现在有什么靠谱的副业可以做吗?

本文介绍了在疫情放开后通过自媒体视频剪辑赚取额外收入的方法。首先确定自己的内容领域,如影视剪辑、生活、娱乐等;接着选择高流量平台发布,如头条、抖音等;然后收集素材,可以从pexels、千图等网站获取;最后,学习视频剪辑技巧,通过创新剪辑思路制作吸引人的作品。每天投入1-2小时,有望实现每天100-200的收益。

疫情放开之后你的收入怎么样?

如果你每天都有很多空闲时间,不妨用1-2小时来做点副业赚一点额外收入,比如自媒体视频剪辑。

其实操作并不难,但也需要花一点时间和精力去学习和运营,想躺赚?还是别往下看了!

虽然大周不能教所有人都能轻松月入过万,但每天100-200的收益还是可以的,具体怎么做呢?

1、确定领域

先把自己要做什么内容确定下来!

(1)影视剪辑

(2)生活

(3)娱乐搞笑

(4)情感励志

(5)体育赛事

我们从感兴趣、能做的领域入手!

2、平台选择

选择流量大、活跃度高的平台发布视频,这样我们才能获得更多的曝光,获得收益的概率就会越大。

(1)头条

(2)西瓜

(3)百家

(4)企鹅

(5)大鱼

(6)抖音

(7)快手

3、素材收集

有了做的领域和平台,接下来要做的就是收集素材了,分享几个素材网站给粉丝们

(1)视频素材:pexels、pixabay

(2)图片素材:千图、图怪兽

(3)音乐素材:爱给网

(4)文案素材:易撰

4、视频剪辑

视频剪辑并不简单的搬运就可以的,需要有自己的剪辑思路,把素材进行重新融合,组成一个新的视频作品。

前期不会剪辑的可以去看看课程,也可以学习一下同行是如何操作的,模仿可以快速起步。

大周往期的内容中也有很多分享,有不懂的可以留言。

关注大周,每天都能学到一个能赚钱的自媒体干货。

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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