不错我博主

最新推荐文章于 2025-01-24 10:43:18 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/dLong/p/3439239.html

本文详细介绍了前端开发领域的关键技术，包括HTML、CSS、JavaScript等，并深入探讨了前端框架如React、Vue、Angular及其在实际项目中的应用。此外，还涵盖了Webpack、Babel等工具的使用，以及前端开发中的一些最佳实践。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1633926635_0_1.html

转载于:https://www.cnblogs.com/dLong/p/3439239.html

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5.8 什么是学习博主？看两个博主案例【玩赚小红书】

黄宇风博客

12-26

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做学习博主，我个人认为最合适的就是大学生，以及正在学习某类课程的人是比较合适的，学习博主并不是一张干净的书桌，几本书，摆满桌的笔记，就可以做学习博主了。学习方法在小红书的内容中属于干货价值，也就是用户们需要的东西，能为他们解决问题的内容，所以是比较受欢迎的，换言之，就是笔记数据比较好做。输出领域是在你有一定的基础下去确定的，如果你没有一定的经验，也可以去做学习博主，只不过要摸索要掌握的内容比有基础的博主要多一点。当然这个接广的频率主要是和你的更新频率挂钩的，能做到日更的博主，可能每月接广会比较多一点。

离职去做博主靠谱吗？做博主到底有多赚钱

SocialBook的博客

09-25

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“内容创作要不要全职？” 低成本试错，找到成功的突破口，这可能是很多人的看法。知名博主半佛仙人在一篇文章曾说道：“不要，如果你很有钱的话，可能还有点机会，就是概率比较低，低到还不如做点别的事情，因为一个一般的普通人，无法为读者提供不一样的体验。” 听起来很残酷、也很现实对不对但是即使知道是这样的境况，却还是忍不住想要去尝试，尤其是在这个魔幻的2020，副业、地摊、“睡后”工资等逐渐成为职场内外的大家口头热议的词语，小编想问问，你有动心过吗？认清自己的目标 ...

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雨田说码

09-03

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自驱、自省、创多赢，共同打造我们自己的精英圈。

小红书美食博主如何成功变现50万+？

longzorg_cn的博客

01-24

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万粉美食探店博主一位依靠的博主是如何转型为，并且通过这篇文章我们就来了解这位从大学期间便开始做美食探店的小红书博主四年经历。2019年，基于对美食和摄影的热爱与探索，仍在大学期间的小黄在，两个账号分别做到了v7和v8等级，并与上海本地的许多餐饮商户建立了合作。但大众点评风控期来临，小黄的账号因连续好评被平台“判断”为恶意刷评，遭到了降分降级的处罚，大众点评平台的美食探店路子遭遇到一些挫折，小黄也开始思考调整和改变的方法。

2024三掌柜赠书活动第三十期：秒懂AI小红书：7招玩转素人博主变现

全沾软贱开发攻城狮

09-23

1万+

本书是一本专为小红书素人博主打造的指南，旨在帮助无产品新手博主或想获客、放大客户池的有产品博主，利用AI技术在小红书上快速成长。在AI时代，无论是写作、设计还是视频制作，AI技术都能大幅提高博主的小红书内容产出效率。本书覆盖了小红书博主成长的各个阶段，从AI加速内容创作，到精准定位吸睛人设，再到高效引流获客，重点介绍小红书博主的3大AI应用场景：AI写作、AI作图和AI制作视频。读者通过阅读本书，可以学会利用AI写出吸引人的标题，一天创作出多篇高质量的笔记；学会使用AI生成美观且符合主题的封面配图；

万粉博主的运营之道

知无涯

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1万+

最近在公司的前端团队里进行了一次经验分享，分享的主题是《万粉博主的运营之道》。这是我进入公司第三次进行主题分享了，前两次分别是，项目组内分享《Tampermonkey的脚本教程》和前端团队的《GitLab CI/CD 实战教程》。逐步地提升自己分享能力。演讲以及知识总结能力。这次主要总结一下本次分享的感受。以及需要改进的地方。首先说一下为什么要分享这个主题。写博客已经有4年多了，这期间有了很多的思考,很多思考只是在达到一定的用户群体，或者进入到某个圈子里才能有的。比如那些文章更受欢迎，怎么为写书做准备？

108斤到90斤，我在减肥路上遇到的宝藏健身博主

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09-11

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【加密货币预测】基于BP神经网络的CCi30指数短期预测模型构建与优化：特征工程增强及模型评估

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内容概要：本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状，采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本，通过“试凑法”确定最优隐结点数目，建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程，包括数据归一化、特征工程、模型架构设计（如输入层、隐藏层、输出层）、模型编译与训练、模型评估（如RMSE、MAE计算）以及结果可视化。研究表明，该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外，文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响，并提出了若干改进建议，如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。适合人群：对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。使用场景及目标：①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法；②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用；③为后续研究提供改进方向，如数据增强、模型优化、特征工程等。其他说明：尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能，但仍存在一定局限性，如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此，在实际应用中需谨慎对待模型预测结果，并结合其他分析工具共同决策。

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