#自媒体运营频道 #@yunying23
小红书涨粉数与哪个指标最正相关？
我用自己小红书笔记的真实数据，借助Claude做了一个计算皮尔逊相关系数的工具。
这个系数的范围是-1到1，-1为完全负相关，1为完全正相关，0为无相关性。
主要是为了搞清楚涨粉数，与观看量、点赞数、评论数、转发数、人均观看时长中的哪个指标最正相关，以便有针对性地制定涨粉策略。
计算基于我近几个月发布的几十条笔记的各纬度数据，由小红书创作服务平台的内容分析板块直接到导出。
结论和之前看到网上的分析相差不多。收藏数、评论数、转发数、点赞数与涨粉数呈现强正相关性。观看量呈现中等正相关性。
另外，用户观看时长与涨粉数呈现弱负相关性，数据解读意义不大。
其中收藏数、评论数呈现与涨粉数最强的正相关性。
这给我的启发是，要分享和创作对用户来讲愿意收藏回头再利用或学习的干货内容/知识，并且要引导或激发用户在评论区的交流互动。
很多时候不理解为什么有很多小红书博主在评论区引导用户滴滴、私、求发、1，个人简介写不回私信。虽然看着很烦，但人家是真涨粉啊。
甚至评论区已经吵起来了，但博主坐收涨粉之利啊。
小红书涨粉数与哪个指标最正相关？
我用自己小红书笔记的真实数据，借助Claude做了一个计算皮尔逊相关系数的工具。
这个系数的范围是-1到1，-1为完全负相关，1为完全正相关，0为无相关性。
主要是为了搞清楚涨粉数，与观看量、点赞数、评论数、转发数、人均观看时长中的哪个指标最正相关，以便有针对性地制定涨粉策略。
计算基于我近几个月发布的几十条笔记的各纬度数据，由小红书创作服务平台的内容分析板块直接到导出。
结论和之前看到网上的分析相差不多。收藏数、评论数、转发数、点赞数与涨粉数呈现强正相关性。观看量呈现中等正相关性。
另外，用户观看时长与涨粉数呈现弱负相关性，数据解读意义不大。
其中收藏数、评论数呈现与涨粉数最强的正相关性。
这给我的启发是，要分享和创作对用户来讲愿意收藏回头再利用或学习的干货内容/知识，并且要引导或激发用户在评论区的交流互动。
很多时候不理解为什么有很多小红书博主在评论区引导用户滴滴、私、求发、1，个人简介写不回私信。虽然看着很烦，但人家是真涨粉啊。
甚至评论区已经吵起来了，但博主坐收涨粉之利啊。
#自媒体运营频道 #@yunying23
我从 10 年前入行 toB 的时候，就有一些作为 toB 人的优越感在，为什么？
因为能够给企业做交付，就是门槛更高的事情。你要懂客户的业务，客户所在行业，整个产业上下游，你才能有专业度和差异化。
阿里云也是阿里集团平均年龄相对更高的事业部，学历自然不用说，都是资深专家级别。因为跟着这些同事，学到了很多东西，在自己创业落地中，避开了大量的坑。
今早还和某上市公司金融事业部老大哥交流，背后都是这些智囊团，让我们在创始人 IP 市场做事，快狠准。
我从 10 年前入行 toB 的时候，就有一些作为 toB 人的优越感在，为什么？
因为能够给企业做交付，就是门槛更高的事情。你要懂客户的业务，客户所在行业，整个产业上下游，你才能有专业度和差异化。
阿里云也是阿里集团平均年龄相对更高的事业部，学历自然不用说，都是资深专家级别。因为跟着这些同事，学到了很多东西，在自己创业落地中，避开了大量的坑。
今早还和某上市公司金融事业部老大哥交流，背后都是这些智囊团，让我们在创始人 IP 市场做事，快狠准。
#自媒体运营频道 #@yunying23
全链路盘点用AI做小红书，有多效率
完全靠 AI 做爆款几乎是天方夜谭，但用 AI 来辅助做内容、提高产出效率，就很炸裂了
合理的预期下，从定位选题、到维护选题库、到量产一些制式内容、到评论区的互动输出，AI 都可以做的很舒服。
工具和它的能力就摆在那里，怎么“善”用靠的是人
全链路盘点用AI做小红书，有多效率
完全靠 AI 做爆款几乎是天方夜谭，但用 AI 来辅助做内容、提高产出效率，就很炸裂了
合理的预期下，从定位选题、到维护选题库、到量产一些制式内容、到评论区的互动输出，AI 都可以做的很舒服。
工具和它的能力就摆在那里，怎么“善”用靠的是人
😢1
清华团队已经开始用脑电波做室内设计了
结合 BCI 和 Gen-AI 技术，实现如下：
1. 脑电波采集与预处理：用户佩戴的是一种高灵敏度的脑电波检测设备（如EMOTIV EPOC X），其通过多个电极记录大脑皮层的电活动。设备采集的原始信号包括不同频段的脑波（如α波、β波、γ波等），这些信号首先通过带通滤波器进行预处理，以消除噪声和非相关的信号干扰，如眼动和肌肉活动。
2. 脑电信号解码与模式识别：预处理后的脑电数据会被送入一个基于支持向量机（SVM）的机器学习模型进行分类和预测。SVM模型通过提取特征向量，将脑电信号与特定的设计意图（如“增加透明度”或“更奢华的装饰”）进行匹配。为了进一步提高准确度，研究者还使用了无监督学习的聚类算法（如K-means），对相似脑电信号进行分组，从而优化指令识别的精度。
3. 生成性AI模型的训练与优化：在解码出用户的设计意图后，系统通过生成性人工智能模型（如Stable Diffusion和ControlNet）生成对应的室内设计图像。研究团队利用大量的室内设计图片数据，结合用户的偏好和具体的设计需求，通过精调训练（如使用LoRA微调模型），增强AI模型的生成能力，以确保其能够准确呈现用户想象的空间特征。
4. 实时生成与用户反馈机制：一旦AI生成的设计方案完成，系统会展示多个不同的设计变体，用户可以根据自己的喜好进行选择或评分。系统通过记录用户的反馈，进一步调整和优化生成模型。整个过程是一个不断循环的迭代，逐步接近用户的理想设计结果。
研究显示，使用Mental-Gen进行的设计生成准确度高达68.67%，并且用户满意度也在不断提高。
把这玩意给甲方用应该可以减少一些工作上的纷争🙏
结合 BCI 和 Gen-AI 技术，实现如下：
1. 脑电波采集与预处理：用户佩戴的是一种高灵敏度的脑电波检测设备（如EMOTIV EPOC X），其通过多个电极记录大脑皮层的电活动。设备采集的原始信号包括不同频段的脑波（如α波、β波、γ波等），这些信号首先通过带通滤波器进行预处理，以消除噪声和非相关的信号干扰，如眼动和肌肉活动。
2. 脑电信号解码与模式识别：预处理后的脑电数据会被送入一个基于支持向量机（SVM）的机器学习模型进行分类和预测。SVM模型通过提取特征向量，将脑电信号与特定的设计意图（如“增加透明度”或“更奢华的装饰”）进行匹配。为了进一步提高准确度，研究者还使用了无监督学习的聚类算法（如K-means），对相似脑电信号进行分组，从而优化指令识别的精度。
3. 生成性AI模型的训练与优化：在解码出用户的设计意图后，系统通过生成性人工智能模型（如Stable Diffusion和ControlNet）生成对应的室内设计图像。研究团队利用大量的室内设计图片数据，结合用户的偏好和具体的设计需求，通过精调训练（如使用LoRA微调模型），增强AI模型的生成能力，以确保其能够准确呈现用户想象的空间特征。
4. 实时生成与用户反馈机制：一旦AI生成的设计方案完成，系统会展示多个不同的设计变体，用户可以根据自己的喜好进行选择或评分。系统通过记录用户的反馈，进一步调整和优化生成模型。整个过程是一个不断循环的迭代，逐步接近用户的理想设计结果。
研究显示，使用Mental-Gen进行的设计生成准确度高达68.67%，并且用户满意度也在不断提高。
把这玩意给甲方用应该可以减少一些工作上的纷争🙏
❤4🥰1
本原型文件共包含11个模块，分别是：注册、首页、乐学商城、搜索、消息(系统消息)、咖啡厅消息、（咖啡厅消息）点赞、（咖啡厅消息）评论、名师、发现、我的。注册模块用于用户注册，首页模块为用户提供整体导航，乐学商城模块为用户提供购物功能，搜索模块用于用户查找信息，消息模块包括系统消息和咖啡厅消息，名师模块用于展示优秀讲师，发现模块为用户提供发现功能，我的模块包括个人信息及设置。仅展示部分截图，请下载后编辑使用。 具体目录有：[‘注册’, ‘首页’, ‘乐学商城’, ‘搜索’, ‘消息(系统消息)’, ‘咖啡厅消息’, ‘（咖啡厅消息）点赞’, ‘（咖啡厅消息）评论’, ‘名师’, ‘发现’, ‘我的’]
https://axurehub.com/21930.html
https://axurehub.com/21930.html
👍1
苹果发布会看下来，最大更新就是增加了相机实体按键。
通过专属硬件，配合图像识别+AI，锁死了目前 AI 应用最有前景的一块。
让一众超级 APP 也得眼馋，苦哈哈只能等用户主动来打开自己。
苹果软硬件配合的眼光还是毒辣的。
不过我个人感觉这场发布会，对不上市场对 AI 的狂热预期，英伟达最近的股价承压，且看后面会怎么样吧。
通过专属硬件，配合图像识别+AI，锁死了目前 AI 应用最有前景的一块。
让一众超级 APP 也得眼馋，苦哈哈只能等用户主动来打开自己。
苹果软硬件配合的眼光还是毒辣的。
不过我个人感觉这场发布会，对不上市场对 AI 的狂热预期，英伟达最近的股价承压，且看后面会怎么样吧。