懂技术!混圈子!双十二拼团大咖灰太狼教你如何流量变现!
大家好,我叫灰太狼,在一家互联网公司担任程序员一职,但是正不正经我就不大清楚了。比起最近在群内接触到的称霸拼团赛榜首的大佬们,我只是一枚刚入门云大使两三个月的萌新,但在这次双十一和双十二拼团赛中,我结合自身的优势,也找到了最适合自己的推广方式,成为云大使这段时间也有不少的感悟,现在就来与大家分享一下。
我也像很多其他程序员小伙伴一样,平时没有什么特别花时间的爱好,对于闲暇时间针对专业知识和工作的思考,我喜欢用写文章的方式记录下来,在个人公众号中与志同道合的小伙伴们分享交流技术,当然也有一些时事热点(欢迎大家去公众号关注我,与我多多交流,公众号ID:Python乱炖)。在我看来,写技术文章不仅可以不断为自己沉淀经验与知识,还可以帮助到不少渴望知识渴望成长的人,这是一件十分有意义的事情。
在了解到这个云计算普惠全国的阿里云大使项目前,也有不少同学来咨询我,问我服务器该怎么买,结合他们的具体情况,我都很耐心一一为他们解答,推荐产品。还是一个偶然的机会,阿里云官方运营同学发现了我的公众号,邀请我加入阿里云大使,在此之前我也是阿里云的用户,对阿里云的产品十分信任,并且推荐新人购买还有不菲的佣金可以拿,我便欣然的接受了这份邀请。
在推广前,我认认真真做了一波战略分析,如果上来就盲目的推广必然是费时费力还没有较好成果的,所以我的方针是“普遍撒网,重点捕捞”,首先我们要找到有意向购买阿里云产品的用户,我当机立断,写了一篇如何制作个人网站的教程并顺便推广了阿里云产品,随后发布到了自己的公众号,果不其然,随着文章浏览量的增多,越来越多的朋友和粉丝向我咨询服务器该怎么选购,在这个时候作为推广者需要从各个纬度分析,了解清楚他们的需求、他们的身份和预算以及他们想要解决的案例等等,得知了这些消息之后,我便可以根据自己的专业知识以及经验,为他们推荐了最适合他们的产品,本着自己平时刻苦钻研的知识和对阿里云品牌的信赖,我相信我推荐的产品是最好、最适合来咨询我的人的。
在双十一前期,我推广了一段时间后,发现用户中夹杂着一些阿里云老用户,这部分用户购买阿里云产品在当时是不计入返利,但还好因为我准备的教程偏基础,接触的用户还是新用户偏多的,这在无形中帮助我了不少。好在双十一拼团赛后期以及双十二,阿里云听到了我们云大使的心声,推出了老用户新购也可以返佣的政策,返佣条件变得宽松了特别多,对于我来说又是有一部分资源可以利用了,希望以后阿里云还可以出更多有利于云大使的规则,感谢!
从开始推广阿里云产品的这段时间以来,我感觉自己的生活变得更加充实了,虽然比起以前忙碌了不少,但我也确实帮助到了不少的人。双十一和双十二的拼团赛我都取得了让自己满意的成绩,不过我并不满足于此,我会选择稳扎稳打,在慢慢积累流量的过程中探寻更多变现模式,抓住更多推广阿里云产品的机会,为云计算普惠全国贡献一份力量!不管你是想要学习Python知识还是想要交流推广心得,都可以来公众号戳我~

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概述 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。 定义 我们有 n 种物品,物品 j 的重量为wj,价格为pj。我们假定所有物品的重量和价格都是非负的。背包所能承受的最大重量为W。 如果限定每种物品只能选择0个或1个,则问题称为0-1背包问题。 如果限定物品j最多只能选择bj个,则问题称为有界背包问题。 如果不限定每种物品的数量,则问题称为无界背包问题。 动态规划 动态规划背后的基本思想非常简单。大致上,若要解一个给定问题,我们需要解其不同部分(即子问题),再根据子问题的解以得出原问题的解。 通常许多子问题非常相似,为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次,从而减少计算量:一旦某个给定子问题的解已经算出,则将其记忆化存储,以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。 思路 举例,令物品数量N=5,背包所能承受的最大重量为W=10,物品与价格的对应关系如下表左三列所示。 当放入物品a时,在背...
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云栖号:https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8第一手的上云资讯,不同行业精选的上云企业案例库,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力您上云决策! 图源:Unsplash Julia是什么? “操作似Python,运行如C语言”。 没错,这就是Julia素有的口号。 Julia作为一种现代编程语言,主攻科学计算,它是一种灵活的动态型语言,其性能可与传统的静态型语言相媲美。目前其追随者和使用其的开发人员日益增多。 Julia试图提供一种单一环境,此环境的生产能力足以进行原型设计,并能有效地应用于工业级应用程序。它是一种多范式语言,其中包含函数式和面向对象式编程组件,尽管大多数的用户都喜欢其函数式编程的功能。 该编程语言的起源可追溯至2009年。首席开发人员Alan Edelman、Jeff Bezanson、Stefan Karpinski和Viral Shah着手创建该语言,以用于更快更好的数值计算。2012年2月,开发人员发布了该语言的一个商业版本。 为什么Julia对数据科学而言如此优越? Julia是数据科学和机器学习工作的最佳选择,两者...
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