的时间(如每月 10 日),以固定的金额(如 500 元)投资到指定的开放式基金中。这种方式不需要你具备专业的投资知识,也不用时刻关注市场涨跌。通过长期定期定额投资,能够有效地平摊成本,降低市场波动带来的风险。以沪深 300 指数基金为例,过去十年间,坚持定投的投资者平均年化收益率可达 8% - 12% 左右。小明从 2013 年开始每月定投某沪深 300 指数基金 500 元,到 2023 年,经过十年的积累,他的本金投入为 6 万元,而基金市值达到了 11 万元左右,实现了资产的大幅增值 。
  1. 股票投资(进阶):股票投资具有较高的收益潜力,但也伴随着较大的风险,适合有一定投资知识和经验、风险承受能力较强的人。要选择优质股票,首先要分析企业的基本面,包括公司的盈利能力、财务状况、市场竞争力等。比如贵州茅台,作为白酒行业的龙头企业,多年来业绩稳定增长,具有强大的品牌优势和较高的市场占有率。其股价长期呈上升趋势,投资者通过长期持有,不仅可以获得每年的股息分红,还能享受股价上涨带来的丰厚收益 。然而,股票市场波动较大,像 2020 年疫情爆发初期,股市大幅下跌,很多股票价格腰斩。所以在进行股票投资时,一定要做好充分的研究和风险评估,不要盲目跟风。

(二)知识技能变现类

  1. 在线课程与培训:如果你在某个领域拥有专业技能,如编程、设计、语言教学等,那么可以将这些知识和技能制作成在线课程,在知识付费平台上售卖。比如在网易云课堂、腾讯课堂等平台上,有很多讲师分享职场技能提升课程,涵盖办公软件高级应用、项目管理、沟通技巧等方面。一位资深职场人士小李,在平台上发布了一系列职场晋升课程,详细讲解如何撰写简历、面试技巧、职场人际关系处理等内容,课程定价 99 元,上线一年来,累计售出 5000 多份,仅这一门课程就为他带来了近 50 万元的收入 。而且随着课程的持续售卖,未来还会不断有收益进账,真正实现了知识的睡后变现 。
  1. 写作与版权收入:写作是一种广泛且具有潜力的变现方式。写网络小说是很多人实现睡后收入的途径之一,在起点中文网、晋江文学城等平台上,作者通过创作小说,根据订阅量、打赏等获得分成收入。知名网络作家唐家三少,创作了《斗罗大陆》等一系列热门作品,其作品不仅在国内畅销,还被改编成动漫、影视等多种形式,版权收入极高,多次登上网络作家富豪榜 。此外,给媒体投稿赚取稿费也是常见的方式,像《人民日报》《读者》等报刊杂志,对优质稿件都有一定的稿费支付。出版书籍则可以获得版税收入,书籍销量越高,作者获得的版税就越多。

(三)出租闲置资源类

  1. 房产出租:在一线城市或热门地段,房产出租是一种稳定的睡后收入来源。以北京为例,一套位于四环附近的两居室,每月租金大概在 5000 - 8000 元左右。房东张先生在海淀区有一套闲置的两居室,通过中介出租给了一位上班族,每月收取租金 6000 元,一年下来租金收入达到 7.2 万元 。这笔收入无需张先生进行额外的劳动,只要房屋存在,租客按时缴纳租金,他就能每月获得稳定的现金流 。
  1. 共享设备出租:如今,共享经济蓬勃发展,将闲置的摄影器材、露营装备、汽车等通过共享平台出租,也是一种不错的增收方式。小王是一位摄影爱好者,拥有一套专业的摄影设备,平时大部分时间闲置。他将设备挂在某共享平台上出租,按照使用时长收费,平均每月出租 10 天左右,每次租金 200 - 300 元,每月通过出租设备能获得 2000 - 3000 元的收入 。不仅让闲置资源得到了充分利用,还为自己带来了额外的睡后收入 。

(四)副业与线上创业类

  1. 电商副业:利用业余时间开网店、做电商代理是很多人尝试的副业方向。在淘宝、闲鱼等平台上,你可以销售特色商品。比如小赵在闲鱼上售卖自己手工制作的饰品,从设计、制作到拍照、上架,都亲力亲为。由于饰品款式独特,价格实惠,吸引了不少顾客,每月销售额可达 5000 - 8000 元,扣除成本后,每月利润在 2000 - 3000 元左右 。随着业务的不断发展,小赵还开始招募兼职人员帮忙制作饰品,逐步扩大业务规模 。
  1. 自媒体创业:运营自媒体账号也是实现睡后收入的有效途径。通过在抖音、小红书、公众号等平台持续输出优质内容,吸引粉丝关注。当粉丝量达到一定规模后,就可以通过接广告、带货、平台补贴等方式盈利。以美食博主为例,他们会拍摄制作美食的视频,分享美食制作技巧和经验,吸引了大量喜欢美食的粉丝。当粉丝量达到 10 万以上,就会有食品品牌主动联系合作,推广其产品。某美食博主小张,在抖音上拥有 50 万粉丝,通过与食品品牌合作推广,每月仅广告收入就有 3 - 5 万元 。此外,还可以通过直播带货,进一步增加收入。

四、搭建睡后收入模型的步骤与要点

(一)自我评估与目标设定

在搭建睡后收入模型之前,我们首先要对自己进行全面的评估。仔细审视自己拥有的资金状况,比如你目前的储蓄有多少,每月可用于投资或创业的闲置资金大概是多少。同时,要深入挖掘自己的技能和特长,如果你擅长绘画,那么可以考虑通过出售画作、制作线上绘画课程等方式变现;要是你语言表达能力强,擅长演讲,或许可以尝试做自媒体主播、参加商业演讲活动等 。另外,不要忽视自己拥有的资产,除了房产,一些具有收藏价值的物品也可能为你带来收益。比如,收藏的限量版邮票、古董等,随着时间推移和市场需求变化,它们的价值可能会不断攀升,在合适的时候出售就能获得一笔可观的收入 。时间也是一种重要资源,评估自己每天、每周能抽出多少时间用于发展睡后收入项目,是下班后的几个小时,还是周末的整块时间,这将影响你选择的睡后收入方式 。

在对自身有了清晰的认识后,就要设定明确、可实现的睡后收入目标。这个目标不能过于模糊,比如 “我要赚很多钱”,而是要具体且可衡量,像 “一年内通过基金定投实现月均 1000 元被动收入”“半年内通过自媒体运营实现月收入 5000 元” 等。设定这样的目标后,你可以将其分解为阶段性小目标,以便更好地执行和监控进度 。

(二)学习与积累

针对你选择的睡后收入模型,学习相关知识和技能是必不可少的。如果你打算通过投资来实现睡后收入,就需要学习金融知识,了解股票、基金、债券等投资产品的特点和风险,掌握基本的投资分析方法,如基本面分析、技术分析等 。可以通过阅读专业的金融书籍,像《小狗钱钱》《穷爸爸富爸爸》《聪明的投资者》等,这些书籍用通俗易懂的语言介绍了投资的基本原理和方法;也可以参加线上或线下的投资课程,向专业的投资顾问学习,系统地提升自己的投资能力 。

要是你选择自媒体创业,那就要学习内容创作和运营技巧。在内容创作方面,学习如何撰写吸引人的文案、拍摄高质量的视频、制作精美的图片等,使你的内容能够在众多信息中脱颖而出,吸引用户的关注。运营技巧也同样重要,了解不同自媒体平台的规则和算法,掌握如何提高账号的曝光率、粉丝的增长和留存方法等 。比如,抖音平台注重视频的创意和趣味性,小红书则更强调内容的实用性和种草属性,你需要根据平台特点调整自己的运营策略 。持续学习和积累经验是一个长期的过程,不能一蹴而就,只有不断提升自己的能力,才能在竞争激烈的市场中获得成功 。

(三)制定计划并执行

制定详细的行动计划是实现睡后收入目标的关键步骤。以自媒体创业为例,第一个月你要完成自媒体账号的定位和内容规划,明确你要创作的内容方向,是美食、旅游、科技还是其他领域,以及你的目标受众是谁 。同时,规划好初期要发布的内容主题和形式,比如准备发布 10 条短视频,每条视频的主题和拍摄风格都要提前确定 。第二个月开始发布内容,并积极与粉丝互动,回复评论和私信,提高粉丝的活跃度和粘性 。在这个过程中,要按照计划严格执行,不能轻易拖延或放弃。比如,计划每周发布 3 条内容,就一定要按时完成,保持内容的更新频率,这样才能让粉丝养成关注你的习惯,提高账号的影响力 。

(四)风险控制与心态调整

在投资和创业过程中,风险是不可避免的,我们要时刻注意风险控制。在投资时,要分散风险,不要把所有资金都投入到一个项目或一种投资产品中。比如,除了投资股票,还可以配置一部分资金到债券、基金等低风险产品中,以降低整体投资组合的风险 。在进行副业创业时,要平衡好主业和副业的关系,不能因为副业而忽视了主业,导致失去稳定的收入来源 。同时,要保持平和的心态,面对挫折不要轻易放弃。在自媒体创业初期,可能会面临粉丝增长缓慢、内容阅读量低等问题;投资过程中也可能会遇到市场波动,导致资产暂时缩水。这时候,我们要相信只要坚持下去,不断改进和调整策略,就一定能够取得成功 。

五、常见误区与避坑指南

(一)警惕高收益陷阱

在追求睡后收入的道路上,我们一定要时刻保持警惕,远离那些看似诱人的高收益陷阱。市场上常常会出现一些号称 “零风险高收益” 的投资项目,这些项目往往以高额回报为诱饵,吸引投资者上钩,但实际上,这些承诺往往是不切实际的。

以曾经火爆一时的 P2P 网贷为例,在发展初期,许多 P2P 平台为了吸引投资者,纷纷打出高息的旗号,承诺年化收益率可达 10% 甚至更高,远高于银行存款和一般理财产品的收益。不少投资者被这些高收益所吸引,将大量资金投入其中。然而,随着行业的发展,P2P 平台的问题逐渐暴露。一些平台本身缺乏有效的风控措施,资金链断裂,最终导致无法兑付投资者的本金和利息。像 e 租宝、泛亚等 P2P 平台,涉案金额巨大,涉及的投资者众多,这些平台的倒闭让无数投资者血本无归,多年的积蓄瞬间化为乌有 。

这些高收益陷阱往往具有一些共同的特点。它们通常会夸大收益,淡化风险,让投资者只看到诱人的回报,而忽视了背后隐藏的巨大风险。同时,这些项目可能缺乏透明度,投资者难以了解其真实的运营情况和资金流向。一些不法分子还会利用投资者的贪婪心理,以各种理由诱导投资者不断追加投资,最终陷入更深的困境 。因此,在面对高收益诱惑时,我们一定要保持冷静,不要被眼前的利益冲昏头脑。要仔细分析项目的风险和收益,了解其背后的运作机制,多咨询专业人士的意见,避免盲目投资 。

(二)避免盲目跟风

在追求睡后收入的过程中,盲目跟风是一个常见的误区。很多人看到别人在某个领域赚钱,就不假思索地跟着进入,却没有考虑自己的实际情况和市场的变化。比如,在股票市场,当某只股票被炒得火热,价格不断上涨时,一些投资者看到周围的人都在买入,就忍不住跟风买入,而没有对这只股票的基本面、公司业绩等进行深入分析 。这种盲目跟风的行为往往会导致投资失败。因为股票价格的上涨可能只是短期的市场炒作,一旦热度消退,价格很可能会大幅下跌,投资者就会遭受损失 。

再比如,近年来自媒体行业发展迅速,很多人看到一些自媒体博主通过创作内容获得了丰厚的收益,就纷纷加入自媒体大军。然而,他们没有考虑到自己是否有创作的能力和兴趣,是否能够持续输出优质的内容。自媒体行业竞争激烈,只有那些真正有才华、有创意,并且能够坚持下去的人才能获得成功。如果只是盲目跟风,没有自己的特色和优势,很容易在这个行业中迷失方向,浪费大量的时间和精力,却得不到相应的回报 。

每个人的情况都是不同的,我们要根据自己的兴趣、技能、资金状况等因素,选择适合自己的睡后收入方式。在做出决策之前,要充分了解市场的需求和趋势,进行深入的调研和分析,制定出合理的计划和策略 。同时,要保持独立思考的能力,不要轻易被他人的意见和行为所左右 。

(三)认清前期投入的必要性

无论是学习技能还是启动项目,都需要前期投入时间、精力和资金,这是实现睡后收入的必经之路,我们不能期望一夜暴富。以自媒体账号运营为例,从默默无闻到实现盈利,往往需要长时间的积累。在初期,创作者需要花费大量的时间来学习内容创作技巧,了解平台规则和算法,还要投入精力进行选题策划、拍摄、剪辑等工作 。在这个过程中,可能很长一段时间都看不到明显的收益,粉丝增长缓慢,内容的阅读量和播放量也不高。但只要坚持下去,不断改进和优化自己的内容,提升运营能力,随着粉丝量的增加和账号影响力的扩大,就会逐渐获得广告合作、带货等盈利机会 。

又比如投资创业,开一家实体店需要前期投入租金、装修费用、设备采购费用等,还需要花费时间进行市场调研、人员招聘和培训等工作。在店铺开业初期,可能会面临客流量不足、销售额不理想等问题,需要不断地调整经营策略,进行市场推广,才能逐渐走上正轨,实现盈利 。在这个过程中,任何一个环节的疏忽都可能导致创业失败。所以,我们要认清前期投入的必要性,做好充分的准备,不要因为短期内看不到回报就轻易放弃 。只有坚持下去,不断努力,才能在实现睡后收入的道路上取得成功 。

六、总结与展望

实现睡后收入的途径是多样的,无论是通过理财投资让钱生钱,还是利用知识技能变现,出租闲置资源,亦或是开展副业与线上创业,每一种方式都有其独特的优势和适用场景 。关键在于我们要深入了解自己,明确自身的优势和目标,根据实际情况选择适合自己的方式,并制定合理的计划,持之以恒地付诸行动 。

在这个充满机遇和挑战的时代,睡后收入不再是遥不可及的梦想。它不仅是一种经济来源,更是一种生活态度和对未来的规划。通过建立睡后收入模型,我们可以逐步减少对主动收入的依赖,为自己和家人创造更稳定、更自由的生活 。

希望大家都能行动起来,从现在开始,迈出实现睡后收入的第一步。也许在这个过程中会遇到困难和挫折,但只要坚持下去,不断学习和调整,就一定能够收获属于自己的财富和自由 。让我们一起努力,在未来的日子里,即使在睡梦中,也能感受到财富增长的喜悦 。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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2026年AI副业实测报告:3个月赚6800元的5种可行模式 经过3个月实践测试,作者验证了5种适合普通人的AI副业模式,总收入6800元。关键发现: 纯AI生成内容难以变现,需结合专业技能(如数据分析+AI提效); 最推荐"专业服务放大"模式,通过AI将服务效率提升3-5倍; AI智能体(如自动报表系统)可实现半自动化收入; 垂直工具开发和内容工作室模式需要行业认知; 算力共享当前收益较低。 核心教训:AI是效率工具而非赚钱捷径,成功关键取决于个人专业能力与行业洞察。建议从单一场景切入,合理控制API成本

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《钱:7步创造终身收入》书中的精髓:识破营销谎言,脚踏实地的实践7步财富指南,每个人都可以创造出终身收入。 俗话说,一波未平,一波又起。这边信用卡的账单还没还清,那边花呗的还款日又到了,几分钟之后,手机收到短信,电费账单又来了,银行存款账户里的现金所剩无几,发薪日还遥遥无期,你真希望这只是一场噩梦,可惜此刻是现实。这种感觉或许我们并不陌生,但是如果换种活法,每个月底,短消息通知我们的是,这个月我们的财富又增加了多少,这样感觉是不是会好点?这种好事有没有办法实现呢?办法是有的,在今天这本《钱:7步创造终身收入

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爱上python的猴子
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