抖音运营全攻略：从零到百万粉丝的策略

需积分: 5 0 下载量 74 浏览量 更新于2024-06-23 收藏 346KB PDF 举报
"DY从0到1运营全攻略.pdf" 这篇文档详细介绍了从零开始运营抖音账号的策略和技巧，涵盖了入门、运营和工具三个方面。以下是关键知识点的深入解析： 一、入门篇 1. 养号：新注册的账号在发布作品前应先进行养号，模拟真人行为，如点赞、关注、评论、分享和观看直播，以提高账号的初始权重。养号的关键在于抖音在线时长，而非简单的日常任务完成。 2. 短视频类型：主要包括影片+字幕型、人声配合字说型、图片滑动型和真人出镜+字幕型，创作者可以根据自身优势选择合适的类型。 3. 视频格式：常见的有两种，横屏16:9和竖屏9:16，竖屏更适合手机屏幕，通常更受用户欢迎。 4. 发布频率：粉丝增长并不完全依赖作品数量，过于频繁的发布可能会导致用户审美疲劳，质量比数量更重要。 5. 长视频权限：需达到1000粉丝才能开通1分钟长视频权限。 6. 电商橱窗功能：需发布至少10个视频作品，完成实名认证，并拥有1000粉丝。 7. 直播权限：通常是抖音官方邀请，通常需要达到几千到上万的粉丝量级。 8. DOU+：抖音的官方广告投放平台，用于提升视频的曝光度，将视频推荐给更多潜在用户。 二、运营篇 9. 前期注意事项：严禁刷粉、刷赞等行为，坚持原创，避免搬运他人作品，长期来看，原创内容更有保障。 10. 搬运视频：虽然有时搬运视频可能会短暂火起来，但长期运营来说风险较大，原创内容更为稳健。 11. 行业限制：抖音对合作行业有黑白名单管理，具体入驻审核标准需参照平台规定。 12. 抖音算法：采用漏斗机制，新上传的视频会被随机分配到一定曝光量的流量池，然后根据用户的互动反馈决定是否进入更大的流量池。 三、工具篇 未提供具体工具信息，但通常包括视频编辑软件、数据分析工具、时间规划工具等，这些工具可以帮助优化内容制作和运营策略。 总结来说，成功运营抖音账号需要理解平台规则，合理规划内容发布，注重互动和用户反馈，同时利用各种工具提高效率。此外，保持原创性和长期稳定性是至关重要的。

CM150DY-24H.pdf

2021-09-30 上传
CM150DY-24H.pdf

ST推出新一代STM32Dy-namic Efficiency微控制器.pdf

2021-06-30 上传
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dy_1.1.0_230521_2.apk

2023-05-21 上传
dy_1.1.0_230521_2.apk

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

2023-05-31 上传
dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=torch.autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=torch.autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw...

x0 = struct(); x0.theta1 = initialPoint.theta1; x0.theta2 = initialPoint.theta2; x0.theta3 = initialPoint.theta3; x0.theta4 = initialPoint.theta4; x0.theta5 = initialPoint.theta5; x0.theta6 = initialPoint.theta6; x0.theta7 = initialPoint.theta7; x0.theta8 = initialPoint.theta8; x0.dy = initialPoint.dy; [solution, objectiveValue, reasonSolverStopped] = solveOptimizationProblem(theta1, theta2, theta3, theta4, theta5, theta6, theta7, theta8, dy, pointD, outlet_angle, parameters, P_in, T_in, mass_judge, H_out_specified,x0);

2023-07-13 上传
根据您的代码，`solveOptimizationProblem` 函数期望接收多个输入参数，包括 `theta1, theta2, theta3, theta4, theta5, theta6, theta7, theta8, dy, pointD, outlet_angle, parameters, P_in, T_in, mass_judge, H...

dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0]

2023-05-31 上传
具体来说，`autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0]`表示计算`y2`对`y1`的导数，`retain_graph=True`表示保留计算图，`[0]`表示返回结果的第一个元素。 在这段代码中，`dy2_dy1`表示`y2`对`y1`的导数。由于`...

package work; import java.applet.Applet; import java.awt.Color; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.geom.Line2D; import java.awt.geom.Point2D; public class CyrusBeckAlgorithmApplet extends Applet { private static final long serialVersionUID = 1L; private Point2D.Double[] clipWindow; private Point2D.Double[][] lines; private double[][] vectors; private double[] p1, p2, D; @Override public void init() { clipWindow = new Point2D.Double[3]; clipWindow[0] = new Point2D.Double(200, 275); clipWindow[1] = new Point2D.Double(250.0 / 3, 100); clipWindow[2] = new Point2D.Double(950.0 / 3, 100); lines = new Point2D.Double[2][2]; lines[0][0] = new Point2D.Double(0, 120); lines[0][1] = new Point2D.Double(400, 120); lines[1][0] = new Point2D.Double(0, 180); lines[1][1] = new Point2D.Double(400, 180); vectors = new double[2][2]; D = new double[2]; } @Override public void paint(Graphics g) { super.paint(g); Graphics2D g2d = (Graphics2D) g; // draw clip window g2d.setColor(Color.BLACK); g2d.draw(new Line2D.Double(clipWindow[0], clipWindow[1])); g2d.draw(new Line2D.Double(clipWindow[1], clipWindow[2])); g2d.draw(new Line2D.Double(clipWindow[2], clipWindow[0])); // draw lines for (int i = 0; i < lines.length; i++) { Point2D.Double p1 = lines[i][0]; Point2D.Double p2 = lines[i][1]; cyrusBeckClip(g2d, p1, p2); } } private void cyrusBeckClip(Graphics2D g2d, Point2D.Double p1, Point2D.Double p2) { double tE = 0, tL = 1; double dx = p2.x - p1.x; double dy = p2.y - p1.y; for (int i = 0; i < clipWindow.length; i++) { Point2D.Double P1 = clipWindow[i]; Point2D.Double P2 = clipWindow[(i + 1) % clipWindow.length]; double nx = -(P2.y - P1.y); double ny = P2.x - P1.x; double D = -nx * P1.x - ny * P1.y; double numerator = nx * p1.x + ny * p1.y + D; double denominator = -(nx * dx + ny * dy); if (denominator == 0) { if (numerator < 0) { return; } } else { double t = numerator / denominator; if (denominator < 0) { tE = Math.max(tE, t); } else { tL = Math.min(tL, t); } } } if (tE <= tL) { double x1 = p1.x + tE * dx; double y1 = p1.y + tE * dy; double x2 = p1.x + tL * dx; double y2 = p1.y + tL * dy; g2d.setColor(Color.BLUE); g2d.draw(new Line2D.Double(p1, new Point2D.Double(x1, y1))); g2d.setColor(Color.RED); g2d.draw(new Line2D.Double(new Point2D.Double(x1, y1), new Point2D.Double(x2, y2))); g2d.setColor(Color.BLUE); g2d.draw(new Line2D.Double(new Point2D.Double(x2, y2), p2)); } } } 将此代码改为 Java 应用程序运行

2023-05-16 上传
new Point2D.Double(250.0 / 3, 100), new Point2D.Double(950.0 / 3, 100) }; private static final Point2D.Double[][] lines = { { new Point2D.Double(0, 120), new Point2D.Double(400, 120) }, { new ...

void CLineColor::BresenhamLine(CDC* pDC) { int dx = abs(P1.x - P0.x); int dy = abs(P1.y - P0.y); bool bInterCharge = TRUE; int e, signX, signY, temp; signX = (P1.x > P0.x) ? 1 : ((P1.x < P0.x) ? -1 : 0); signY = (P1.y > P0.y) ? 1 : ((P1.y < P0.y) ? -1 : 0); if (dy > dx) { temp = dx; dx = dy; dy = temp; bInterCharge = FALSE; } e = -dx; CPoint p = P0; for (int i = 1; i <= dx; i++) { pDC->SetPixelV(p.x, p.y, RGB(0, 0, 255)); if (bInterCharge) p.x += signX; else p.y += signY; e += 2 * dy; if (e >= 0) { if (bInterCharge) p.y += signY; else p.x += signX; e -= 2 * dx; } } }以以上代码为模板写一个DDA算法

2023-03-05 上传
1 : -1; yIncrement = dy / dx; } else { steps = abs(dy); yIncrement = (dy > ) ? 1 : -1; xIncrement = dx / dy; } pDC->SetPixelV(round(x), round(y), RGB(, , 255)); for (int i = 1; i ; i++) { x...

dy_dx=dy./dx;dy_dx0=dy_dx(1)

2023-07-14 上传
根据给定的代码，`dy./dx` 进行了 `dy` 与 `dx` 的元素级除法运算，得到了导数 `dy_dx`。然后，通过 `dy_dx(1)` 取出了导数 `dy_dx` 的第一个元素，赋值给变量 `dy_dx0`。 这段代码计算了插值结果 `y3` 在横坐标...

识别以下MATLAB程序，并生成相应Python代码：clc clear close all syms x x0 y0 y1 y2 y3 y4 h real a = [1, x0, x0^2; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2] \ [y0; y1; y2]; %一元二次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_two_order_central_difference = simplify(dy(x0 + h)) ddy_two_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + h)) a = [1, x0, x0^2, x0^3, x0^4; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2, (x0 + h)^3, (x0 + h)^4; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2, (x0 + 2 * h)^3, (x0 + 2 * h)^4; ... 1, (x0 + 3 * h), (x0 + 3 * h)^2, (x0 + 3 * h)^3, (x0 + 3 * h)^4; 1, (x0 + 4 * h), (x0 + 4 * h)^2, (x0 + 4 * h)^3, (x0 + 4 * h)^4] \ [y0; y1; y2; y3; y4]; %一元四次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2 + a4 * x^3 + a5 * x^4的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2 + a(4) * x^3 + a(5) * x^4; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_four_order_central_difference = simplify(dy(x0 + 2 * h)) ddy_four_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + 2 * h)) %% 验证 n = 50; x = linspace(0, 2*pi, n); h = x(2) - x(1); y = sin(x); dy = cos(x); ddy = -sin(x); dy1 = nan * zeros(size(x)); ddy1 = nan * zeros(size(x)); for i = 2 : n - 1 dy1(i) = (y(i + 1) - y(i - 1)) / (2.0 * h); ddy1(i) = (y(i - 1) - 2.0 * y(i) + y(i + 1)) / h^2; end dy2 = nan * zeros(size(x)); ddy2 = nan * zeros(size(x)); for i = 3 : n - 2 dy2(i) = (y(i - 2) - 8.0 * y(i - 1) + 8.0 * y(i + 1) - y(i + 2)) / (12.0 * h); ddy2(i) = -(y(i - 2) - 16.0 * y(i - 1) + 30.0 * y(i) - 16.0 * y(i + 1) + y(i + 2)) / (12.0 * h^2); end max_dy1_err = max(abs(dy1(2 : n - 1) - dy(2 : n - 1))); max_ddy1_err = max(abs(ddy1(2 : n - 1) - ddy(2 : n - 1))); max_dy2_err = max(abs(dy2(3 : n - 2) - dy(3 : n - 2))); max_ddy2_err = max(abs(ddy2(3 : n - 2) - ddy(3 : n - 2))); disp(['一阶导数的二阶和四阶中心差分近似，最大误差分别为:', num2str(max_dy1_err), ',' , num2str(max_dy2_err)]) disp(['二阶导数的二阶和四阶中心差分近似，最大误差分别为:', num2str(max_ddy1_err), ',' , num2str(max_ddy2_err)])

2023-07-15 上传
dy_two_order_central_difference = sp.simplify(dy.subs(x, x0 + h)) ddy_two_order_central_difference = sp.simplify(ddy.subs(x, x0 + h)) a = sp.Matrix([[1, x0, x0**2, x0**3, x0**4], [1, (x0 + h), (x0 +...
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