普通人想做自媒体赚钱,应该做什么呢?

文章主要讨论了自媒体创作的多种形式,如图文、视频或音频,并推荐了如公众号、抖音等主流平台。作者建议新手避免小众平台,因为收益和流量较低。文章还列举了多种变现方法,包括广告收入、电商、知识付费和直播打赏等,强调选择适合自己的一条路径并深入发展的重要性。

首先我们要想清楚自己是准备做图文?做视频?还是做音频?

然后再去选择一个适合自己的平台创作、发布、运营。

现在主流的以图文和视频为主,你准备做什么呢?

如果你准备做图文,可以从公众号、大鱼号、百家号、企鹅号、知乎、简书等这些平台入手。

如果你准备做视频内容,可以从抖音、快手、西瓜、b站等这些视频平台入手。

做这些主流平台,新手不要从那些小众平台开始做起,收益低、流量低,选择一个热门平台。

如何变现收益呢?

1、广告

(1)发布图文或视频,内容中会有广告插入,只要有用户观看就会得到一部分的广告分成

(2)商家会找到个人,我们可以根据某些要求在内容中植入广告,收取一定的报酬

2、电商

(1)直播带货

(2)通过商品卡、购物车等方式获取佣金

3、知识付费

有自己的专业知识,可以开通专栏或付费咨询

4、其它收益

直播打赏、引流到私域平台转化、引流到线下、卖号等等

想要通过做自媒体赚钱的渠道是有很多种类的,并不是简简单单的播放量收益和阅读量收益。

我们不可能把所有的变现渠道都做好,选择一个适合自己的深耕是最好的。

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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