年入600多亿,深谙其道

如何正确看待人生的得与失?
【年入600多亿,深谙其道】

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答:“塞翁得马,焉知非祸 。塞翁失马,焉知非福” 。对待人生中的得与失,要辩证地看 。人生在世,生活的道路坎坎坷坷,祸福相伴,好坏相生,这才是正常的现象 。谁的人生道路,没有至始至终都一帆风顺的 。只不过有的人稍微顺畅一些,有的人更艰难一些而已 。人,有时候付出以后,并没有很大的收获,甚至是没有一点收获 。这也是很自然的事,要么你的方法不对,要么时运不济 。
因为收获与付出,不在同一个季节 。相反,有时候你得到的东西或人,会在别的地方失去一些东西 。甚至得而复失,或失而复得,这就是生活的节奏 。那么,我们有什么理由患得患失呢?还有一种现象,当我们在人生中失去一些东西或人的时候,在别的地方或别的时候,我们会有意想不到的收获 。这叫作:“当上帝替你关上大门时,一定会在别的地方给你打开一扇窗” 。
这个推荐量与播放量的转化率算低吗?
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就算法机制平台而言,播放量绝大部分取决于【推荐量】 。受“今日头条金秒奖组委会”的邀请,视频帮就“金秒奖”第一季度累计3.04亿播放量的10166个参赛短视频进行了专业分析 。由今日头条主办的“金秒奖”(jmj.toutiao.com)是首个短视频行业专项奖项,以一线资源和奖品希冀成为中国优秀短视频作品发源地 。
特借此机会,用一篇干货说清楚今日头条的推荐机制 。推荐的流程是:短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐 。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块——转化率,热度转化率=推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的 。
即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少 。而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是分类、标题 、用户垂直精准度、封面 。用大白话总结来说就是:取决于谁会看? 看不看?让我们模拟一遍推荐流程中来思考:Step.1 短视频A进入推荐系统后,系统根据其上传设定的分类“体育”将其放置于体育分类池中 。
——分类Step.2 系统抓取短视频A标题《姚明大动作,男篮设两队两主帅》中的关键词,“姚明”,“男篮” 。——标题Step.3 系统匹配用户数据中标有“姚明”“男篮”所对应“体育”“篮球”“姚明”“男篮”等标签的用户,小量级试探性推荐,观察用户是否感兴趣观看并有良性反馈 。——用户垂直精准度——标题 封面Step.4 继而扩大量级推荐,并根据“姚明”,“男篮”关联更多关键词及标签用户,如“NBA”,"CBA 。
怎么解释《道德经》中“为学日益,为道日损,损之又损,以至于无为”?
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原文:为学者,日益 。闻道者,日损 。损之又损,以至无为也 。译文:以好恶之心为导向的主观意志作为万物的唯一标准,干预万物行为越来越多 。以“道”作为万物的唯一标准,干预万物行为越来越少 。干预万物行为减少又减少,直到思想上完全接受以“道”作为万物唯一标准 。说明:兑命曰:学学半 。其此之谓乎 。按兑命,上学字谓敎,言敎人乃益己之学半 。

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