01 不二學堂買粉絲買粉絲(適合大學生學習的APP有什么)

时间:2024-05-19 01:30:23 编辑: 来源:

適合大學生學習的APP有什么?

適合大學生學習的app,本篇將在網課學習,豐富和查詢知識、知識分類和管理、學習英語四個方面推薦。

一、網課學習類

嗶哩嗶哩

總所周知,b站是個學習軟件 (確實是這樣,高數、線代、模電、C語言、PS都有),b站內容十分豐富,而且在評論區你還能找到各種學習資源。而且學習類視頻基本是免費的。

中國大學MOOC

慕課,譯自“MOOC”,是Massive Online Open Course的簡稱,中文一般翻譯成“大規模在線開放課程”。MOOC是世界名校開設的網絡課程,老師專門為網絡學生錄制。有固定的開課時間,有作業有考試,考試通過后會授予證書 ,真的超級適合自學。

自學我就推薦這倆個,我自己也正在用,真的很適合大學生。

二、豐富和查詢知識類

買粉絲讀書

雖然經常被買粉絲讀書的組團鏈接搞得不勝其煩,但不得不說這款app做的還是真心不錯的。書籍足夠豐富,熱門書籍基本上都能找到,新書上架也很快。

免費的內容也不少,還經常有免費領書活動和無限卡之類的活動。另外,在閱讀的過程中你還可以標注讀書筆記,你也能看到別人的筆記,還能進行互動可以更加理解你讀的書。還有就是買粉絲讀書里添加買粉絲,直接閱讀買粉絲里的文章,大大提高了閱讀體驗。而且買粉絲讀書的頁面什么的也很簡潔適合專心閱讀。

大學生搜題醬

大學搜題醬的特點:一題目全,整合收錄大學專業的習題,這里有各科網課答案,再也不怕專業太偏找不到了。二搜題快,支持搜索答疑、文本搜索、掃碼搜書等多種搜索方式,一拍一掃,即可查看題目和答案!三資料多,不僅僅有教輔材料,四六級、公考、考研等備考資料也十分齊。四結果準,搜索方式豐富,搜索結果精準,難題輕松解答。

這個軟件真的好用,不僅大學的好多題可以在這里搜到,而且解釋非常好。而且里面有好多大學知識資料,真的很推薦,但是千萬不要只是為了完成作業。

三、知識分類和管理

有道云筆記

整理構建個人知識庫,最最重要的是能夠對知識進行分類,并且能夠隨時隨地查看知識。而恰恰這款在線筆記工具能夠滿足這樣的需求有道云筆記是網易出品,提供了PC端、移動端、網頁端等多端應用,用戶可以隨時隨地對線上資料進行編輯、分享以及協同。

它支持分類整理筆記,高效管理個人知識,快速搜索,分類查找,安全備份云端筆記;可隨時隨地記錄一切趣事和想法,輕松與電腦雙向同步;支持一鍵保存網頁中的圖文,云端存儲;支持文字/圖片/語音/手寫/OCR/Markdown等多種形式。

印象筆記

印象筆記的雙鏈和知識星周的功能可以連接不同文章的知識點。這個功能可以幫助我們在學習的時候保持清晰的頭腦。大學都是有很多論文要寫的,有時候論文看多了就會非常混亂,甚至有時不同論文里講的相似的知識點,本想將相似的知識點關聯起來,但卻怎么都找不到之前看到過的那篇。雙鏈功能很好的幫助我建立知識點之間的關聯。記錄的筆記建立雙鏈之后,可以在筆記剛邊欄查看到全部有連接關系的筆記,清晰明了,真的很適合大學生寫論文和梳理考點。

網易有道詞典

不只有查詞功能,主要是推薦網易的學習圈,就是主頁下滑的那些帖子視頻,絕大部分是關于學習的,所以可以不用擔心沉迷。里面有非常非常多的好的學習干貨,每科都有,你想要什么可以在查詞那里輸入點擊下面的搜一搜,真的也好適合四六級備戰。

百度翻譯

這個軟件本來是我隨便下載的一個翻譯軟件,但是用著用著就發現它真的好好用。里面不僅可以拍照翻譯,還可以選取你拍照的部分來進行翻譯。而且,里面有特別多的功能,還可以在上面每天進行英語打卡,背單詞。里面的語法分析功能真的很能戳中大學沒有好好學英語的學生,里面的語法分析真的很好用。

以上是我作為一個大學生所了解的一些適合學習的app。僅供參考。

抖音運營有什么技巧?

抖音運營技巧

1,賬號定位

2,賬號裝修

3,抖音推薦機制

4,抖音推薦熱門的算法機制方式

5,爆款內容8大模板

6,抖音運營20大技巧

一,想好目標,做好定位

1,確定目標

做事之前,必須要先明確目標,很多朋友找到我,說想做抖音號

其實總結下來,所有想玩抖音的朋友,無非只有下面三種目的:

賺錢:能一個直接變現賺錢的號

上量:能一個有大量關注的號

做IP:能一個有品牌效應的號

以上的三種都能賺錢,但很多時候怎么做,是根據你自己的個人目標決定的

而且不同的方向對能力的要求也不一樣,所以目標不同,做事的方式和風格,都會有一點點的差異。

2,精準定位

想好目標以后呢,就需要去給賬號做一個定位,最后能不能達到這個最開始的目標,其實是跟定位密切相關的。

我是誰?

我要說的是啥?

我解決什么樣的問題?

其次,一個賬號,需要說清楚自己和別的賬號的差異點在哪里

就是同樣是解決一個問題,那我跟別人不一樣的點在哪。

一般我們看,無非就這么幾種:

表現形式的差異

音樂使用的差異

動作鏡頭語言的差異

獨特的sloga

二,注冊賬號裝修

1,注冊抖音賬號

注冊誰都會,這也很常規,沒啥好說的

2,賬號裝修

賬號名稱

1、好記

2、好理解

3、好傳播

案例:

加量詞。比如“一米陽光”。

加命令動詞。比如“來個水果”。

疊詞。比如“高火火”。

使用數字。比如“莉哥o3o”

抖音號簡介

1,簡單明了一針見血

2,告訴粉絲你這抖音賬號是做什么的了

3,提取一兩個重點在里面

4,不要有生僻字,需要方便粉絲搜索

案例:

好好工作,好好說話,每天一條職場為人處事

玩轉社交,方能玩轉新社交

多年實戰營銷籌劃

想知道我是怎么幫別人刷肉?

賬號頭像

以風景圖作為背景

以卡通,動畫圖片作為頭像

以產品或者二維碼作為頭像

以人群作為頭像

人物作為頭像,人物過小

以文字作為頭像,文字過小

在選擇頭像時,常犯的錯誤包括以下幾種:

第一,以背景作為頭像,毫無亮點

第二,以**、動物圖片作為頭像,顯得非常業余和不專業,除非是相關行業

第三,以產品或者二維碼作為頭像,很容易讓粉絲產生反感

第四,以人群作為圖像,粉絲第一眼根本看不到你在哪兒

第五,雖然以人像作為頭像,但是圖片背景大過人物,人物成為襯托,失去焦點

總結:

抖音賬號(易記)

性別(行業定位)

生日(學術行業年齡稍大 娛樂偏小)

學校(行業定位)

手機綁定(影響推薦)

通知設置(及時獲取信息 了解用戶信息)

第三方賬號認證綁定(影響推薦)

三,了解抖音推薦機制

抖音推薦機制邏輯的三個關鍵詞: 基礎流量、疊加推薦 、時間效應

1,利用好流量池

如前所述,抖音給每一個作品都提供了一個流量池,無論你是不是大號、作品質量如何。你之后的傳播效果,就取決于你的作品在這個流量池里的表現

因此,我們要珍惜這個流量池,想辦法讓我們的作品在這個流量池中有突出的表現

抖音評價你在流量池中的表現,會參照 4 個標準:① 點贊量 ② 評論量 ③ 轉發量 ④ 完播率

知道了這 4 個標準,我們就要在一開始視頻發出來的時候,想辦法發動所有的你能發動的力量去點贊、評論、轉發、把它播放完

2,疊加推薦

我們自己能發動的力量畢竟有限,因此,當作品被推廣到更大的范圍以后,就不是我們能人工干預的了

這時,我們該如何提升關鍵的 4 個指標呢?

詳細的做法我會在后面提到,這里先簡單說一點,啟發一下你的思路。比如說,既然評論量很重要,那你在寫視頻的標題文案時,是不是應該考慮設置一些互動問題,引導用戶留言評論呢?

但這里要給你提個醒:千萬不要去刷流量!現在我們看淘寶上面有各種刷抖音流量、評論、點贊的店鋪,千萬不要去做這種事情,一定會被關小黑屋的,一定會。所以千萬不要投機

3,時間效應

我們發現,有些視頻拍出來之后沒火,過幾天、過一個星期,甚至過了個把月之后,這個視頻卻突然火了。所以這個推薦算法其實還是很有意思,它會“挖墳”,帶火一些優質的老視頻

所以你比較看好的一些視頻,即使它一開始沒火,你也要持續去給它去做一些點贊評論,通過朋友圈去轉發一下。他有可能這個星期沒有被推薦,但下個星期有可能就會被推薦

4,注意事項

一定不能植入硬廣;

一定不能有不良的操作,比如說出現武器、出現一些不該出現的鏡頭和畫面

一定不能讓視頻出現有水印、畫質模糊等問題

這些不僅僅會讓你的視頻獲得不了推薦,還有可能讓你的視頻被禁言、被限流甚至是被封號。一旦你的賬號被封掉之后,在小黑屋里面就出不來了

四,抖音推薦熱門的算法機制方式

首先:熱門推薦的,都踩準了算法機制

一入抖音深似海,頻出爆款帶你火,抖音成了商家品牌營銷的下半場,從這15s短視頻的下半場里勝出的,一定是系統持續的輸出爆款的能力

這就必須得了解算法背后的邏輯:智能分發,疊加推薦,及熱度加權

1.智能分發

頭條系的算法有別于其他互聯網產品的中心化流量分配,就像微博的流量向名人大V集中,剛開的微博都沒人看

而頭條系即便你是0粉絲,發布的任何視頻,抖動系統都會智能分發幾十上百的流量。而新視頻流量分發以附近和關注為主,再配合用戶標簽和內容標簽智能分發,如新視頻的完播率高,互動率高,這個視頻才有機會持續加持流量

這也正是0粉也能1夜10w+,一夜爆紅的原因,因此抖音的去中心化算法讓人“雨露均沾”,這波紅利給人人以機會,天天有看點!

2. 疊加推薦

所謂疊加推薦,是指新視頻都會智能分發100vv左右的播放量,如轉發量達10(舉例),算法就會判斷為受歡迎的內容,自動為內容加權,疊加推薦給你1000vv,轉發量達100(舉例),

算法持續疊加推薦到10000vv,轉發量達1000(舉例),再疊加推薦到10wvv,依次累推…所以那些一夜幾百萬播放量的抖音主也蒙逼,不知道發生了神馬,實則是大數據算法的加權

疊加推薦當然是以內容的綜合

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