抖音爆款智能暖菜板,每口年夜饭都是热腾腾的 | 钛空舱
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春节年夜饭大吃大喝的日子即将拉开帷幕!

按照往年的经验来看,春节年菜那么多,满满一桌子菜要一道一道地上,等终于全都上齐了,前边的菜基本冷了一半……冷飕飕的饭菜吃起来,还要强装欢笑地说“哎呀我的妈,咋这么好吃,是家的味道呢!”

你肯定会说:“空少你个柠檬精,酸啾啾的,用微波炉加热或回锅翻炒加个热能有多费事!?”空少这可不是酸,微波炉叮出来的饭菜干巴巴的,一点都不圆润,盘不动它!而回锅热菜会让营养流失,饭菜的色泽、口感更会大打折扣,特别是回锅炒青菜,简直是绿色噩梦!
你肯定会说:“空少你个柠檬精,酸啾啾的,用微波炉加热或回锅翻炒加个热能有多费事!?”空少这可不是酸,微波炉叮出来的饭菜干巴巴的,一点都不圆润,盘不动它!而回锅热菜会让营养流失,饭菜的色泽、口感更会大打折扣,特别是回锅炒青菜,简直是绿色噩梦!
年节来临,为了让年夜饭时大家可以吃到暖暖的饭菜,并且往后余生都能吃上一口热腾腾的饭菜,空少找来了一块热菜神器,要是没有对象带回家,带它回家也能满足爸妈们——
年节来临,为了让年夜饭时大家可以吃到暖暖的饭菜,并且往后余生都能吃上一口热腾腾的饭菜,空少找来了一块热菜神器,要是没有对象带回家,带它回家也能满足爸妈们——

智能暖菜板

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抖音爆款智能饭菜保温板

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注意!注意!注意!

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—— NO.1 ——

10S升温、最高130℃

让饭菜随时保持最佳食用温度

相比起市面上普通的暖菜板,空少挑选的这个暖菜板升温更快、火力更足。

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打开后,板子上很快就能感受到热量,只要10S,就能够升温到130℃。做好的饭菜,可以直接端到暖菜板上面保温,不给它有任何变凉的机会。

而且它的发热面积大,发热均匀,板子上的菜都能照顾好,不会中间的特别热,旁边的又很冷。
而且它的发热面积大,发热均匀,板子上的菜都能照顾好,不会中间的特别热,旁边的又很冷。
60.5*38.5cm的尺寸,能够放6个中号的盘子,一家人吃饭,4菜、5菜一汤都能够放得下。
60.5*38.5cm的尺寸,能够放6个中号的盘子,一家人吃饭,4菜、5菜一汤都能够放得下。
晚上吃饭的时候,再也不用掐着时间来做饭,可以先做好菜,放在上面热着,等人齐了吃饭。或者把饭菜热着留给加班的那个TA,不用二次加热影响口感,也不用再进厨房吸油烟,先吃后吃,都能享受同样的美味。
晚上吃饭的时候,再也不用掐着时间来做饭,可以先做好菜,放在上面热着,等人齐了吃饭。或者把饭菜热着留给加班的那个TA,不用二次加热影响口感,也不用再进厨房吸油烟,先吃后吃,都能享受同样的美味。
早上先把早餐做好,放在暖菜板上热着,放假起床晚的孩子家人,起来也有热腾腾的早饭可以吃。
早上先把早餐做好,放在暖菜板上热着,放假起床晚的孩子家人,起来也有热腾腾的早饭可以吃。
这个暖菜板不挑容器,各种耐高温材质的容器都能放,陶瓷、玻璃、金属、搪瓷、塑料……通通都能加热!
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—— NO.2 ——

8大加热功能

暖茶、暖酒、暖奶、解冻食品

还可以烘干衣物

除了可以热菜之外,这款板子还有很多功能:暖酒、暖茶、暖奶、解冻冰冻食品,甚至烘干衣物!

早上想喝热牛奶的时候,可以用杯子装着,放在板子上面加热;或者调低一点温度,把整盒牛奶放在上面也可以。

春节期间,家里少不了来客人。喝茶、喝酒唠嗑的时候,把茶杯、酒杯放在上面,过了一段时间再喝,还是暖暖的,超舒服有木有。
春节期间,家里少不了来客人。喝茶、喝酒唠嗑的时候,把茶杯、酒杯放在上面,过了一段时间再喝,还是暖暖的,超舒服有木有。
冷冻食物解冻的时候,放水里耗费时间长,高温解冻又会影响食物的质感,将食物放在暖板几分钟,即可解冻,而且还不影响肉质。
冷冻食物解冻的时候,放水里耗费时间长,高温解冻又会影响食物的质感,将食物放在暖板几分钟,即可解冻,而且还不影响肉质。

烘干衣物的功能比较少会用到,不过南方湿度大,衣服难干,雨雪天气的时候,可以把衣服放在上面烘干,穿的时候还暖暖的。

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—— NO.3 ——

超薄机身

恒温、省电、操作非常简单

除了功能实用之外,这块暖菜板还有很多贴心的设计。仅0.55mm的超薄加热板,使得整机厚度很薄,两块板子才一个电磁炉的厚度,平时放在桌面上都不会觉得占地方。

内置防烫的电阻膜,接触3秒内不会容易被烫伤,而且边缘3cm和控制区域都不会发热。

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PS:建议各位家长还是要让孩子远离暖板,不然打翻了热汤什么的,很容易会被烫伤

暖菜板表面防水,要是有水或者汤汁不小心滴在上面,用抹布一擦就干净了。

操作皮肤简洁明了,即使是家里的老人小孩,也能轻松操作。:arrow_down:
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点击「功能」选择加热模式

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点击「▲、▼」调节温度

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而且还可以进行

定时操作

单击 可以以1分钟的单位进行微调

长按可以10分钟的单位快速定时

(最高定时4个小时)

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最后,各位生活家们最关心的用电量!比起动辄就1000W的电磁炉、微波炉,它的功率仅有300W,使用几小时才一度电,可以说是非常省电了。

一块可以恒温发热的暖菜板,就能承包家里热腾腾的饭菜,简直就是每个家庭必备的冬日暖菜神器。不仅在春节期间的聚餐好用,未来日子的每一顿饭都可以是热腾腾的。
一块可以恒温发热的暖菜板,就能承包家里热腾腾的饭菜,简直就是每个家庭必备的冬日暖菜神器。不仅在春节期间的聚餐好用,未来日子的每一顿饭都可以是热腾腾的。

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注意!注意!注意!

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以上图片仅供参考,具体以实际为准

部分图片来源网络,版权归属原作者所有

钛空舱生存法则:

用科学的保温加热方法,

往后余生都能吃上热腾腾的健康饭菜。

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美国哥伦比亚大学知名经济学家杰弗里·萨克斯遭到意想不到的网络暴力。

因为在西方媒体上刊文为中国的华为公司说了两句公道话,并批评了美国政府迫害华为的做法,来自美国哥伦比亚大学的知名经济学家杰弗里·萨克斯竟遭到了意想不到的网络暴力。

而且其中一名攻击他的人还得意洋洋地宣称,萨克斯已经被他们逼迫得删除了自己的社交账号。

当然,说起这位萨克斯先生,可能很多中国人并不太了解他。但耿直哥相信如果说起在经济学界充满争议的“休克疗法”时,不少人都会有所耳闻。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"

而萨克斯便是“休克疗法”的创造者。上世纪他和他的“休克疗法”理论曾经在南美的智利、玻利维亚以及东欧的波兰、爱沙尼亚、捷克、斯洛文尼亚等国创造了经济“奇迹”,遏制住了这些国家的恶性经济通胀,却也因为种种内外部的原因在苏联解体后的俄罗斯“栽了大跟头”,但这并不影响他成为全球最知名的经济学家之一。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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之后,萨克斯又致力于帮助发展中国家处理贫穷消除、债务减免、疾病控制以及可持续发展的工作,并出版过一本名为《贫穷的终结:我们时代的经济可能》书籍。这期间,同样身为发展中国家的中国以及中国的扶贫模式,也就自然而然地引起了他的关注以及逐渐的认可。

前不久他还专门参与拍摄了一部名为《贫困在中国是如何消失的》的访谈纪录短片。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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当然,国家越强大也就意味着责任越多。在萨克斯看来,中国作为人口大国和经济大国,也将在推动全球经济的可持续发展中扮演更重要的角色,这其中科技的创新更是必不可少。而中国知名科技企业华为,也因此成为了萨克斯关注的目标。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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▲图为2017年英国《经济时报》的报道,该报道介绍说萨克斯认为中国的投资对非洲这代人的发展最为重要

于是,在华为公司于今年11月发布的《数字国家:促经济、保福祉、善治理》的报告中,萨克斯就亲自给该报告作序,认为华为的“数字国家”计划将“推动各国可持续发展”。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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当然,之后发生的事情大家就都知道了:在今年12月初,华为高管孟晚舟突然在美国方面要求下被加拿大当局逮捕,理由是华为违反了美国对伊朗的“禁令”,令全世界哗然。

而萨克斯则干脆动笔写了一篇名为“反华为的战争”的文章,斥责美国政府直接抓人的行为与维护法律毫无关系,真正的目的是保护美国的落后企业和玩儿地缘政治,更是对国际法治乃至全球和平的最大威胁。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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不仅如此,萨克斯还揭露了一些西方媒体围堵华为的嘴脸,称这些媒体哪怕根本找不到任何他们指控华为渗透西方世界的证据,也仍然要把华为抹黑,要把华为拉入黑名单。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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他的这篇文章自然引起了美国各种反华势力的痛恨。比如下图中这个给《华盛顿邮报》等媒体撰稿的“反华学者”Issac Stone Fish就对萨克斯展开了人身攻击,“批斗”他是拿了华为的钱才这么说话:

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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然而讽刺的是,在Isaac这个污蔑萨克斯的帖子里,倒是有很多疑似拿着美国国会“反华资金”的势力在跟着起哄,辱骂萨克斯是“美奸”和“卖国贼”。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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但萨克斯可没有这么卑鄙。他理性地对这番人身攻击做出了回应,表示他是真心尊重和认可华为才写这篇文章,并不是拿钱写稿。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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同时,他还进一步阐述了自己的观点:他也不是恨美国,只是认为中美这两个大国应该协商解决问题,而不是再搞“新冷战”:

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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但并不甘心的Isaac又玩儿起了“逼人站队”的套路。他如同一个“小丑”一般威胁萨克斯必须跟着他们一起骂中国政府,尤其是必须得骂中国政府在新疆迫害人权,否则他就会持续骚扰萨克斯,持续怀疑他就是拿了中国的钱。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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然而萨克斯回应说,他是想了解新疆的实际情况,但不想【被美国政府的“宣传”和“双标”所误导】:

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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这番回应自然又触怒了那个Isaac。他立刻发帖纠集了一群反华媒体人乃至恐怖组织“东突”的支持者跑去骚扰萨克斯,给萨克斯发去了大量西方媒体发布的与美国政府立场一致的新疆虚假信息:

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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▲注:这个名为B.Allen-Ebrahimian的西方记者长期奋战在反华一线,她的杰作包括造谣说中国间谍伪装成学生游客大量渗透西方国家

结果,在这种骚扰持续了多天后,这些反华势力突然发现萨克斯的账号不见了。可这些平时嚷嚷着“尊重言论自由”的反华分子,并没有为一个知名经济学家被骚扰得无法说话甚至账号消失而不安,反而是立刻“兴奋”地宣布了“胜利”。

比如,那个反华学者Isaac就宣称是他质疑萨克斯收了华为钱的帖子令萨克斯羞愧地删掉了自己账号。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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而《外交学者》杂志的编辑James Palmer更是“毫不遮掩”地为这种“言论迫害”而叫好,称“我很高兴我们终于赶走了萨克斯,逼得他删掉了他的社交账号。”

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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他还这样对不了解情况的人解释了他为何对此兴奋的原因:谁让他写了一篇很白痴的关于华为的文章,又说西方媒体关于新疆的报道是美国政府的宣传呢?所以他被骂到删帖是活该。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"
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这就是成天说别人“迫害自由”的那些西方主流媒体人和学者,给别人的“自由”。

本文来源:环球时报-环球网 。更多精彩,请登录环球网 http://www.huanqiu.com 责任编辑:王晓武_NF

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中国竞技赛事服务业目前处于高度依赖成熟版权的阶段,自主创新赛事仍需要长时间的耐心培养,现阶段资源集成联动与用户平台价值挖掘是重点,良性运转是探索变现模式的关键。

竞品分析:直播吧 VS 懂球帝 VS PP体育
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一、前言

本人是个体育爱好者(准确的的说是个足球迷),本职工作为前端程序猿。

近来公司工作相对稳定,业余时间充裕,刚好内心对产品职能比较感兴趣,平时利用业余时间学习产品知识,希望有朝一日转型产品。

最近学习到市场分析这块,纸上谈兵终觉浅,所以打算实战一番,作为一个体育资讯重度阅读者,平日主要以移动APP的形式获取,故以垂直类体育APP作为分析对象,进一步加深对市场分析的理解,提高产品sense。

最后申明下,个人能力有限,很多产品相关专业知识有待学习完善,本文分析相对比较浅显,如有不同的观点,欢迎探讨。

二、行业及市场分析

1. 体育服务业市场分析​​

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数据来源:艾瑞咨询

中国职业足球和篮球赛事的产业链相对比较成熟,但整体来看,中国竞技赛事服务业处于探索开发阶段,除了中超和CBA经过长期发展成为国内知名赛事IP外,其他职业竞技项目仍规模较小且发展程度不一,成熟度和系统性不足,缺少头部赛事IP。​​

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数据来源:艾瑞咨询

相对而言,中国竞技赛事服务业目前处于高度依赖成熟版权的阶段(诸如:奥运会,世界杯,英超,西甲,意甲,德甲,NBA等顶级赛事IP),自主创新赛事仍需要长时间的耐心培养,现阶段资源集成联动与用户平台价值挖掘是重点,良性运转是探索变现模式的关键。在互联网发展中,内容至上的观点屡见不鲜,在综艺平台体现的淋漓尽致,同样放在体育资讯平台一样适用,赛事IP就是内容。

“哪里有内容,哪里就有用户”,哪怕平台功能体验设计的再好,没了灵魂好看的皮囊谈何吸引。这也是现在各大赛事IP版权水涨船高,但平台却依然争破脑袋,跑马圈地,大手笔购买赛事版权的原因之一,内容即用户。

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数据来源:艾瑞咨询

体育人口的培养和价值挖掘是中国体育服务业的紧迫任务, 在需求上升和消费升级基础上,用户的体育付费潜力巨大,市场的长期教育和风向引导需要起到更重要的作用。

互联网对体育赛事产业链产生的重构作用更多体现在赛事版权开发、新媒体平台和用户营销层面上,催化赛事版权价值的放大和深挖,同时加快终端体育用户的培养和消费升级。

基于科技进步的不可逆转,前沿科技在体育行业的应用是大势所趋,但应用成熟度则依赖于技术本身的发展水平以及与实际应用场景的兼容程度。

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数据来源:艾瑞咨询

2. 体育资讯类APP分析

全世界人民对体育的热爱,一直经久不衰。在传统领域,体育与政治、经济、娱乐、文化等并列,作为常青树一直处于无可替代的地位,与之对应的体育经济更是潜力无穷。

体育资讯随着移动互联网的普及,得到越来越多人们的关注,拥有巨大的流量入口,是非常重要的互联网内容。基于此状,目前市场体育类APP也是五花八门,大致可以分为以下三类:

  • 第一类是综合内容类体育APP,涉及新闻资讯,视频,赛事直播,数据,社区,商城等内容,功能板块多样化。做到既有传统体育赛事的资讯报道传达,又有即时的体育评论和访谈,用户流量节节攀升。目前知名的APP有腾讯体育、PP体育、懂球帝、直播吧、虎扑、爱奇艺体育、新浪体育等。该类APP也是本报告的主要研究对象。
  • 第二类是大众体育类APP,以用户作为体育参与者,运动健身为主旨,健身服务多样化如跑步服务,体育游戏,线上线下教练服务,体育培训,体育旅游,体育电商,运动社交。目前知名的APP有keep、悦动圈、火辣健身、wake(专注女性瑜伽教学)、毒、fifaonline3、NBA2K等。
  • 第三类是体育工具类APP,主打某项体育内容,提供相对专业的场景化服务,内容细分主要涵盖体彩类、赛事直播、计步监测、球队管理、体育数据分析、约球约场O2O类等。目前知名的APP有网易体彩、中国体育彩票、一比分体育、直播TV、我是球星、斑马邦等。

体育资讯市场现阶段发展主要特点如下:​​

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体育资讯市场发展特点

在移动体育资讯领域,目前主要存在着集合各类体育运动资讯信息的综合性体育资讯平台和以单一体育项目资讯信息为主的垂直类体育资讯平台两大类。

从多年的体育资讯发展来看,垂直类体育资讯平台是在体育资讯发展越来越细化的背景下诞生的,人们对于体育资讯的要求从简单的资讯信息向着更有深度和广度的专题内容以及有共同爱好并可以实现一起讨论的圈子文化发展。

体育资讯行业的商业模式如下:​​

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体育资讯行业的商业模式

体育资讯市场蓬勃发展的同时也面临一系列的问题需要解决:

(1)昂贵的体育赛事版权,内容为王的现在,拥有一手赛事信息就拥有相当可观的用户群体,这也促使各大平台大力推出自己的赛事IP,实现自我造血,这条道路任重而道远

(2)内容同质化严重,相同的赛事信息很多图文大同小异,缺少专业的分析报道

(3)飘忽的信息、标题党严重影响用户体验

(4)很多平台为了吸引用户,提升平台活跃度,提供越来越多的低俗新闻,评论难堪,降低了资讯的专业性,不加以管控,会留下巨大隐患

(5)盈利模式比较单一,目前主要围绕广告和电商进行展开

三、需求分析

体育类产品广泛,从单一工具到综合类资讯,用户需求随之多种多样。基于本人的了解,接下来主要围绕垂直类的足球体育资讯APP展开分析。

1. 用户需求

(1)赛事直播:实时赛事视频直播源,丰富的赛事信息预告

(2)视频观看:赛事回放,赛事集锦,足球类短视频

(3)资讯阅读:实时热点赛事专业播报,相关足球新闻报道,文章内容形式多样化(文本、图片、gif、短视频等相结合)

(4)大数据:各大热门赛事的实时数据展示(各大赛事积分榜,赛程、各大俱乐部信息等)

(5)球迷交流:志同道合的社区,新闻的评论互动,视频弹幕

(6)其他:足彩,足球类商城,足球游戏等

2. 用户画像

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足球资讯产品用户信息分布  (数据来源:易观分析)

足球资讯APP的用户男性占到75%,女性占比25%。足球资讯APP的用户年龄分布集中于30岁左右,24-35岁占比接近5成。该部分群体多为上班族,养成了一定的兴趣习惯,对于球赛、社区的需求较大。

地域分布上,活跃用户较多的城市多数经济发达、足球文化浓郁、该地区的足球代表队或倶乐部成绩相对突出。

占比最高的三个城市分别为:广州(7.73%)、上海(4.71%)、广州(3.51%),天津、武汉、沈阳、重庆、济南、深圳、杭州分列4-10位。

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足球资讯APP用户消费画像(数据来源:易观分析)

调查研究表明,足球资讯产品的用户主要集中在中高端消费人群上,在移动支付领域变现强势,日常消费占比高,从而产生许多体育产品消费需求,小到会员观赛服务,大到体育用品购买,针对不同用户偏好设定合理的消费场景实现流量变现,这也让体育资讯企业的未来盈利有更大的想象空间。

3. 使用场景

(1)观看比赛

  • 赛前:提前看好赛事直播信息,找好直播源,阅读赛前相关新闻;
  • 赛中:直播源观看赛事视频直播(实在没有,上文本直播),弹幕交流;
  • 赛后:查看相关战报分析文章,发表评论,赛事视频集锦。

(2)平时闲逛

A.看最新足坛新闻报道(文章,短视频,图集等),围观对应新闻的球迷评论区适当互动;

B.赛事信息预览;

C.实时赛事数据查阅;

D.围观关注的社区;

E.玩玩足球游戏,逛逛足球商城买点新装备,足彩分析参考。

四、竞品分析

1. 竞品选择

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体育资讯月度排行榜(数据来源:艾瑞指数)

基于移动互联网的大热,本报告选取直播吧,懂球帝,PP体育三个APP作为分析对象,对PC端的服务不做相关分析。

选取原因主要是这三者在核心服务和目标用户大致相同,相对其他年度APP而言比较侧重足球领域,且知名度和装机数比较大,用户群体基数比较高。

产品主要围绕足球体育资讯,丰富的赛事直播源,社区,数据,商城等服务展开。

本报告通过市场数据调研,分析直播吧、懂球帝、PP体育的市场竞争格局,各自行业地位。从产品的角度,进一步分析三者在产品功能,架构,交互,UI,运营及盈利模式上的特点,进一步了解三者的发展现状。

2. 产品简介

体验环境: 设备型号为iPhone X,操作系统为iOS  12.1.2,体验时间为2018/12/26-2019/01/15, 三大APP均为最新版本。

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2018.9-2018.12的搜索指数和资讯指数(数据来源:百度指数)

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月度独立设备(数据来源:艾瑞APP指数)

如图数据显示,直播吧的搜索指数不论是整体日均值还是移动日均值都遥遥领先其他两者,可能得益于直播吧超强的赛事直播导航,一站式观赛。

在资讯指数这块懂球帝关注度比较高,笔者认为这和它通过PGC+UGC共同发展,强化媒体和社区的优势有着密不可分的关系。

PP体育则显得比较暗淡,可能和它的主要侧重点是视频直播有关,作为工具,注重时效性,有比赛时活跃度才高,用户传播效应比较差。

三大APP2018年月度独立设备受世界杯效应影响,以6月份为分水岭,下半年较上半年整体呈上涨趋势,目前直播吧月度独立设备为950万左右、懂球帝为800万左右、PP体育为1200万左右,整体相对稳定。

3. 用户群体

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2018.9-2018.12的地域分布和人群属性(数据来源:百度指数)

如图数据所示,懂球帝和PP体育的用户搜索指数均主要以一线城市为主,直播吧的用户搜索指数主要集中在广东、山东、江苏等二线城市。

另外,直播吧的用户搜索指数远远大于另外两者,不难理解,一线,二线城市的体育基础建设相对完善,在体育政策的支持下另外加上坐拥多支中超、中甲球队,足球文化浓厚,市场需求空间大。

另外,用户均主要集中在30-39岁这个区间段,笔者猜测这可能跟中国进入2002年世界杯有关,那会中国的足球氛围属于鼎盛时期,这批人恰好青春年少,在环境的熏陶下形成相应的足球情怀。关注的用户也是以男性为主,占比在90%左右,足球本身就号称”男人的运动“,男女比例容易失衡也是可以预见的。

4. 产品架构

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直播吧结构图

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懂球帝结构图

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pp体育结构图

对比三者产品结构图可以看出:在整体产品架构大方向上,三者功能布局差不多,都是以新闻资讯、赛事直播、社区、数据四大板块为核心进行持续打磨,但板块内容和侧重点有所不同。

直播吧相对比较注重赛事直播,以简约明了的形式展示于主页,同时比较克制的搭配少量可更新的置顶新闻,单独把视频和新闻拆分为两个底部Tab,结构化划分进一步强化资讯内容。懂球帝及PP体育主功能排版风格相近,主页均以新闻资讯为主,把视频单独作为新闻子类,赛事直播,社区,数据在底部Tab各占一席之位。

另外懂球帝比较重视“关注社区”板块,相比其他平台内嵌社区板块中,以最喜爱球队队徽为标识设置成底部中间项Tab标签,毕竟大部分球迷打开软件都是冲着主队信息来,强化其存在感,引导用户操作,极大提升平台用户粘性。在数据的划分上,懂球帝大小通吃,以80+的种类大幅多与其他平台。

其次,在提供的辅助功能上,三者都含有自营商城,和游戏中心板块。懂球帝围绕体彩提供很多付费的增值功能,同时提供我是教练OL模拟经营类游戏以及个性化定制启动图,趣味性十足。PP体育则以苏宁集团为背书,拥有自主的直播源,提供丰富的赛事直播体验,开设精彩生活栏,打造多样的苏宁生态产品服务。

5. 产品功能

(1)主要功能

新闻资讯​​

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新闻资讯作为一种内容载体,专业、及时的新闻报道是球迷谈论的热点,是平台的核心板块之一。

共同点:均将主页作为新闻入口,采用timeline形式即以feed流的形式根据内容更新的时间先后顺序展开,主页顶部设有对应筛选Tab,详情页面顶部导航栏为产品名称及评论数锚点,中间正文,底部主要为评论、分享入口。其中正文顶部为新闻标题,主体均主打图文资讯格式,中间可能穿插着gif图,以及短视频,正文底部包含了相关新闻推荐以及对应的球迷互动评论。

差异点:直播吧除了主页设有新闻入口,虽然显示数量不多,但支持下拉刷新,保证了页面简约的同时满足用户的贪婪感,另外单独开设了一个新闻Tab模块,强化新闻资讯的存在感,新闻详情还支持语音播报,虽然播报效果稍显生硬,但利用听觉丰富了阅读场景。阅读细节上,直播吧和懂球帝均支持设置非WIFI情况下,图片点击预览而非自动渲染,充分考虑用户的流量使用。

在内容创作上,直播吧采用平台自制,内容相对专业但也以为止产出有限经常出现刷新到暂无数据更新,而懂球帝相对比较丰富,除了平台自制,还设有懂球号,支持个人媒体和团体媒体内容创作,也就意味着用户可以自己发布新闻,平台审核后进行相应推送,通过PGC+UGC共同发展,产生丰富,原创,即时的新闻资讯,强化媒体和社区的优势,现在懂球帝已经有很多内容是UGC的产出,这种模式逐渐提高了和其他竞争产品的壁垒,也是它能迅速成长的重要原因之一。PP体育则以平台自制为主,添加极品号功能,引入UGC模式,目前上线初期,推广有限,互动不足。

赛事直播

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赛事直播作为用户核心需求点,历来是平台重点布局的功能。内容平台一定是内容为王,哪里有赛事直播,哪里就有观众,你有好内容就在竞争中占据主动。根据analysys易观调研发布的数据显示,凭借直播2018年俄罗斯世界杯,优酷在六月实现大幅增速,在优爱腾三大视频网站中活跃人数环比增长最快,在6月11日到6月17日世界杯揭幕前后,优酷的周活跃用户增速最高达13.3%,领跑行业。虽然直播吧及懂球帝来说,它们没有直播版权,但是通过一目了然的赛事直播预告及丰富的直播源导航加上自制文本直播,吸引大批的用户关注,相对其他拥有版权的视频网站更加灵活多样,好比专卖店跟大卖场的区别。

共同点:均将此版块设为底部Tab,可见其对平台的分量几何。赛事直播列表均采用timeline形式展示,每场比赛基本要素明了,包含直播源,开赛时间,参赛方,赛事性质,另外都有对应的开赛提醒功能。赛事直播详情页可以选择对应的直播源,一般另含有文本直播,方便无法视频观看的用户,设有对应的实时赛事数据展示、球迷聊天室及竞猜等促进用户交流互动。

差异点:首先在直播列表这块,懂球帝和PP体育默认除了当前及未来的赛事直播信息,上拉还能看到结束的赛事信息,通过赛事数据、集锦回放及相关新闻展示,方便用户回顾精彩赛事,提高用户阅读率。直播吧则把结束的赛事放在顶部的全部及完赛标签中,另外相对来说它的全部赛事是最丰富的,哪怕很多小众场次只有文本直播亦或是相关数据展示,也极大满足用户观赛需求。

直播源这块,直播吧和懂球帝主要以免费的正规视频平台为主,进行直播外链,附带动画直播及文本直播作保障,充分满足用户零成本的观赛需求。但不同的是懂球帝还提供付费视频平台直播外链,扩大直播领域让用户有更多自主选择权。

PP体育则以苏宁集团为背书,拥有丰富的赛事IP版权,及PPTV视频直播等资源,另外齐聚一流解说,超高的费用投入意味着衍生出多样化的商业模式,其中大部分主流赛事直播付费观看就是很好的体现,让用户自主从内容、解说、视角、数据等各维度自定义直播内容,专享定制化观赛服务。

短视频

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近年来短视频作为一种互联网内容传播方式,一般是在互联网新媒体上传播的时长在5分钟以内的视频传播内容。相比传统的图文,短视频不仅内容轻质化,而且信息量大、表现力强、直观性好。人们利用碎片时间浏览短视频,并且通过弹幕、评论、分享进行社交互动,让短视频具备了病毒式传播潜力,大大增加了短视频影响力。在体育资讯中也是表现强势,相对其他资讯平台做智能算法推荐,体育资讯平台的用户一般都是球迷,用户兴趣标签明显,对应的短视频阅读率比较高,也是提升用户粘性的重要切入点。

共同点:视频列表也是采用timeline形式排版,包含基本的视频介绍,支持当前页面播放,在非WiFi环境下使用均有视频耗流提醒。进入视频详情页面,视频窗口顶部固定,下方以相关视频及评论为主。

差异点:懂球帝和PP体育均将视频一级入口放在主页顶部Tab中,而直播吧则是底部单独开设视频Tab,体现了直播吧相对注重短视频的价值。视频作者这块直播吧和懂球帝采用PGC+UGC的形式,但是直播吧的用户内容创作不是很明显,数量比较稀缺,短视频UGC模式带来的两大利器:对突发事件更快的反应能力,更多元的视角,即时性和多元化优势,而其他平台一般是发现拍客的时事热点再进行加工发布,降低新闻即时性。两者均支持弹幕互动,提高用户活跃度。

当用户在WIFI条件下,懂球帝和市场主流短视频APP一样,采用可视化窗口视频自动播放,简化了用户播放操作,实现沉浸式阅读体验。而PP体育则纯粹为PGC自运营。播放细节上,直播吧视频详情页的播放窗口底部是相关推荐及评论;懂球帝还支持视频播放快进(1.0,、1.2、1.5、2.0四种方式),详情页视频窗口底部则分为视频详情和相关视频两个导航,相对重视用户评论互动;PP体育详情页也分了两个导航即视频和评论,弱化了用户评论功能,主打推荐视频,以feed流形式展示,使用户进入沉浸式阅读状态,提高用户粘度。

数据

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数据记录着赛事,球队的发展历程,是球迷比较关注的一个版块。一般需要具备专业性,即时性,真实性,丰富性等特点。

共同点:数据展示及种类分化大同小异,除了五大联赛、洲际赛等重要联赛,还涉及其他冷门联赛而且数据完善,每项赛事主要围绕积分榜、赛程、球员榜、球队榜,赛事说明等类别展开。点击对应的球队或者球员展示相应的数据。

差异点:直播吧和PP体育设有NBA,CBA等数据版块,毕竟直播吧主打足球、篮球,而PP体育走的是多元化路线。在UI设计上略有不同。直播吧以简约为主,每个联赛对应的国际赛资格线以字体颜色作为划分,懂球帝则以背景颜色划分,PP体育则相对贴心点,不仅以背景颜色作为区分,还标注着对应资格线说明。

评论

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评论是新闻资讯的反响体现之一,有的甚至比内容更加有趣,内容决定下限,而评论决定上限,更多的化学反应将在评论区进行发酵。优秀的评论风格多样化,可以是专业的,充满激情的,亦或是幽默,生动的。丰富的评论有助于增强传播效果,活跃平台氛围。但也意味着评论的监管很重要,里面容易充斥着暴力,色情,政治言论,需要各平台加大审核力度,形成良好的球迷文化。

共同点:单个评论展示风格大同小异,均支持回复、点赞、举报、分享操作。评论下拉加载,采用多向加载规则。

差异点:在评论的显示及排序规则上,直播吧和懂球帝均采用分区展示,上半区为热门评论,下半区为按时间倒序展示的全部评论。避免一些“神回复”下沉,优先提供优质评论内容进行曝光,形成二次互动,热门评论的回复统一折叠展示,进入评论详情才可看。PP体育则采用按点赞倒序排序,也能产生二次互动,但新发布的评论容易被淹没在后面,难以得到反馈,热门评论的回复则附带展示部分回复,作为评论钩子。评价编辑上,直播吧比较克制只支持表情和文本,懂球帝则比较多元化,支持文本、表情、@用户、图片、视频、链接形式的评论,极大的丰富了评论内容,提高用户互动活跃度,PP体育则支持文本及图片的评论。

另外吐槽下懂球帝的点赞设置,用户点击评论内容会罗列一些操作选择很正常,但点个赞还展示同样操作,用户受挫感比较强。另外笔者一般在比赛直播结束后会阅读最新的相关赛事报道,主要是看评论(毕竟那都是人才,说话又好听),发现相同足球赛事的赛后球迷评论数这块,懂球帝体量大幅领先对手,接近直播吧的两倍,pp体育则相对比较惨淡,其他相同的时事热点或视频情况也大体一致,进一步说明懂球帝在足球资讯这块用户体量庞大,活跃度高,拥有目前同行无法匹及的社区文化。

社区

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社区(平台定义各不同,直播吧叫论坛,懂球帝叫圈子,PP体育叫社区,但它们承载的内容及价值是相似的,属于自己的贴吧,故后面分析统一称为“社区”)是球迷聚集度比较高的领域,拥有比较高频的需求。特别是关注的社区,里面的内容具有强大吸引力。优质的社区文化也是懂球帝快速成长的关键.

共同点:平台底部都开设了社区板块,大家对社区文化的重视可见一斑。社区板块主页均设有推荐和圈子两个板块,一方面展示热门帖子形成围观互动,另一方面进入不同圈子寻找志同道合的球友,圈子也是以球队,赛事,国家队,球星为主进行划分,每个圈子的帖子主体展示风格也大差不差。

差异点:板块主页展示风格大相径庭,直播吧分为推荐和板块两个Tab,以关注社区和精选帖子为主。进入相应社区,所有帖子以最后回复(默认)和最新分布作为排序条件。懂球帝则设有两个主板块,关键把最爱的球队设为中间的主板块,利用球迷信仰抓住用户的心,极大提高平台用户粘性,发帖格式和评论一样多样化。

PP体育的板块主页以热门贴子为主,用户发帖前需要进行认证,笔者认为虽然相对另外两个平台直接发帖来说略显繁琐,降低了帖子的发布量,但它能有效过滤伪球迷,打造更加纯粹的社区文化,有失必有得。其中懂球帝和PP体育在每个社区和百度贴吧一样,含有置顶帖,由社区管理员设置,一般是社区规贴和通知贴,或者优质贴子,提示内容重要性,加强社区活力。

(2)特色功能

三者作为体育资讯类APP同质化比较严重,主要功能均围绕新闻资讯、赛事直播、视频、社区、数据,商城等板块展开布局,不同功能侧重点有所不同。在笔者的体验过程中,印象深刻的特色功能不多,在懂球帝APP中发现两个比较有意思的功能,以下是笔者个人体验心得。

球队PK–我是教练OL

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“我是教练OL”功能入口放在“用户”板块中,可以添加关注从而添加入口于“圈子”  》 “我的关注”,根据用户需要,强化功能存在感。该功能模拟球队经营,角色互换,购买球员,设置阵型及战术,让球迷充分体验教练的感觉,满足用户新鲜感。

球队之间通过摆擂台、挑战擂台或者排位赛进行PK,并设有相应的排行榜,满足用户争强好胜的性格,PK进程则以系统自动生成的文本直播呈现,直播内容生动有趣,画面感很强,让人回味无穷,有种真实竞赛的感觉,胜者获得相应的奖励。同时设有对应的历史战绩,PK数据展示,提高比赛真实性。通过趣味经营,形成用户互动,强化社区文化,提升平台粘性。

自媒体–懂球号

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懂球号是懂球帝平台自媒体的统称。每个用户或者组织符合要求均可以入驻,在这里可以发表原创专业新闻,实事资讯亦或是新鲜有趣的体育生活,平台审核保证质量,通过后进行推送阅读,

对于作者而言,一方面能体验分享带来的乐趣,另一方面具有宣传品牌或者组织形象的作用。对于平台而言,通过PGC+UGC共同发展,产生丰富的新闻资讯,强化媒体和社区的优势,现在懂球帝已经有很大一部分内容是来自UGC的产出,满足用户多元化需求,同样的模式在足球领域已经难以和懂球帝竞争。

同时也需要面临一些挑战:需要设计合理的UGC激励体制,让产品和用户互惠互利,保障用户创造积极性进而生产更多高质量内容;随着内容创作体量增大,内容质量参差不齐,平台既要挖掘运营优质原创内容,还要过滤不良信息,又不能打击用户创造积极性,对平台监管审核是一大考验。

6. 流程体验

作为体育资讯平台,资讯内容和赛事直播是体育用户的基础需求,意味着也是平台价值的体现,重点打磨的对象。接下来笔者结合自身使用情况,以观看赛事直播为驱动力,结合资讯阅读,设计对应流程图,进一步分析各平台体验情况。

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直播吧观赛流程图

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懂球帝观赛流程图

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PP体育观赛流程图

三者的观赛主流程大体相似,以找比赛 ->找直播源 -> 看比赛 -> 赛后资讯阅读为主,在一些操作选择、布局及附属服务上略有不同。

直播吧首页即为赛事直播列表,比赛信息一目了然。视频直播源为正规免费的第三方平台。懂球帝则以第二个底部tab为赛事直播主入口,列表展示信息另含付费平台标识,但并不设有付费平台的直播导航链接。

直播吧和懂球帝的用户选择视频直播则会进入对应第三方平台,从而脱离自身平台,用户停留时间相对降低。而pp体育同样以第二个底部tab为入口,但由于其本身拥有版权,实现自平台视频直播,根据比赛性质,视频服务,搭配一流的解说形成相应的付费或免费观赛模式,多元化的体育会员服务是其重要的商业变现方式,结合赛事新闻资讯,视频,数据,pp体育形成一站式观赛服务,这也是他近年来迅速成长的关键原因之一。

总的来说,直播吧免费的直播源广泛,以PPTV平台为主,数据及文本直播更新快,赛后集锦丰富;懂球帝免费直播源也不少,以优酷、咪咕平台为主,赛后集锦单一基本就是优酷;pp体育版权多,赛事直播全面,解说一流,视频质量靠谱,就是大部分重要场次需付费,毕竟投入高能理解。如果用户偶尔观赛,希望零成本观赛可以先在直播吧或者懂球帝上进行资源导航,如果观赛需求强,追求稳定直播服务,可以在pp体育购买对应的体育会员。

7. 视觉设计

视觉设计既不是无关紧要的角色,也不是衡量产品好坏的终极目标,它的重要性始终贯彻产品的方方面面。视觉设计是通过特定设计的图形和样式去传达价值、信息的一种手法,有趣的排版,生动的图标,充满情感的色彩,井井有序的布局都是设计的方向。产品定位为产品视觉风格奠定基调。

竞品分析:直播吧 VS 懂球帝 VS PP体育
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(1)直播吧

平台采用浅蓝色为主色,白色为背景色,给人一种清新、凉爽的感觉。产品定位为提供专业的足球、篮球等赛事直播、视频、论坛交流的体育平台,相对偏向功能性产品,无明显情感倾向,但是信息梳理井井有条,逻辑性强,走的大众风格路线。赛事直播列表排版精炼,以用户最关心的参赛方为核心,有效信息明确。

新闻内容划分及排版整体风格比较统一。在如今大部分产品将界面反复革新,去迎合时代潮流,但直播吧始终以微调应万变,专注于打磨产品和服务用户,不忘初心。但在此顺便吐槽下PC端的直播吧,排版风格杂乱,信息臃肿,顶部资讯主次难分,右侧资讯列表过于缺失,除了在电脑上找到直播源观看比赛之外,没有任何阅读兴趣,希望改善下。

(2)懂球帝

平台采用草绿色为主色,贴近绿茵赛场,符合产品服务内容,白色为背景色,总体给人一种自然、活泼、健康的感觉。采用丰富的队徽和圆润多彩的icon作为标签划分,生动活泼。最显眼的莫过于一级菜单栏正中间的队徽icon设计,以球迷信仰为钩子,极大促进用户阅读兴趣,提高平台粘性。

比赛直播列表中,对应的有效信息布局有点凌乱,特别是上方的时间、赛事性质与下方的对阵双方,贴的太近字体样式差异不大,有点混乱,若没有队徽难以捕捉重点。在圈子(社区)这块,板块之前划分清晰,采用队徽加名称作为对应社区标识,简明生动。整体也还是以内容为核心,没有过多华丽视觉设计。

(3)PP体育

平台采用黑色为主色,深蓝及黑色为背景色,icon采用浅红、浅蓝、黄色这类暖色调,根据不同时事热点,主题变化多样,整体采用年轻化的风格,比较有个性化,形象多彩活泼。

产品定位为以足球产业为核心的体育内容矩阵,致力于打造互联网第一体育平台,这也意味着信息比较丰富,特别是在首页的热门板块,以足球为主,同时涵盖篮球、自制节目、WWE等类型资讯,掺杂着许多广告,内容没有明确的划分,有种大乱炖的感觉,趋近大众体育资讯类APP。

兴趣圈板块,和懂球帝一样的社区划分风格,但是对于板块点击“查看更多”时,把对应的板块滚动到顶端同时展示所有,结果清晰,但是界面过渡变化比较大,稍显突兀,或许平滑的显隐过渡体验好点。赛事直播列表中,对阵双方上下并排靠左显示,有利用户自上而下的阅读习惯,但是视觉上主次不是很分明,中间只放置一个赛事提醒icon,稍显的有点空洞,另外右侧采用头像暗示解说嘉宾,生动形象。数据展示采用不同背景色划分各大主流联赛的资格区,并做对应标识,相对其他平台数据展示,更加鲜明,贴心。

(4)总评

三者主模块界面排版设计大差不差,产品风格大同小异。一级菜单均采用底部标签式导航,设有5个模块,方便快速了解APP主要功能,简单高效,操作方便;二级菜单采用顶部标签式导航,一方面在安卓机上为了不与底部虚拟按键组合在一起产生信息堆叠和误操作,另一方面更友好的展示多个标签,同时不影响内容阅读体验。新闻入口均采用左图片+右标题的格式,以细线为分界,简明画风更具阅读吸引力。

相对来说直播吧的风格最简约,内容也比较精简明了,符合大众口味。懂球帝主打新闻资讯,首页信息比较丰富,没有有效分割信息,没有强化重点,找不到1-2个关键点,对用户的信息引导不够,信息过载比较严重,草绿色主题贴近产品定位,比较亲切。PP体育一级菜单icon及部分页面背景不固定,以时事热点为走向,形象化展示,整体比较个性化,符合年轻人口味,但信息排版上和懂球帝一样信息过载,同时充斥着太多商业广告,阅读选择上有一定困扰,用户体验和商业模式合理性有待权衡。

8. 用户评论

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三者在iOS中的评分(数据来源:七麦数据)

产品评论情况是平台了解用户体验很重要的渠道,有助产品更好的迭代优化。三者在iOS中的整体评分差不多,评论数这块懂球帝最多达到30+,在阅读评论的过程中发现三者充斥着太多虚假评论,所以评分研究意义不大,仅供参考。以下是笔者从所有评论中截取部分反复出现的评论,作为参考研究对象。

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直播吧在iOS中部分评论(数据来源:七麦数据)

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懂球帝在iOS中部分评论(数据来源:七麦数据)

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PP体育在iOS中部分评论(数据来源:七麦数据)

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9. 商业模式

(1)产品运营

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对比三者的产品基础运营情况,发现相对来说直播吧比较佛系,运营力度不大,品牌推广不足,能有现在的发展规模,一定程度上得益于简约而丰富的产品风格给用户营造良好口碑,进而口口相传。

懂球帝主打足球领域,签约顶级球星为代言人,赞助英超球队,同时依托All Football积极拓展国际化路线,采用平台运营团队+懂球号构建专业而丰富的资讯内容,创建兴趣圈子,加上多样化评论方式,打造优质的社区文化,通过深化产品内容和服务,作为垂直媒体平台的懂球帝创建起鲜明的品牌形象。

PP体育依托苏宁集团得天独厚优势,参与多样化的活动运营推广,集成优质的KOL开设高质量的自制节目,最重要的是拥有顶级赛事IP的版权,提供高清比赛直播,结合多元化的会员服务体系,为用户提供全面、专业的服务,形成以足球产业为核心的体育内容矩阵,这也与其打造互联网第一体育平台的产品定位相吻合。

(2)盈利模式

任何一款互联网产品都需要有自我造血的盈利体系,方能形成良好而长远的生命周期,实现可持续发展。互联网盈利模式多种多样,笔者基于产品的业务角度,将围绕广告、增值服务、佣金、销售这四种常见且规模巨大的盈利模式,进行对应竞品的盈利模式分析。其中增值服务的盈利情况相对明朗点,将单独列出进行对比分析。

总体盈利模式对比

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增值服务对比

增值服务对比

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总的来说,三者盈利模式风格迥异。相似点是均主要采用广告作为主要变现来源,以信息流广告及启动页广告为主的形式呈现,出现频率比较高。

其中,直播吧的流量变现比较单一,除了广告形式之外,还有通过信用卡办理及淘宝返现的商城获取佣金,正是如此,没有过多变现套路,让产品始终保持清爽,专注功能打磨,形成良好的口碑效应。懂球帝则围绕红单会员,大数据锦囊等足彩周边服务进行变现,提供比赛预测的知识服务产品,与通信运营商合作推出对应的免流卡,另外特别设有对应的资讯打赏功能,一方面平台抽取佣金商业变现的同时能有效的鼓励懂球号UGC的创作,产出更多优质文章,实现互利共赢。

另外设有自营商城,打造以运动周边商品为主的垂直类电商平台,还有个性化的定制启动图,实现自我造血。PP体育的流量变现模式最为多样化,依托丰富的赛事IP版权及视频资源,开设多种形式的体育会员增值服务,提供专享比赛、名嘴解说、蓝光画质等观赛特权,围绕游戏、足彩、信用卡、流量超市等平台合作互利,同时拥有自营体育商城,进一步深化垂直类电商发展,设有专栏展示苏宁系产品,实现苏宁生态推广。

多样化的盈利模式为平台注入资本的同时也极大影响用户体验,随处可见的广告,让人烦躁,受挫感强烈,特别是PP体育,除了看视频直播不想过多浏览。目前,各平台探索盈利模式及用户体验之间协调平衡的道路任重而道远,在众多巨头入局之后,中国体育互联网的新战局已然拉开战幕,而深度运营会是各路诸侯的全新战场。

六、总结

根据SWOT分析方法大致总结下三者的情况:

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1. 产品总结

(1)直播吧

内容是直播吧的核心,涉及足球和篮球两大领域,以第三方流媒体平台直播导航、新闻资讯、短视频、数据,社区为主要模块,功能划分明确,产品风格简约大方。在众多产品反复革新迎合新时代的时候,直播吧始终保持原动力,专注打磨产品,关注用户体验,没有过多推广,让产品对用户具有吸引力从而打造良好的口碑效应,以微调应万变,形成自然增长,不论资本是潮涌还是寒冬,始终屹立在潮头。

但同时产品新闻资讯数量少,以自运营内容为主,UGC孵化有限,缺乏有深度的文章,社区活跃度不温不火也是需要解决的问题。现如今,面对产品同质化严重,互联网巨头崛起发力围剿,如何维持稳住当前的城池值得深思。

(2)懂球帝

懂球帝目前定位是足球领域的资讯+社区形式,开放的评论形式,已经活跃着大量的重度球迷。通过深耕足球领域,丰富而优质的UGC产出,专业的足球自营商城,深化产品内容和服务,懂球帝创建起鲜明的品牌形象,在用户规模和用户粘性上均表现出突出优势。

内容、社区加上细腻的场景营销,逐步串联起懂球帝的赛场壁垒。主页信息丰富,但随之的信息架构稍显凌乱,或许可以通过智能算法进行资讯推荐,加上清晰的模块分化,形成信息的有效触达。平台社区现阶段汇聚大量忠实用户,值得进一步连接体育社交,构建对应的消费场景,以更加精细化运营,实现流量的合理变现。

就目前发展而言,其在足球媒体这块优势明显,未来发展方向可能扩展足球产业链上下游,比如足球培训、赛事运营等,实现一站式足球服务平台。在中国足球萎靡不振的时候,通过多元化的足球服务,打造良好的足球环境,吸引更多的人参与进来,了解、关注、助力中国足球发展,未来可期。

(3)PP体育

pp体育拥有丰富的赛事IP版权,涵盖众多体育类别,通过信息定制化的直播平台,新闻资讯,短视频,社区及数据,实现观赛一体化平台服务。依托球星,明星及大牌解说等KOL光环,自制多档有趣的体育专栏节目,吸引大量粉丝群体的目光。

以苏宁集团为背书,利用其庞大的体育产业布局,可靠渠道等资源,开展多样的线上线下活动,极大的提升品牌形象。

以上因素也是其近两年迅速崛起的关键。疯狂的成长也意味着用户体验下降,特别是频繁的广告和杂乱的首页信息架构,同时平台的社区及资讯互动比较冷清,大部分用户都是冲着比赛直播来的,比赛结束随即退出,用户留存率及粘性比较低。

未来如何以比赛直播为钩子,提供多元化有价值的服务,以及打造良好的用户体验进而合理商业变现,值得平台好好琢磨。

“用趣味创造广度,用专业实现深度”,走向版权上游,做大平台中游,拓展产品下游,结合线上服务与线下体验,不断强化体育IP运营能力,这是PP体育的终极目标。未来,版权的内容深度运营依然是行业风口。PP体育或许需要覆盖更广的用户内容消费场景,争取让整个体育产业的用户池变大,以创造版权的最大价值。

总体而言,目前体育资讯类产品同质化严重,均以新闻资讯、赛事直播、社区、数据、商城为核心模块,各平台侧重点略有不同。

往后,平台或将深入布局体育产业链上下游,如体育制造、体育服务及体育衍生等,集成旅游、文化、教育、金融等行业资源,构建多元化的体育生态系统。通过精细化运营,提供有价值,个性化的产品服务,构建多样化的体育消费场景,进一步探索体育新蓝图。

2. 未来展望

(1)个性化精准服务

互联网最基本的是流量生意,在如今流量越发珍贵的背景下,平台需要精细化运营。

智能推荐现如今在生活中渗透明显,但在垂直类领域还是比较薄弱,很大程度上受信息量的影响,未来各平台需要提高内容创作体量,从而进一步采用大数据分析及智能算法对用户行为分析,实现个性化精准服务,提高平台粘性。

(2)体育社交

体育社交或许是个发力点,目前主要集中在线上社区互动,连接场景有限,毕竟使用该类产品的用户属性明显,社交对互联网体育的价值在于,它可以圈占用户,连接用户,让用户变成推广员进而拉新,形成细胞分裂式的增长,打造线上线下社交活动,提高用户粘性及活跃度,进一步宣传品牌形象,目前而言懂球帝的体育社交优势明显,PP体育线上线下活动相对丰富。

(3)科技进步助力体育新体验

科技的革命,渗透各行各业,推动社会进步,体育产业也必将迎来新发展。目前即将迎来5G网络时代,快速的网络连接,可能让资讯阅读,比赛直播更加多样化。

VR技术日渐成熟,搭配5G或许有机会创造新的体育观赛模式,带来更加真实的视觉体验。对应的还有AI,区块链等技术,不同的新技术相互融合,衍生出更多的使用场景,比如5G+人工智能、VR+5G等。但应用成熟度则依赖于技术本身的发展水平以及与实际应用场景的兼容程度。

总之,科技让未来的体育充满无限可能。

以上观点是个人结合平时产品体验有感而发,也没具体深入对应公司场景业务、产品策略、发展战略,如有不妥之处,可相互讨论。另外本文有部分基于第三方平台数据得出的结论,因此真实性和有效性无法保证,仅用于参考分析。如有合适的产品岗位,欢迎交流~

再次感谢您的阅读(@^_^@)~

作者:cylcyl66466,微信号:cylcyl66466,本文原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

本文由 @∞∞ 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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各位常年守在电脑前加班的运营小伙伴们,这个春节要加班吗?

加班并不可怕,停滞不前,没有价值感和成长的加班或许是最可怕的。

新的一年,马上要来了,你想好2019年自己的运营工作方向了吗?

线下课程|站在老板的角度,2019年如何成为一个会赚钱的运营经理
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前网易严选资深渠道运营经理@袁野老师为大家分享了一个有趣的观点。“ 2019年如何成为一个会赚钱的运营经理

在这次分享中,袁老师弱化了“做什么”,更关注“ 怎么做 ”;弱化了运营的过程(各种方法论),更关注 运营的结果(如何赚钱)

那么如何成为一个会赚钱的运营经理?这里更多的是基于老板的角度,一个更接地气的思考。对此,袁老师给出了以下的回答。

1. 运营经理的分类

不同的分类方式,可以把运营经理分为多个类型,职能角度、业务线角度、变现方式角度。产品运营经理、电商运营经理、渠道运营经理等等。

这里还有一个分类角度,则是 会赚钱的运营经理和能亏钱的运营经理

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会赚钱的运营经理具备以下三个特征:

  • 完善的运营知识结构;
  • 多种流量变现方式;
  • 深刻理解“用户体验”的本质,提出产品需求,甚至规划原型,结合营销思维做更多战略层面的规划;

能亏钱的运营经理也有三个特征:

  • 只对自己的运营指标负责,达成KPI为唯一目的;
  • 理论强,知道很多做什么,但是不知道怎么做;
  • 满嘴用户体验,说服别人都是“用户会”,不用数据;

看完之后思考下,你是处于哪个阶段,属于哪一种?

2. 会赚钱的运营经理的思维结构

会赚钱的运营经理必定是懂得 全渠道运营和流量变现思维 的,思维结构也是一个立体全面的框架。

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把以上的“ 知识点 ”,抽象成“ 逻辑线 ”,再总结为“ 能力面 ”应该是什么样的?

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3. 做什么和怎么做

阐述一个“学习方向的误区”区分“做什么”和“怎么做”。

做什么,是简单的,是必须了解的,网上能找到的List特别多。 怎么做,是真正值得学习的,但不能完全照搬, 需要根据自身情况改进。除了学内容,还要学思维。

那么什么是“做什么”?什么是“怎么做”?举个栗子给大家,下面的双十一作战图列出每个时间节点要做什么。

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比如,在春节,让你写一篇推广文章,做宣传海报,这些计划清单更多的涉及“做什么”,但是怎么做才可写好一篇文章,做出有更大宣传力度的图片,选题是什么样的,就是怎么做的内容。 真正了解“如何做”,才是你运营能力的体现。

最后袁野老师分享了一些可以 学会即用的工具和运营方法 ,比如,运营变现方式、竞争力分析、人货场分析法等等。这里就不一一列举,感兴趣的小伙伴可以扫描文末二维码领取 “如何做一个会赚钱的运营经理”观点分享的完整版本PPT

关于 运营经理的系统性成长和职场能力进阶 ,袁老师在这方面也有一系列的深入思考。为了更好的把这些知识分享给大家,老师借助起点学院平台和另外三个大咖导师一起在“ 运营总监修炼之道 ”上为大家进行了系统的教授和拆解。

四位老师希望通过这门“运营总监修炼之道”,把多年实战思考和经验不断打磨优化呈现给大家,帮助更多 3年以上的运营经理更快实现个人成长和职场晋升。

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学完课程,可以得到哪些真实收获 ?

1.认知能力:打破认知,思维的升级和迭代

更清晰的知道当前自己处于什么样的状态,存在哪些问题,是什么原因造成的,如何去解决尝试。更清晰的知道,运营总监需要哪些能力,距离优秀运营总监的差距在哪里,怎么去针对性提升。

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2. 专业能力:个人知识能力体系的搭建和提升

一线导师资源,系统课程内容,丰富的增值服务,系统搭建3年以上运营经理的职场晋升能力模型。

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3.人脉资源:与100+总监级校友共同学习,链接资源

业内运营大佬都在学的运营经理进阶课,增长知识的同时,帮你链接人脉资源。

课程往期,用户占比情况如下:

工作年龄 来看,工作8年以上用户占比42%,工作5-7年用户占比34%;工作1-4年用户占比21%;

职位 来看,运营经理、市场经理、产品经理、项目经理占比47% ;运营总监、品牌总监、项目总监、合伙人占比37%;产品运营、市场推广、总经理助理占比15%

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通过课程,可以掌握哪些系统知识?

1.系统化的知识和兼具理论实战经验的导师

课程从四大版块阐述了运营总监必备的核心能力体系,在详解了系统思维框架之外精讲了多个行业运营战略的跨界打法和落地实操技能。

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人均从业10年以上的实战派导师,面对面沉浸式系统教学。授课导师均来自于一线互联网公司,并且有自己的代表作品,从业经验丰富。很多刷屏的作品比如:《极限挑战》、天猫双十一等等都有老师们的主导或参与。

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2.丰富实用的案例和系统化的知识点精讲,深入理解整个理论框架。

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3.线上1年在线视频学习等增值服务,增强圈子氛围,让学习成为一种习惯。

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考虑到有的小伙伴会担心两天线下时间没有办法消化这么多优质精华的知识内容,我们为大家提供了 1年内免费申请该城市的复训服务 ,是不是感觉很棒呢!

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《哈利波特》世界里有一种神奇的魔法报纸,报中照片上的人物可以动起来,看起来有点像 GIF 图。在故事里这当然是「魔法」的功劳,现实世界中还没有造出这样的报纸。不过,华盛顿大学的几个科学家不死心,他们想用 AI 算法来让照片中的人动起来。

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

图片来源: Haven & Hearth

这种技术叫做 Photo Wake-Up。先来看一下效果,他们在照片、海报和艺术画上都进行了实验。

首先向我们走来的是篮球运动员库里,看起来是刚进了球。

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

然后是钢铁侠。哎,你从太空回来了?

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是超级赛亚人孙悟空!只是原地蹦了几下…… 我以为他要变身了

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

还有一位长相奇怪的女子,原来是毕加索的《玛雅和玩具船》。

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

是不是很酷炫?这些人物就像是从画中走出来的一样,不仅从 2D 变成了 3D,还能做各种动作。

其实类似的尝试之前就有人做过,把照片里的 2D 形象映射到 3D 模型上,然后让它们动起来。不过结果嘛,像是行尸走肉。

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

因为 2D 形象都是从某一个固定角度去看的,用 3D 模型的标准去控制,会出现不匹配的情况。更不用说毕加索画里的人,根本没有一个合适的模型来匹配。让 2D 形象动起来还有一个难点,就是身体部位的重叠部分不好控制,走路的时候哪只手在前?哪只手在后?还要被身体挡住。这些复杂的问题不解决,根本无法做到栩栩如生。

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

团队给出的解决方案是 AI 算法。首先将 2D 形象与 3D 形变模型匹配,标记出身体各部位的位置。然后按照形变算法,一步步构建网格。

按照关键点位置控制网格,还原出皮肤数据,构建好贴图。

最后,把贴图放回到原图中,用算法填充背景,人物就可以随便跑了!

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

团队还特别提到,头部姿势的准确性对动起来的人十分重要,因为大部分人会将注意力放在人物的脸上。因此,他们的算法还可以识别形象的头部角度,还有注视方向。

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来

为了让这个算法可以实际应用,团队还提供一个调整的选项,允许用户改动关键点的位置。

这项技术可以被用到 AR、VR 中,配合相应设备来使用。想象一下,未来我们在博物馆中看的艺术画,可能是动起来的。

​打破次元壁!这个 AI 算法可以让照片里的人跳出来


Photo Wake-Up 项目地址: https://grail.cs.washington.edu/projects/wakeup/

编辑:Rubberso

Via www.geekpark.net

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使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

我居住在一个大城市。但是和在很多大城市一样,找个停车位总没那么容易。车位很快就被抢占一空,即使你有一个属于自己的专用车位,朋友们顺路来访也很难,因为他们找不到车位。

我的解决方案就是将一个摄像头伸出窗外,再用深度学习让我的计算机在有车位空出来的时候给我发短信:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

这听起来也许很复杂,但是借助深度学习构建一个实用的版本实际上又简单又快。所有的工具都是可用的——你只要知道去哪儿找到工具并把它们组合在一起就行。

那么,我们花点时间用 python 和深度学习构建一个高准确率的停车位通知系统吧!

问题分解

当我们面临想要用机器学习解决的复杂问题时,第一步就是将问题分解成若干简单问题。然后,使用详细分解作为指导,我们可以从机器学习工具箱中使用不同的工具来解决这些小问题。通过将几个不同的解决方案链接到一个流程中,我们就得到了能够做一些复杂事情的系统。

下面是我分解的空车位检测流程:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

机器学习流程的输入是来自一个伸出窗外的普通网络摄像头的视频流:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
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从摄像头中截取的示例视频

我们将通过工作流程传送每一帧视频,一次一帧。

这个流程的第一步就是检测一帧视频中所有可能的停车位。显然,在我们能够检测哪个是没有被占用的停车位之前,我们需要知道图像中的哪些部分是停车位。

第二步就是检测每帧视频中的所有车辆。这样我们可以逐帧跟踪每辆车的运动。

第三步就是确定哪些车位目前是被占用的,哪些没有。这需要结合前两步的结果。

最后一步就是出现新车位时通知我。这需要基于视频中两帧之间车辆位置的变化。

这里的每一步,我们都可以使用多种技术用很多种方式实现。构建这个流程并没有唯一正确或者错误的方式,但不同的方法会有优劣之分。

第一步:检测一幅图像中的停车位

摄像头的视野是这样的:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

我们需要扫描这幅图,然后返回一个有效停车区域列表,就像这样:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

这个城市街道上的有效停车位。

一种比较懒的方法就是手动把每个停车位的位置硬编码到进程中,而不是自动检测停车位。但是如果我们移动了摄像头或者想要检测另一条街道上的车位时,就必须再一次手动硬编码车位的位置。这样很麻烦,还是找一种自动检测车位的方法吧。

一个思路是寻找停车计时器并假设每个计时器旁边都有一个停车位:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

检测每幅图像中的停车计时器。

但这种方法有些复杂。首先,并非每个停车位都有停车计时器——实际上,我们最喜欢找的是无需付费的车位!其次,只知道停车计时器的位置并不能确切地告诉我们停车位的确切位置。它只是让我们更加接近停车位罢了。

另一个思路就是构建目标检测模型,让它寻找道路上绘制的停车位标志,就像这样:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
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请注意这些黄色的小标志——它们就是画在道路上的每个车位的边界。

但是这种方法也很令人痛苦。首先,我所在城市的停车位标志线特别小,在这么远的距离很难看见,所以很难用计算机检测到它们。其次,道路上有各种无关的线和标志。很难区分哪些线是停车位标志,哪些是车道分离线或者人行道线。

当你遇到似乎很困难的问题时,花几分钟时间想一想,你是否可以采用不同的方法来解决这个问题,避开一些技术性挑战。到底什么是停车位?停车位不就是车辆可以停放很长时间的地方吗。所以,也许我们根本就没必要去检测停车位。为何不能仅仅检测长时间没有移动的车辆并且假设它们就停在停车位呢?

换句话说,有效停车位就是包含非移动车辆的地方。

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

这里,每辆车的边界框实际上就是一个停车位!如果我们能够检测静态的车辆,就没必要检测停车位。

所以,如果我们能够检测车辆,并且可以判断哪些车辆在视频帧中是没有移动的,那我们就能够推测出停车位的位置。够简单了——让我们来检测车辆吧!

检测图像中的车辆

检测视频帧里的车辆就是目标检测中的一道练习题。我们可以用很多机器学习方法来检测图像中的目标。下面是我列出的几种最常用的目标检测算法:

  • 训练一个 HOG(方向梯度直方图) 目标检测器,并用它滑过我们的图像以寻找所有的车辆。这个古老的非深度学习方法运行起来相当快,但是它并不能很好地处理向不同方向移动的车辆。

  • 训练一个 CNN(卷积神经网络) 目标检测器,用它滑过我们的图像直到找到所有的车辆。这种方法很准确,但并不是很高效,因为我们必须多次扫描同一张图像来寻找所有的车辆。并且,虽然它可以轻易找到向不同方向移动的车辆,但它需要的训练数据要比 HOG 目标检测器多得多。

  • 使用更新的深度学习方法,如Mask R-CNN、Faster R-CNN 或者YOLO。它们将灵活的设计和高效的技巧与 CNN 的准确性结合在了一起,能够极大地加速检测过程。只要我们有足够多的数据来训练模型,它能在 GPU 上运行地相对快一些。

通常情况下,我们希望选择最简单的方法来解决问题,使用最少的训练数据,并不认为需要最新、最流行的算法。但是在这个特殊的情况下,*Mask R-CNN*是一个比较合理的选择,虽然它是一个比较新、比较流行的算法。

Mask R-CNN架构在不使用滑动窗口的情况下以一种高效的计算方式在整幅图像中检测目标。换句话说,它运行得相当快。在具有比较先进的 GPU 时,我们应该能够以数帧每秒的速度检测到高分辨率视频中的目标。所以它应该比较适合这个项目。

此外,Mask R-CNN给我们提供了很多关于每个检测对象的信息。绝大多数目标检测算法仅仅返回了每个对象的边界框。但是Mask R-CNN并不会仅仅给我们提供每个对象的位置,它还会给出每个对象的轮廓 (掩模),就像这样:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
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为了训练Mask R-CNN,我们需要大量关于需要检测的目标的图像。我们可以拍一些车辆的图像,然后将这些图像中的汽车标注出来,但是这可能会花费几天的工作。幸运的是,汽车是很常见的检测目标,很多人都想检测,因此早就有了几个公开的汽车数据集。

有一个很流行的数据集叫做 COCO,它里面的图像都用目标掩膜标注过。在这个数据集中,已经有超过 12000 张汽车图像做好了轮廓标注。下面就是 COCO 数据集中的一张图像。

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
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COCO 数据集中已标注轮廓的图像。

这个数据集非常适合用来训练Mask R-CNN模型。

使用 COCO 数据集来构建目标检测数据集是很常见的一件事情,所以好多人已经做过并且分享了他们的结果。因此,我们可以用一个训练好的模型作为开始,而不用从头去训练自己的模型。针对这个项目,我们可以使用很棒的开源Mask R-CNN,它是由 Matterport 公司实现的,还提供了训练好的模型。

地址:https://github.com/matterport/Mask_RCNN

旁注:你不必为训练定制化的Mask R-CNN而担心!标注数据是很耗时间的,但是并不困难。如果你想使用自己的数据完整地训练Mask R-CNN模型,可以参考这本书:

https://www.machinelearningisfun.com/get-the-book

如果在我自己的相机图像上运行预训练模型,以下是检测结果:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
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经过 COCO 默认目标识别的图像——车辆、人、交通信号灯和树。

我们不仅识别了车辆,还识别出了交通信号灯和人。而且比较滑稽的是,它将其中的一棵树识别成了「盆栽植物」。

对于图像中被检测到的每一个目标,我们从Mask R-CNN模型中得到了下面四个结果:

  1. 被检测到的目标(作为整数)类型。预训练的 COCO 模型知道如何检测 80 种不同的常见目标,例如汽车和卡车。

  2. 目标检测的置信得分。这个数字越大,越说明模型准确识别了目标。

  3. 中目标的边界框,以 X/Y 像素位置地形式给了出来。

  4. 位图「掩模」,能够分辨出边界框里哪些像素是目标的一部分,哪些不是。有了掩模数据,我们也可以标注目标的轮廓。

下面是 python 代码,用于根据 Matterport』sMask R-CNN实现和 OpneCV 预训练的模型来检测汽车边界框:

import os
import numpy as np
import cv2
import mrcnn.config
import mrcnn.utils
from mrcnn.model import MaskRCNN
from pathlib import Path


# Configuration that will be used by the Mask-RCNN library
class MaskRCNNConfig(mrcnn.config.Config):
    NAME = "coco_pretrained_model_config"
    IMAGES_PER_GPU = 1
    GPU_COUNT = 1
    NUM_CLASSES = 1 + 80  # COCO dataset has 80 classes + one background class
    DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.6


# Filter a list of Mask R-CNN detection results to get only the detected cars / trucks
def get_car_boxes(boxes, class_ids):
    car_boxes = []

    for i, box in enumerate(boxes):
        # If the detected object isn't a car / truck, skip it
        if class_ids[i] in [3, 8, 6]:
            car_boxes.append(box)

    return np.array(car_boxes)


# Root directory of the project
ROOT_DIR = Path(".")

# Directory to save logs and trained model
MODEL_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")

# Local path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")

# Download COCO trained weights from Releases if needed
if not os.path.exists(COCO_MODEL_PATH):
    mrcnn.utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)

# Directory of images to run detection on
IMAGE_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "images")

# Video file or camera to process - set this to 0 to use your webcam instead of a video file
VIDEO_SOURCE = "test_images/parking.mp4"

# Create a Mask-RCNN model in inference mode
model = MaskRCNN(mode="inference", model_dir=MODEL_DIR, config=MaskRCNNConfig())

# Load pre-trained model
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True)

# Location of parking spaces
parked_car_boxes = None

# Load the video file we want to run detection on
video_capture = cv2.VideoCapture(VIDEO_SOURCE)

# Loop over each frame of video
while video_capture.isOpened():
    success, frame = video_capture.read()
    if not success:
        break

    # Convert the image from BGR color (which <mark data-type="technologies" data-id="9c38872b-5720-41cc-84ed-debc155db10c">OpenCV</mark> uses) to RGB color
    rgb_image = frame[:, :, ::-1]

    # Run the image through the Mask R-CNN model to get results.
    results = model.detect([rgb_image], verbose=0)

    # Mask R-CNN assumes we are running detection on multiple images.
    # We only passed in one image to detect, so only grab the first result.
    r = results[0]

    # The r variable will now have the results of detection:
    # - r['rois'] are the bounding box of each detected object
    # - r['class_ids'] are the class id (type) of each detected object
    # - r['scores'] are the confidence scores for each detection
    # - r['masks'] are the object masks for each detected object (which gives you the object outline)

    # Filter the results to only grab the car / truck bounding boxes
    car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])

    print("Cars found in frame of video:")

    # Draw each box on the frame
    for box in car_boxes:
        print("Car: ", box)

        y1, x1, y2, x2 = box

        # Draw the box
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)

    # Show the frame of video on the screen
    cv2.imshow('Video', frame)

    # Hit 'q' to quit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Clean up everything when finished
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

当你运行这段脚本时,会在屏幕上得到一幅图,每辆检测到的汽车都有一个边界框,像这样:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

每辆检测到的汽车都有一个绿色的边界框。

你还会看到被检测到的汽车坐标被打印在了控制台上,就像这样:

Cars found in frame of video:
Car:  [492 871 551 961]
Car:  [450 819 509 913]
Car:  [411 774 470 856]

经过以上这些步骤,我们已经成功地检测到了图像中的汽车。

检测空置的停车位

我们知道了每张图像中每辆车的像素位置。通过查看视频中按顺序出现的多帧,我们可以轻易知道哪些车没有动,并且假设它们所在的位置就是车位。但是,当一辆车离开车位的时候,我们如何检测得到呢?

问题在于我们图像中的边界框是部分重叠的。

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

即使是在不同车位中的车辆,每辆车的边界框都会有一小部分的重叠。

所以,如果我们假设每个边界框代表一个车位,那么,即使车位是空的,也有可能显示为被部分占用。我们需要一个方法来测量两个对象的重叠度,以便检查「大部分是空的」边界框。

我们将要使用的测量方法为交并比(IoU)。IoU 通过两个对象重叠的像素数量除以两个对象覆盖的像素数量计算得到。像这样:

使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?
使用Python和Mask R-CNN自动寻找停车位,这是什么神操作?

这将为我们提供汽车边界框与停车位边界框重叠的程度。有了这个,我们可以轻易确定汽车是否在停车位。如果 IoU 测量值很低,如 0.15,那意味着汽车并没有真正占用大部分停车位。但如果指标很高,如 0.6,这意味着汽车占据了大部分停车位区域,因此我们可以确定该空间被占用。

由于 IoU 是计算机视觉中常见的测量方法,因此你在使用的库通常已经实现了它的计算。事实上,MatterportMask R-CNN库将它作为一个名为 mrcnn.utils.compute_overlaps()的函数包含在内,因此我们可以直接使用该函数。

假设我们有一个表示图像中停车区域的边界框列表,查看检测到的车辆是否在这些边界框内就像添加一行或两行代码一样简单:

# Filter the results to only grab the car / truck bounding boxes
    car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])

    # See how much cars overlap with the known parking spaces
    overlaps = mrcnn.utils.compute_overlaps(car_boxes, parking_areas)

    print(overlaps)

结果是这样子的:

[
 [1.         0.07040032 0.         0.]
 [0.07040032 1.         0.07673165 0.]
 [0.         0.         0.02332112 0.]
]

In that 2D array, each

在这个二维数组中,每一行代表一个停车位的边界框。同样,每一列代表着这个停车位被检测到的汽车占用了多少。1.0 分表示完全被占用,较低的分,如 0.02 则表示这辆汽车接触到了车位的空间,但是并没有占据大部分区域。

要寻找未被占用的停车位,我们只需要检查此阵列中的每一行。如果所有数字都为零或非常小,那意味着没有任何东西占据那个空间,它就是空着的!

但请记住,目标检测并非总是与实时视频完美配合。即使Mask R-CNN非常准确,偶尔也会在单帧视频中错过一两辆车。因此,在将停车位标记为空闲之前,我们应该确保它在一段时间内保持空闲 – 可能是 5 或 10 个连续的视频帧。这将防止系统仅仅因为目标检测在一帧视频上有短暂的停顿就错误地检测到空闲的停车位。但是,只要我们看到至少有一个空闲停车位出现在连续几帧视频中,我们就可以发送短信了!

发送短信

这个项目的最后一步就是当检测到一个空闲停车位出现在视频的连续几帧中时就发送短信提醒。

使用 Twilio 从 Python 中发送短信很简单。Twilio 是一个很流行的 API,它可以让你用任何编程语言只需几行代码就可以发送短信。当然,如果你更喜欢使用其它短信服务提供商,也可以。我和 Twilio 并没有利益关系。它只是我想到的第一个工具而已。

要使用 Twilio,你需要注册一个试用账户,创建两个 Twilio 电话号码,然后认证账户。然后,你需要安装 Twilio Python 客户端。

pip3 install twilio

安装完成后,这是用 Python 发送短信的完整代码(只需用你自己的帐户详细信息替换这些值即可):

from twilio.rest import Client

# Twilio account details
twilio_account_sid = 'Your Twilio SID here'
twilio_auth_token = 'Your Twilio Auth Token here'
twilio_source_phone_number = 'Your Twilio phone number here'

# Create a Twilio client object instance
client = Client(twilio_account_sid, twilio_auth_token)

# Send an SMS
message = client.messages.create(
    body="This is my SMS message!",
    from_=twilio_source_phone_number,
    to="Destination phone number here"
)

为了在脚本中添加短信发送功能,我们可以把这些代码丢进去。但需要注意的是,我们并不需要在每一个有空闲车位的新视频帧中发送短信。所以我们需要一个标志来跟踪是否已经发过短信了,这是为了保证不会在短期内再次发送或者在新车位空出来之前再次发送。

总结

将以上流程中的所有步骤集成在一起,构成一个独立的 Python 脚本,完整代码如下所示:

import os
import numpy as np
import cv2
import mrcnn.config
import mrcnn.utils
from mrcnn.model import MaskRCNN
from pathlib import Path
from twilio.rest import Client


# Configuration that will be used by the Mask-RCNN library
class MaskRCNNConfig(mrcnn.config.Config):
    NAME = "coco_pretrained_model_config"
    IMAGES_PER_GPU = 1
    GPU_COUNT = 1
    NUM_CLASSES = 1 + 80  # COCO dataset has 80 classes + one background class
    DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.6


# Filter a list of Mask R-CNN detection results to get only the detected cars / trucks
def get_car_boxes(boxes, class_ids):
    car_boxes = []

    for i, box in enumerate(boxes):
        # If the detected object isn't a car / truck, skip it
        if class_ids[i] in [3, 8, 6]:
            car_boxes.append(box)

    return np.array(car_boxes)


# Twilio config
twilio_account_sid = 'YOUR_TWILIO_SID'
twilio_auth_token = 'YOUR_TWILIO_AUTH_TOKEN'
twilio_phone_number = 'YOUR_TWILIO_SOURCE_PHONE_NUMBER'
destination_phone_number = 'THE_PHONE_NUMBER_TO_TEXT'
client = Client(twilio_account_sid, twilio_auth_token)


# Root directory of the project
ROOT_DIR = Path(".")

# Directory to save logs and trained model
MODEL_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")

# Local path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")

# Download COCO trained weights from Releases if needed
if not os.path.exists(COCO_MODEL_PATH):
    mrcnn.utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)

# Directory of images to run detection on
IMAGE_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "images")

# Video file or camera to process - set this to 0 to use your webcam instead of a video file
VIDEO_SOURCE = "test_images/parking.mp4"

# Create a Mask-RCNN model in inference mode
model = MaskRCNN(mode="inference", model_dir=MODEL_DIR, config=MaskRCNNConfig())

# Load pre-trained model
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True)

# Location of parking spaces
parked_car_boxes = None

# Load the video file we want to run detection on
video_capture = cv2.VideoCapture(VIDEO_SOURCE)

# How many frames of video we've seen in a row with a parking space open
free_space_frames = 0

# Have we sent an SMS alert yet?
sms_sent = False

# Loop over each frame of video
while video_capture.isOpened():
    success, frame = video_capture.read()
    if not success:
        break

    # Convert the image from BGR color (which <mark data-type="technologies" data-id="9c38872b-5720-41cc-84ed-debc155db10c">OpenCV</mark> uses) to RGB color
    rgb_image = frame[:, :, ::-1]

    # Run the image through the Mask R-CNN model to get results.
    results = model.detect([rgb_image], verbose=0)

    # Mask R-CNN assumes we are running detection on multiple images.
    # We only passed in one image to detect, so only grab the first result.
    r = results[0]

    # The r variable will now have the results of detection:
    # - r['rois'] are the bounding box of each detected object
    # - r['class_ids'] are the class id (type) of each detected object
    # - r['scores'] are the confidence scores for each detection
    # - r['masks'] are the object masks for each detected object (which gives you the object outline)

    if parked_car_boxes is None:
        # This is the first frame of video - assume all the cars detected are in parking spaces.
        # Save the location of each car as a parking space box and go to the next frame of video.
        parked_car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])
    else:
        # We already know where the parking spaces are. Check if any are currently unoccupied.

        # Get where cars are currently located in the frame
        car_boxes = get_car_boxes(r['rois'], r['class_ids'])

        # See how much those cars overlap with the known parking spaces
        overlaps = mrcnn.utils.compute_overlaps(parked_car_boxes, car_boxes)

        # Assume no spaces are free until we find one that is free
        free_space = False

        # Loop through each known parking space box
        for parking_area, overlap_areas in zip(parked_car_boxes, overlaps):

            # For this parking space, find the max amount it was covered by any
            # car that was detected in our image (doesn't really matter which car)
            max_IoU_overlap = np.max(overlap_areas)

            # Get the top-left and bottom-right coordinates of the parking area
            y1, x1, y2, x2 = parking_area

            # Check if the parking space is occupied by seeing if any car overlaps
            # it by more than 0.15 using IoU
            if max_IoU_overlap < 0.15:
                # Parking space not occupied! Draw a green box around it
                cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 3)
                # Flag that we have seen at least one open space
                free_space = True
            else:
                # Parking space is still occupied - draw a red box around it
                cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 1)

            # Write the IoU measurement inside the box
            font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
            cv2.putText(frame, f"{max_IoU_overlap:0.2}", (x1 + 6, y2 - 6), font, 0.3, (255, 255, 255))

        # If at least one space was free, start counting frames
        # This is so we don't alert based on one frame of a spot being open.
        # This helps prevent the script triggered on one bad detection.
        if free_space:
            free_space_frames += 1
        else:
            # If no spots are free, reset the count
            free_space_frames = 0

        # If a space has been free for several frames, we are pretty sure it is really free!
        if free_space_frames > 10:
            # Write SPACE AVAILABLE!! at the top of the screen
            font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
            cv2.putText(frame, f"SPACE AVAILABLE!", (10, 150), font, 3.0, (0, 255, 0), 2, cv2.FILLED)

            # If we haven't sent an SMS yet, sent it!
            if not sms_sent:
                print("SENDING SMS!!!")
                message = client.messages.create(
                    body="Parking space open - go go go!",
                    from_=twilio_phone_number,
                    to=destination_phone_number
                )
                sms_sent = True

        # Show the frame of video on the screen
        cv2.imshow('Video', frame)

    # Hit 'q' to quit
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# Clean up everything when finished
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

要运行这份代码,你首先需要安装 python 3.6+,MatterportMask R-CNN以及OpenCV。

我特意保留了比较简单的代码。例如,它只是假设第一帧视频中出现的任何车辆都是停放的汽车。试用一下,看看你是否能够提升它的可用性。

不必担心为了在其它场景中使用而修改代码。仅仅改变模型寻找的目标 ID,你就能够将这份代码完全转换成另一个东西。例如,假设你在滑雪场工作。经过一些调整,你就可以将这份脚本转换为一个系统,它可以自动检测滑雪板从斜坡上跳越,并创建出很酷的滑雪板跳越路线。或者如果你在野生动物保护区工作,你可以将这份代码转换成一个统计野生斑马数量的系统。唯一的限制只是你的想象力。祝你玩得开心!

参考原文:https://medium.com/@ageitgey/snagging-parking-spaces-with-mask-r-cnn-and-python-955f2231c400

Via www.jiqizhixin.com

Ref. https://union-click.jd.com/jdc?d=ZKPlW2

十年前,比特币刚刚诞生,这个新生“婴儿“背负着各种标签一路前行,这十年里,比特币价格暴涨暴跌,这十年里,比特币被声明无数次死亡。直到今天,比特币依然坚挺的活着,不但被全球广大用户和金融机构所支持,还因为比特币的数学和加密技术诞生了区块链技术,被认为是未来趋势之一。

币橙研究院针对比特币目前的行情以及走势,结合链上数据、交易量、活跃地址、Google趋势、闪电网络以及UTREEXO等多维度进行全面分析和解读,本篇研究报告总共37页,7959个字,建议阅读时间大约20分钟。

比特币的激荡十年,全方位数据分析和解读
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(作者:币橙评测,内容来自链得得内容开放平台“得得号”;本文仅代表作者观点,不代表链得得官方立场)

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美国哥伦比亚大学知名经济学家杰弗里·萨克斯遭到意想不到的网络暴力。

因为在西方媒体上刊文为中国的华为公司说了两句公道话,并批评了美国政府迫害华为的做法,来自美国哥伦比亚大学的知名经济学家杰弗里·萨克斯竟遭到了意想不到的网络暴力。

而且其中一名攻击他的人还得意洋洋地宣称,萨克斯已经被他们逼迫得删除了自己的社交账号。

当然,说起这位萨克斯先生,可能很多中国人并不太了解他。但耿直哥相信如果说起在经济学界充满争议的“休克疗法”时,不少人都会有所耳闻。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"

而萨克斯便是“休克疗法”的创造者。上世纪他和他的“休克疗法”理论曾经在南美的智利、玻利维亚以及东欧的波兰、爱沙尼亚、捷克、斯洛文尼亚等国创造了经济“奇迹”,遏制住了这些国家的恶性经济通胀,却也因为种种内外部的原因在苏联解体后的俄罗斯“栽了大跟头”,但这并不影响他成为全球最知名的经济学家之一。

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之后,萨克斯又致力于帮助发展中国家处理贫穷消除、债务减免、疾病控制以及可持续发展的工作,并出版过一本名为《贫穷的终结:我们时代的经济可能》书籍。这期间,同样身为发展中国家的中国以及中国的扶贫模式,也就自然而然地引起了他的关注以及逐渐的认可。

前不久他还专门参与拍摄了一部名为《贫困在中国是如何消失的》的访谈纪录短片。

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当然,国家越强大也就意味着责任越多。在萨克斯看来,中国作为人口大国和经济大国,也将在推动全球经济的可持续发展中扮演更重要的角色,这其中科技的创新更是必不可少。而中国知名科技企业华为,也因此成为了萨克斯关注的目标。

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▲图为2017年英国《经济时报》的报道,该报道介绍说萨克斯认为中国的投资对非洲这代人的发展最为重要

于是,在华为公司于今年11月发布的《数字国家:促经济、保福祉、善治理》的报告中,萨克斯就亲自给该报告作序,认为华为的“数字国家”计划将“推动各国可持续发展”。

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当然,之后发生的事情大家就都知道了:在今年12月初,华为高管孟晚舟突然在美国方面要求下被加拿大当局逮捕,理由是华为违反了美国对伊朗的“禁令”,令全世界哗然。

而萨克斯则干脆动笔写了一篇名为“反华为的战争”的文章,斥责美国政府直接抓人的行为与维护法律毫无关系,真正的目的是保护美国的落后企业和玩儿地缘政治,更是对国际法治乃至全球和平的最大威胁。

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不仅如此,萨克斯还揭露了一些西方媒体围堵华为的嘴脸,称这些媒体哪怕根本找不到任何他们指控华为渗透西方世界的证据,也仍然要把华为抹黑,要把华为拉入黑名单。

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他的这篇文章自然引起了美国各种反华势力的痛恨。比如下图中这个给《华盛顿邮报》等媒体撰稿的“反华学者”Issac Stone Fish就对萨克斯展开了人身攻击,“批斗”他是拿了华为的钱才这么说话:

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然而讽刺的是,在Isaac这个污蔑萨克斯的帖子里,倒是有很多疑似拿着美国国会“反华资金”的势力在跟着起哄,辱骂萨克斯是“美奸”和“卖国贼”。

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但萨克斯可没有这么卑鄙。他理性地对这番人身攻击做出了回应,表示他是真心尊重和认可华为才写这篇文章,并不是拿钱写稿。

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同时,他还进一步阐述了自己的观点:他也不是恨美国,只是认为中美这两个大国应该协商解决问题,而不是再搞“新冷战”:

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但并不甘心的Isaac又玩儿起了“逼人站队”的套路。他如同一个“小丑”一般威胁萨克斯必须跟着他们一起骂中国政府,尤其是必须得骂中国政府在新疆迫害人权,否则他就会持续骚扰萨克斯,持续怀疑他就是拿了中国的钱。

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然而萨克斯回应说,他是想了解新疆的实际情况,但不想【被美国政府的“宣传”和“双标”所误导】:

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这番回应自然又触怒了那个Isaac。他立刻发帖纠集了一群反华媒体人乃至恐怖组织“东突”的支持者跑去骚扰萨克斯,给萨克斯发去了大量西方媒体发布的与美国政府立场一致的新疆虚假信息:

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▲注:这个名为B.Allen-Ebrahimian的西方记者长期奋战在反华一线,她的杰作包括造谣说中国间谍伪装成学生游客大量渗透西方国家

结果,在这种骚扰持续了多天后,这些反华势力突然发现萨克斯的账号不见了。可这些平时嚷嚷着“尊重言论自由”的反华分子,并没有为一个知名经济学家被骚扰得无法说话甚至账号消失而不安,反而是立刻“兴奋”地宣布了“胜利”。

比如,那个反华学者Isaac就宣称是他质疑萨克斯收了华为钱的帖子令萨克斯羞愧地删掉了自己账号。

环球时报:美经济学家替华为说公道话 被骂"美奸"

而《外交学者》杂志的编辑James Palmer更是“毫不遮掩”地为这种“言论迫害”而叫好,称“我很高兴我们终于赶走了萨克斯,逼得他删掉了他的社交账号。”

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他还这样对不了解情况的人解释了他为何对此兴奋的原因:谁让他写了一篇很白痴的关于华为的文章,又说西方媒体关于新疆的报道是美国政府的宣传呢?所以他被骂到删帖是活该。

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这就是成天说别人“迫害自由”的那些西方主流媒体人和学者,给别人的“自由”。

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拼多多黄峥身家增 17 亿美元,超顺丰王卫;京东双十一借实习压榨职校学生,不配合难毕业;美团回应...
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摘要

腾讯音乐 20 亿美元 IPO 计划讨论推迟交易至 2019 年初;雷军:小米海外收入占比 44%,国际化进展之快超出自己想象;Facebook 公共政策主管将离职,承认传播竞争对手的负面信息;猎豹移动三季度营收 13.52 亿,同比增长 15.6% ;哈啰出行接入首汽约车,全国 60 余城同步上线;NASA 将全面审查 Space X 和波音公司安全文化;宝马获中国首张外资网约车牌照,下月起运营;苹果《人人能创造》中文版课程上线。

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拼多多黄峥身家增 17 亿美元,超顺丰王卫

11 月 21 日,拼多多由于 20 日发布的财报数据刺激拼多多股价大幅上涨,其创始人黄峥的身家因此也增加了 17 亿美元。虽然该季净亏损依旧超过了 10 亿元,但较上一季度的 64.94 亿元明显收窄,营收、月平均活跃用户数、现金及现金等价物同比均有大幅增长。

亮眼的财报数据也刺激拼多多的股价大幅上涨,在 20 日美国股市收盘时,其股价为 23.14 美元,较前一交易日收盘时的 19.84 美元大涨 16.63%。而拼多多股价上涨,也推动其创始人黄峥的身家上涨,彭博亿万富豪指数的数据显示,黄峥目前的身家为 120 亿美元,周二增加了 17.1 亿美元。(来源:NASDAQ)

京东双十一借实习压榨职校学生,不配合难毕业

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据英国《金融时报》11 月 21 日报道,「双十一」购物狂欢节期间,京东动用超过 10 万名工人打包发货,其中包括数百名职业学院学生。他们被分配到北京和昆山的仓储中心,有时候必须连续工作 12 到 16 小时并加班到深夜,而拿的工资远低于最低工资标准;若不配合则恐无法毕业。

福州职业技术学院表示,一共有 42 名学生被派往京东在昆山的仓库,在 9 月份的时候,他们发现学生超时工作,当时立即与京东方面讨论了这个问题,并且补充道:「所有学生都是自愿的。」「随着双十一邻近,我们学院的商务物流部门的学生被派往京东的物流基地实习,」山东菏泽职业学院本月在学校网站上发布新闻帖子写道,并称学生们表现出「勤奋刻苦的精神」。(来源:金融时报)

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腾讯音乐 20 亿美元 IPO 计划讨论推迟交易至 2019 年初

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据路透社 11 月 21 日报道,腾讯音乐娱乐集团最初计划 10 月启动至多 20 亿美元的美国 IPO,但上月决定推迟到 11 月,期待市场企稳。

现在,年内这最后一笔大规模美国 IPO 面临科技股人气依然疲弱的情形。据两名参与此事的知情人士透露,腾讯音乐及其顾问还讨论过推迟交易至 2019 年初。对此,腾讯音乐回应称:不予置评。(来源:路透社)

雷军:小米海外收入占比 44%,国际化进展之快超出自己想象

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11 月 21 日,小米 CEO 雷军在国务院新闻办公室中外记者会上透露,小米在今年三季度海外收入同比大涨 112.7%,占总收入 43.9%。

「小米创业至今不过 8 年,国际化进展之快超出了自己的想象。」雷军表示,小米走向海外,进入 80 多个国家和地区市场,在其中 30 个市场手机市场进入前五,给当地带去了产品、技术、管理和资金。(来源:雷帝触网)

高盛再次下调苹果目标价,由 209 美元调至 182 美元

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据华尔街日报 11 月 21 日报道,高盛在报告中再次对苹果目标价进行了下调,但依旧维持中性评级。其新给出的目标价为 182 美元,较之前的 209 美元下调了近 13%。高盛新给出的目标价已低于其报告发布前一交易日收盘价 185.86 美元。在上周二,高盛曾下调苹果的目标价至 209 美元,并给出中性评级,这次下调目标价后,其股票评级没有发生变化。

高盛再次下调苹果目标价,还是与苹果产品在部分市场需求疲软及 iPhone XR 没有被消费者很好的接受有关。高盛分析师罗德·霍尔(Rod Hall)在报告中表示,苹果产品在中国市场需求疲软,而 iPhone XR 价格和性能之间的平衡,还未被新兴市场的消费者很好的接受。(来源:华尔街日报)

Facebook 公共政策主管将离职,承认传播竞争对手的负面信息

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11 月 21 日,TechCrunch 获得了一份由即将离职的 Facebook 公共政策主管埃利奥特·施拉格发布的内部备忘录,他对自己当初聘用公关公司 Definers 的行为表示自责,还承认自己传播竞争对手的负面信息。但并没有要求 Definers 发布虚假新闻,也没有付费要求其采取这种做法。

Facebook COO 雪莉·桑德伯格在备忘录中发表评论称,Facebook 从来没有编造关于索罗斯的反犹太理论。这份备忘录针对《纽约时报》的报道中涉及的问题,详细阐述了 Definer 如何传播谷歌等科技公司的负面新闻,以此提升 Facebook 形象。(来源:TechCrunch)

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猎豹移动三季度营收 13.52 亿,同比增长 15.6%

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11 月 21 日,猎豹移动发布了 2018 年第三季度财报。财报显示,猎豹移动 Q3 总收入 13.52 亿元,同比增长 15.6%,环比增长 22.5%。净利润同比增长 20% 达 1.93 亿元。

傅盛表示重振业绩增长应归功于手游业务、移动工具业务,以及人工智能业务表现。工具产品及相关服务收入稳固,达 8.36 亿元。本季度,猎豹移动国内移动产品月度活跃用户平均数量为 1.71 亿。猎豹移动预期第四季度总收入在 13.9-14.3 亿元之间。傅盛表示,为了展示我们对猎豹长期发展的信心,猎豹启动了一项股份回购计划,在未来 12 个月内,猎豹将回购总额不超过 1 亿美金的美国存托股票。(来源:品玩)

哈啰出行接入首汽约车,全国 60 余城同步上线

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11 月 21 日,移动出行平台哈啰出行宣布正式携手首汽约车,在全国 60 多个城市同步接入首汽约车网约车业务。这也是继接入嘀嗒出行出租车业务后,哈啰出行再次联动出行合作伙伴为用户提供更多元的出行服务。

伴随着业务的持续升级,此次哈啰出行还添加了同时调用功能,在嘀嗒出行出租车业务和首汽约车网约车业务同时覆盖的城市,哈啰用户可同时调用嘀嗒出租车及首汽约车,实现更高效的便捷出行。(来源:钛媒体)

腾讯有意推泰国版微信钱包,目前仍未有时间表

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据香港头条财经网 11 月 21 日报道,腾讯金融科技副总裁陈起儒表示,腾讯具备设计推出其他国家和地区版本微信钱包的技术能力,但在市场上推广电子货币包需要贴地,支付是对本地化要求很高的业务,因此若与当地的机构合作发展会更有优势。

目前腾讯已积极与泰国的银行接洽商讨合作。据了解,腾讯目前在中国内地、香港及马来西亚,均有推出当地版本的微信钱包。(来源:香港头条财经网)

美团回应支付业务违规质疑:已按有关部门要求整改

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11 月 21 日,针对职业打假人王海举报美团点评违规经营二次清算业务,美团点评回应称,此前已与有关部门按照要求制定合规改进方案,并按计划持续推动方案实施。

美团称,公司已经按有关部门要求,与清算组织合作,按计划推动整改方案实施。(来源:新浪财经)

NASA 将全面审查 Space X 和波音公司安全文化

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美国宇航局(NASA)11 月 21 日表示,将审查 Space X 公司、波音公司工作场所的安全文化,因为这两家公司都在准备将宇航员送上国际空间站。NASA 称,在即将进行的宇航员试飞测试之前,他们将对这两家公司进行一项「文化评估研究」,包括「全程无毒的工作环境」。

NASA 虽然没有给出进行这次调查的细节以及背后的原因,但《华盛顿邮报》最近的报道指出,是因为 SpaceX 的创始人兼 CEO 马斯克在一场直播节目中公开喝威士忌和吸食大麻,这才引发了此次安全审查。Space X 声明称,「我们有信心,所有劳动力和工作场所都是在全面无毒的环境下进行工作,超过所有适用的合同要求。」(来源:TechWeb)

宝马获中国首张外资网约车牌照,下月起运营

据亿欧网 11 月 21 日报道,宝马将于 12 月 14 日正式在成都开始运营网约车业务。至此,宝马也成为第一家在华拿到网约车牌照的跨国汽车制造商。

宝马初期将会在成都投入 200 辆宝马 5 系轿车,包括燃油版和插电式混合动力版。宝马集团为这 200 辆车配备了专属的网约车司机。(来源:亿欧网)

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荣耀 10 青春版发布

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11 月 21 日,荣耀 10 青春版在北京正式发布。荣耀 10 青春版是荣耀旗下在国内推出的第二款珍珠屏手机。规格参数上,荣耀 10 青春版的屏幕尺寸为 6.21 英寸,分辨率为 2340 x 1080,比例为 19.5∶9,屏占比达到 90%,采用 COF 封装。 前置相机方面,荣耀 10 青春版的前置摄像头为 2400 万像素,f/2.0光圈,支持 AI 美颜功能。

该机将于 11 月 27 日 10:08 正式开售。价格方面,4GB+64GB 版售价 1399 元;6GB+64GB 版售价 1699 元;6GB+128GB 版售价 1899 元。(来源:极客公园)

苹果《人人能创造》中文版课程上线:用户可免费下载

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11 月 21 日,苹果公司 CEO 蒂姆·库克在微博宣布《人人能创造(Everyone Can Create)》中文版课程上线,用户可以到苹果官网免费下载这套课程。

《人人能创造》由苹果推出,是一款项目式学习指南课程,用户可通过绘画、摄影、视频和音乐来培养创造力。官方称「人人能创造」项目式学习指南可教导学生通过绘画、摄影、视频和音乐来拓展思路,表达观点。同时,也让老师们能以富有趣味和意义的教学方法,将这些技能融入到所有课程、主题或功课之中,从而点亮创意的火花。(来源:蒂姆·库克官方微博)

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遗传对寿命影响还不如伴侣:4 亿大数据揭示长寿规律

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近日,Google 旗下科技公司 Calico 在《遗传学》(Genetics)期刊上发布最新研究结果,声称「门当户对」的配偶选择机制在其中发挥着作用。Calico 与全球最大的在线家谱公司 Ancestry 展开合作。他们对超过 4 亿人的家谱数据进行了研究。超大规模的人群数据表明,基因对一个人寿命的影响远没有此前所设想的那么显着。

他们提出基因对寿命的影响比重或许不足 7%。无血缘关系的夫妻间寿命的相关性,反而比与兄弟姐妹和父母的更紧密。「虽然寿命的长度会受到一定的遗传因素影响,但是我们的研究表明,生命中还有其他很多种力量起到了重大的作用。」(来源:新浪科技)

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头图来源:视觉中国

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文 | 鲁细细 · 主播 | 北辰

新年假期过去了,看到很多人在朋友圈感叹:一想到要上班,心情比上坟还沉重。

 

对于这种心情,我十分理解。这并不是消极怠工,而是抽离出了春节假期轻松愉悦的氛围,生活压力带来的焦虑感再次席卷而来。

 

想想,你是不是也有这种情况:

 

工作几年,还是月光族,能力配不上野心;

 

有了家庭、孩子,每个月还是苦等着工资,不敢生病,不敢辞职;

 

步入社会几年了,只长年纪不长见识,没有一项拿得出手的技能……

我们都害怕自己在年初时信心满满,而年末时,依然焦虑,依然随风飘摇。            

 

如果你厌倦了这样充满无力感的生活,不想在人生的下一个5年、10年、15年后变成自己看不上的那种人,希望你能在开工第一天,就整顿好心情,做到以下几点,逼自己成为不一样的人。

 

 把自己作为唯一的依靠

 

前不久同学聚会,我的朋友小A满腹抱怨:大姨劝她回老家找工作,能够在父母身边尽孝;二姑劝她早点找个差不多的男生嫁了,过更安稳的日子。

 

一听到这些,她烦不胜烦:和这些亲戚一年只能见一两次,可她们为什么总想插手自己的生活?

 

其实她不能从心而活,完全是有原因的。

 

她从小成绩就不好,工作是父母给她找的,房子是父母给她买的。

 

习惯了依靠父母,自己就丧失了走出舒适圈的能力,自然要事事听从父母的安排。

 

无论是工作、还是婚姻,她处处都不能违背父母的意愿,活成了一个“妈宝女”。表面上光鲜,实则丧失了选择的权利,只得一步步向现实低头。

 

在我看来,要想有选择的权利,就得自己足够强大,不依靠谁,不指望谁,把自己当作唯一的救世主。

 

相比之下,我的另一个朋友琳琳就活得洒脱许多。

 

工作6年,从月薪5000的职场小白,到创业公司合伙人,她凭借自己的实力一路摸爬滚打,闯出了自己一片天地。

 

如今,她也30岁了,可过年回家,没有一个亲戚规劝她回家乡工作,也没人催婚。

 

就连最亲的父母,劝她找个男朋友,也是出于希望她能有个知冷知热的人,随时在身边体贴她。

 

她告诉我:当你把自己作为唯一的依靠,你就能快速成长。等你比身边的人强上好几倍,就没人会左右你的选择,因为你已经用事实证明了,自己现在的选择,就是最好的选择。

 

她的一番话,让我如醍醐灌顶,的确如此,就像没人会去教马云如何做生意一样,当你足够强大,就不会有人对你的生活指手画脚,你也能拥有更多选择权,不用向现实妥协。

 

2019,请把自己作为唯一的依靠,逼自己变得强大,让你爱的人安心,也让自己能够从心而活。

 

无论任何年纪,都要敢于走出舒适圈

 

写到这里,我猜有人会想:我现在虽然生活没有那么如意,但好在吃穿不愁,过了意气风发的年纪,这辈子就认命吧。

 

大错特错。

 

我的朋友然然就是个活生生的例子。

 

刚毕业时,她以优异的面试成绩进入一家上市公司,可两年过去了,却因为缺乏上进心,没什么拿得出手的成绩,仍是职场小透明。

 

但她却觉得自己这样挺好的,工资够花,也不用担工作责任,经常是无事一身轻。

 

终于在去年年底的时候,公司因为发展需求变化,开始清退老员工,而她就在清退的名单之中。

 

记得《奇葩说》里曾有一个观点:有时候我们拼命努力,不是为了过得更好,而是为了保持现状。

 

这就是红桃皇后定律:拼命奔跑,只能让你留在原地;如果想要前进,必须以两倍速度奔跑。

 

只有敢于走出舒适圈的人,才能看到更精彩的人生风景。

 

前不久,微博被一位奶奶的视频刷屏了,她头发花白,却英语流利,和外国游客侃侃而谈。

 

 

徐秀珍奶奶53岁才开始学英语,她只有小学3年级的文化程度,从来没接触过英语,但她都一一克服了。

 

如今,她更是能说11国的语言,和各国游客沟通自如。74岁的她,精神抖擞,把普通人眼里该在家养老的年纪,活成了自己最骄傲的年纪。

 

徐秀珍奶奶的故事告诉我们:千万不要觉得为时已晚,只要你想做一件事,当下就是最早的时候,也是最好的时机。

 

人活一世,不就是图个潇潇洒洒走一回。

 

2019,请记得,无论什么年纪,都要敢于走出舒适圈,试一试,闯一闯,说不定你就活成了自己最想要的样子。

 

激流勇进,学会为自己赋能

 

新年伊始,也迎来了春季招聘,相信不少人都想着通过跳槽,实现升职加薪。

 

不过就像有位企业家说得那样:决定你能否升职加薪的,并不是“跳槽”这个动作,而是你的实际能力。

 

前不久,某知名自媒体掌门人就曾在招聘启事中放话:“不要低薪员工,只要能拿高薪的人才。”

 

在经济形势依然紧张的2019,企业为了谋求发展,不得不最大限度提高人效比,把有限的机会留给能力强的人。

 

这是最坏的时代,也是最好的时代;是对无能者的考验,却是对高能者发放红利。

 

只要你愿意沉下心,为自己赋能,就能脱颖而出,搏出自己的天地。

 

我的前同事小美就是如此。

 

她步入婚姻后,连生两胎,辞职在家照顾孩子。

 

眼看着行业形势不景气,丈夫一人要养活一家四口,压力巨大,作为妻子,她看在眼里,急在心里。

 

可是脱离职场已久,想要复出谈何容易。

 

但她丝毫没有打退堂鼓的意思,而是想办法为自己赋能。

 

她先是联络做人力资源的老朋友,了解现在市场对人才的需求。又对自己的工作能力重新进行评估,选定了几家目标企业。

接着,她浏览了大量的招聘网站,分析用人单位的招聘需求,再一一与自己对照,不符合要求的地方,就去弥补。

做商务出身的她,表达能力非常不错,她想到如果自己能讲一口流利的英语,必定是抢手的人才。

 

于是她开始重新捡起早已忘得所剩无几的英语,从单词开始,一点一点背。


几个月后,她如愿被心仪的公司录取,从依靠老公保护的娇嫩花朵,成长为能跟老公一起分担生活风雨的大树。

 

的确,很多时候,你不去努力一把,根本不知道自己的上限在哪里。

 

与其每天浑浑噩噩度日,不如逼自己一把,开拓人生的可能性。

 

与其在最好的年纪选择安逸,不如审时度势,学一门技能让自己增值。

 

说点实在的,无论你什么年纪,多学一门技能,就多一份生存的保障。

而英语,是只要用对方法,就能短时间快速提升,学完就能立刻受益的技能。

 

你可以大胆跳槽,去挑战高薪职位,不必再困守在单调乏味的岗位上;

你可以出国旅行,去认识各国朋友,不会再被自己没接触到的世界困住脚步;

你还可以教孩子,省去万元早教费,让孩子以后都不会被这门必考科目困扰。

但是学英语的方法和环境,真的非常重要。如果你只是一个人苦哈哈地背单词、记语法、刷测试题,一定是事倍功半的。


因为语言学习,需要的是沉浸式的语言环境。


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有人会问,自己英语基础不好怎么办?课程不适合怎么办?


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