专业知识:一个正规可持续操作的网赚*敏*感*词*副业！

　　专业知识:一个正规可持续操作的网赚*敏*感*词*副业！

　　您好，今天和大家分享的HYIP*敏*感*词*项目就是在知乎做好事。知好事就是做*敏*感*词*户，在发布答案和文章时插入“好东西推荐”的商品，通过软文宣传和销售商品，这和我们平时知道的一些淘宝玩法没有本质区别。我们在浏览知乎文章时经常会发现以下卡片，其实都是创作者添加的好东西链接。

　　用户

　　只需要点击购买，用户购买，你就会有佣金，运气好的话，回答就热销，你甚至可以每月获得2万以上的营业额。

　　当然，这种情况也是少数，一般来说，正常水平在几千左右。

　　另外，做

　　这个项目是没有成本的，而且做的时间越长赚的越多，因为知乎的推荐机制有长尾效应，就是好的答案总有机会被曝光。所以只要一个答案带动商品，未来两三个月就会持续为你创造收入;并且还可以将流量分流到自己的微信私域流量池。做互联网，积累粉丝是一件非常重要的事情。怎么办？下面就是重点介绍一下分享给大家的干货，区别于其他分享知乎的干货，相信大家看完这篇文章会有冲动去做，因为我把这个操作流程说得很清楚，而且操作也省时省力，非常适合很多“优采云

”。首先，我们★来看看申请好东西推荐的条件 创作者等级>=3级;★ 同意并承诺遵守《好事推荐》的规章★制度 近3个月内未违反★《知乎社区管理条例》 只允许个人账号申请，不支持组织编号。它是如何工作的？要做知乎，必须写答案和内容。因此，本文重点介绍如何快速编写内容，编写原创内容，并编写有意义且真正有帮助的内容。首先，使用爱站SEO工具包的文章原创性检测功能，这个工具可以被百度搜索“爱站官方”下载使用。操作方法分为三个步骤。1.找到要伪造原件的文章，将其复制粘贴到爱站SEO工具中。2.使用原创性检测功能检测文章中那些重复度高的段落。3.用自己的话复述那些红色字段，然后再次测试，直到原创性增加到80%以上。iStation SEO 工具包中这篇文章原创性检测功能的原理其实是利用爬虫通过百度搜索抓取网络上的一些内容网站，通过识别关键词和文章段落的重复来识别原创性。这种方法保证了内容的原创性和质量。如果我们想快速提升创作者水平，每天要回答5个以上的问题和3篇以上的文章，尽可能的朝着你未来好东西推荐的方向回答和发表文章。也就是说，如果您专注于推荐数字电子产品，那么您应该在数字电子产品的话题下尽可能多地回答，以保持帐户的垂直性。创建者等级 3 后我应该怎么做？接下来我们要找到定位，定位越细分越好。我们可以使用iStation查询知乎目前高排名的内容。1、进入官网，选择排名综合查询 2、进入搜索，点击百度权重

　　4.导出右上角的Excel表格

　　

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　　5.当我们导出Excel表格时，我们

　　可以使用Excel内置的查询功能进行筛选，我们筛选主要看两个数据，一个是搜索结果的数量，另一个是投标公司的数量。搜索结果数量越少意味着百度搜索排名的竞争越小，首先我们删除所有大于1000W的单词，索引数量越少，竞争排名的页面数量越少，排名就越容易。然后，删除所有移动索引且竞争对手数量为 0 的单词，移动索引为 0 表示搜索量太小或可以忽略不计，竞争对手公司为 0 表示该单词的商业价值太低。6.当我们确定细分区域时，我们需要从Excel中的高级过滤功能中提取Excel中高级过滤功能中所有收录

关键词关键词数据，并根据关键词删除所有不相关的数据。7. 我们在做以上工作的时候，需要查询知乎产品（关键词）的哪些页面（问题）目前收录

在百度中。这里我们需要使用搜索命令 intitle，比如，如果我想通过“头发补水”查询百度中收录了哪些知乎问题，我可以用 intitle：男士产品知乎在百度搜索，一共找到了 736 个搜索结果，这意味着知乎中总共收录了 387 个男士产品相关问题。

　　我们也不需要搜索和检查每一个过滤后的词，我就以男性产品为例，男性补充 X 产品，XX 男性产品其实只有一个核心词，那就是男性产品，我们只需要使用 intitle 命令就可以检索关键词就可以了。由于百度搜索是词组匹配，因此即使只搜索男性产品，也会显示标题中收录

男性产品关键词的问题。我们需要回答这类问题，因为在知乎营销中回答什么样的问题比回答什么样的内容更重要。我们需要选择> 1000 次观看且问题下点赞不超过 1K 的问题。超过1000次浏览表明这个问题的搜索排名很高，有一定的稳定浏览，没有高好评的答案意味着在这个问题下很容易排名靠前。但这里有一个问题，那就是百度收录的知乎问题比较多，我们人工查询的浏览量、点赞等问题数据效率很低，这里我们可以使用优采云

或者优采云

等采集

工具直接批量采集

。

　　优采云

的采集

规则设置对很多不懂规律和HTML的白人并不友好，这里建议大家花钱争取时间，某宝50元可以请人帮你配置一下。以上就是操作步骤，大家应该都能看懂！所以看到这里，可能会有朋友问，知乎可以批量做吗？可以说，尽你所能。因为知乎禁，封禁很严重，一不小心就会被杀。其次，做得太多肯定打不上文章的质量，认识胡的人都有独立思考的能力，你的回答是垃圾，写100篇文章没用。所以建议是，做一个数字就足以赚钱。

　　最后，建议大家还是做自己热爱的行业，相信能主动学习我们文章，或者来听我们课程的朋友，都是充满*敏*感*词*和积极向上、对生活充满热爱的朋友。

　　选择你喜欢的行业，

　　继续深入这个行业，然后将你学到和感悟的东西发布给知乎，这样你就可以做得越来越久，这样你就不会觉得自己在苦涩地赚钱，而是在分享你认为对用户好的东西，顺便把钱赚到的， 其实我们上盟网校团队也一直在做这样的事情，因为爱，所以我们与时俱进，不断迭代网络游戏玩法，我们所有的视频课程，都是我们运营过的，有效、有价值的营销引流干货分享给大家，分享我们的经验，分享我们走过的弯路给大家， 从而在创造价值的过程中分享价值！因此，如果你想了解更多网络营销引流思维，想了解更多项目玩法，请扫描下方二维码加我微信，与大家分享系统化的方法，邀你加入群，36节课，*敏*感*词*老师手牵手带你学习落地干货！完成！

　　

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发布...

　　技巧:AI已经可以学会看主播视频，来教自己打游戏了

　　我培训了谁，谁培训了我？

　　今年 6 月底，知名科技公司 OpenAI 发布了一篇论文，主要围绕一种名为“视频预训练”（VPT：Video PreTraining）的 AI 技术展开。

　　这项研究的结果是相当可喜的。例如，在观看了超过 70,000 小时的《我的世界》视频后，案例中的 AI 已经成功学会了大部分生存所必需的技能：游泳、狩猎、建造房屋、采矿，甚至抢劫村庄。

　　虽然还有一些人类难以理解的操作，但是从结果上来说，这已经比很多类似的AI表现的好很多了。

　　AI发现东西后兴奋地抬高了天花板

　　当然，比起背后一堆堆的代码和“逆向动力学模型”等让人摸不着头脑的技术词汇，作为普通玩家的我们可能更关心这样一个高智商、有趣的AI。什么时候在游戏中实现。

　　“也给我一个”

　　1个

　　无需等待，AI走进千家万户的场景就在眼前。

　　虽然OpenAI的模型只提交给了专门研究“我的世界”人工智能的MineRL竞赛，但就在他们论文发表的前后几天，网上也出现了另一个具有类似功能的人工智能。更重要的是，研究团队将他们的代码直接放在了Github上，供大家下载学习。

　　MineDojo 的 Github 页面

　　MineDojo 这个项目是由 Nvidia 工程师开发的，也是通过看在线视频资料进行训练的，但与 OpenAI 略有不同的是，他们的数据库要大得多。

　　MineDojo 在 YouTube 上总共采集

了 730,000 个游戏视频，超过 7,000 个维基页面，甚至还有数百万条与“我的世界”相关的 Reddit 评论。

　　“互联网规模”

　　这样做的目的当然是为了帮助 AI 理解“建造”和“生存”等词在人类语境中的含义。在教学视频中，YouTubers 教观众从哪里开始，到哪里找寺庙，到哪里去。如何攻击末影龙——

　　对于AI来说，这是一堂不错的“网课”。

　　为这种行为提供动力的是一种名为 MineCLIP 的学习算法。可以帮助AI将主播的讲解与视频中展示的操作联系起来，从而达到训练的目的；同样，经过训练的AI也能理解玩家直接下达的任务。

　　这是 MineDojo 最有趣的部分。工程师们准备了 3000 条可以直接给人工智能的指令。一类是程序化的任务，比如“生存3天”或者“采集

两块木头”，可以和数字、名词一起使用。客观可衡量的任务；另一类是抽象任务，例如“建造漂亮的海滨别墅”。

　　AI可能很难理解“美丽”、“海滩”和“别墅”的真正含义，但通过视频画面解释并搜索关键词玩家的相关评论后，AI可以有一个好看大部分时间都完成了目标。

　　在这些任务中，玩家可以给AI发出“折牛羊”、“去沼泽找鸡”、“尽可能多活”的命令，或者干脆让它搜索水下寺庙。由于使用了互联网的通用语言，AI具有人类独有的良好幽默感。

　　

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　　下达命令“玩”

　　与OpenAI的模型相比，MineDojo的技术难度可能没有那么高。毕竟是直连游戏端口，使用游戏中的数据直接控制AI动作要容易得多；而 OpenAI 从头开始​​模仿。人的动作模型和指令直接模拟人的键盘和鼠标操作。

　　而MineDojo在某些时刻还是要修改游戏数据来达到目的。比如在攻击末影龙的时候，只有“作弊”才能让末影龙站在原地被打过关。

　　兄弟残杀的残忍视频

　　但是，MineDojo 仍然展示了 AI 通过现有视频和资料进行学习的能力。唯一遗憾的是，在MineDojo落地后，我们并没有看到太多的反馈，所以对实际效果存在一定的疑虑。优点是免费提供给大家下载，作为免费的AI入门试用一下是个不错的主意。

　　2个

　　得益于当代互联网的发展，人工智能可以从视频数据中获取它想要的知识。人类也是如此。要做一个会玩游戏的AI，有时候看视频就够了。

　　视频优于教材的地方在于，即使观众什么都不懂，包括python语言、架构、蒙特卡洛算法，大家依然可以从视频中获得乐趣，进而潜移默化地理解知识。

　　在这个领域发挥代表性的是那些致力于设计游戏AI的视频制作者。

　　首先要提到的是人们可能比较熟悉的“遗传算法”，一项在1960年代提出并在本世纪得到广泛推广的技术。

　　这类似于生物学意义上的进化论。具体来说，就是系统地生成一堆什么都不懂的宝宝，让他们在自然（程序）世界中尝试各种操作，通过选择表现更好的后代，达到不断优化AI性能的目的。

　　以Youtube上一段“AI学玩JUMP KING”的视频为例，一般场景是这样的。

　　先生 500 个孩子尝试

　　视频作者Code Bullet（以下简称CB）使用该算法成功制作了多款AI通关游戏视频。《吃豆人》和《Flappy Bird》等强调优化 AI 动作的游戏可以遵循类似的思路。下去。

　　思路清晰，做起来也“简单”。翻看CB大部分的AI制作视频，可以看到他的过程主要分为三个部分。

　　“做一个会玩游戏的AI只需要三步”

　　重制游戏的原因后面再说，CB视频的本质是遗传算法的“筛选”功能。与自然选择的本质不同，在这里我们是负责选择 AI 的上帝。

　　初生的AI当然是什么都不知道的婴儿。如果给它们加上动作指令，AI就不会理解到哪里动作的意义。因此，一种常见的做法是对随机的AI动作设置奖惩，比如跳跃加1分，到达下一关加2分，左右移动加0.5分，摔倒加1分。

　　“上去好，下来不好，很简单”

　　每一代人工智能只有五次采取行动的机会。五个动作结束后，跳跃高度最高的AI将成为下一代的典范。之后，每一代人工智能都会遵循上一代找到的最佳路径。这很简单。进化了。

　　然而，这样简单的规则并不能解决某些“思维”问题。如果某个关卡需要先下降再跳上去，无脑AI会因为扣分原则拒绝跳下去。

　　

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　　解决办法可以是在登陆地点设置同样可以提供奖励的采集

品，通过采集

奖励引导AI去更高的场景。

　　其实和游戏引导玩家的方式很相似

　　等所有的程序都准备好后，就让AI自己跑起来，自然会一代一代地寻找最佳路线，最终完成通关游戏的任务。

　　经历862代进化，你就能登顶

　　3个

　　距离2017年AlphaGo“隐退”赛场已经过去五年，此后，“平民AI”在游戏领域大放异彩，用AI玩《VALORANT》《大富翁》《大富翁》等游戏的博主不在少数。 Youtube 上的果冻豆人”。

　　虽然没有公司的资金支持，也没有*敏*感*词*流血流泪帮忙标注数据，但得益于Github的开放性，每一位网友都可以轻松下载到大量训练好的神经网络程序。

　　以Youtube上只有7000粉丝的小博主River为例。他的一个视频简洁地展示了人工智能技术的低门槛。

　　前期准备很简单：只需要​​两台电脑，一个从网上下载的程序，一个视频采集卡，一个无线鼠标信号*敏*感*词*。

　　而要做的工作无非是标记一些图片用于AI训练识别能力，一个表示行为模式的“小”码，然后直接扫描小地图指示方向，再将键盘信号传给电脑通过无线鼠标。

　　虽然信号发送有点麻烦，但也有好处，因为没有额外的程序连接游戏，自然不会判断是用外挂了。

　　所有操作均由另一台计算机根据实时图像进行

　　当然，就目前的表现而言，River的AI和普通的AI机器人差不多，并不具备AlphaGo神奇的自我进化能力。

　　不过，如果只是想简单体验一下AI设计，就没有这么高的门槛了。不断设计更新更强的AI也是一个很有趣的行为，其中之一就是分清是非的“界限”。

　　那是人类（当然）

　　正如 MineDojo 区分程式化任务和抽象任务一样，我们在教授 AI 时，也可以从 AI 辨别结果中得到自己对事物的定义以及由此产生的解释，这可能会启发人类解决生活中的问题。矛盾。

　　朋友问你今天过得怎么样，相亲时如何向对方介绍自己。如果每一个问题都可以用程序来回答，那未必是人类进化到更高层次的标志。

　　谁培养了我，我培养了谁？