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您使用浏览器不支持直接复制的功能，建议您使用Ctrl+C或右键全选进行地址复制【凌超】有享云商运营之道，为你解开迷惑_凌超老师_天涯博客
凌超老师,退伍军人，中共党员，士官军衔，因工作突出连续两年荣获优秀士兵以及省军区、旅。团级单位的各项荣誉。2014年选退伍创业，进入“三网合一”互动营销的团?队，现为梦想追求团队优秀网商教练，责任心强、思路清晰、是一位很有军人素质和领导力的教练，QQ：
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微信时代是大浪淘沙的时代，人人是你追我赶，前赴后继，有人走上微商之路是如鱼得水，有的是垂死挣扎，还有的谈&微&色变，微商的世界到底是什么样的环境，不同的人却有着不同的看法，微信平台风靡的事实毋庸置疑的，微商运营之道宏观上是不可回避的，说到具体细节还是因人而异
。下面通过&一点三线&的思路来分析微商运营之道。
三生直销&&三生直销&&
一：何以行天下？诚信二字绝对站在第一。
所以靠诚信为基石，这点从微信本身的字面上也能看出一二，有人就说微信营销其实是一种信任营销，一种友情营销也不无道理。大的来讲就是一种人与人之间的信任，这种关系的维护就要靠诚信进行实践，微商运营思路整体上离开了这两个字，可以说是寸步难行，很多人往往是栽倒在一些蝇头小利上，这种现象不但存在于微商里，还普遍存在各行各业之中，这种人若不痛改前非，最终是没有好果子吃的。
那么微商需要怎样打造诚信满天下，功夫还需要用在平时，点点滴滴地积累，必然会有言不尽的效果。做好诚信就在平时，言而有信，货真价实，多付出些实在等等，其实也是日常小事，也许就会树立别人对你的信任。
总之，将眼光放的长远些，就会带来长远的利益。
三生直销&&三生直销&&
二：货源是起点线。
一个微商起步的第一点，是要找准市场，虽然方向很关键，但是落实起来就在货源上，这就涉及到了微商运营迈出的第一步，很简单货是不是货美价廉，具体就要考虑在消费的人群，市场利润有多大，在市场的竞争里有多强，这些前期的调研考察是不能少的。
当然了微商的圈子讲究一个团队，例如一线发展二线，二线带领三四线，以此类推，模式看着殷实，营销听着兴奋，可是真的落实到了市场，执行性就很难打开，难道现实生活中面膜和神皂有那么大的发展空间，确实是让人费解。
不过网上也有文章导出了其中的玄机奥妙，那是一种傻瓜式的微商之路。因为有很多微商并没有经过市场调研分析，而是直接做什么代理，因为投入的少，就算亏也不所谓。所以，想做微商的朋友们，第一步就需要谨慎迈好，因为以后做强做大，还是另谋它路都要全靠它了。
有享云商&有享云商
三：营销可能出现的截止线。
说到微商中的营销真的是一个太大的话题，营销的目的很简单，首先是让所有人都知道你这的信息，让需要的人过来购买；其次，挖掘出潜在的购买，有些人现在不需要，不代表以后不需要，不代表他的亲戚们不要；最后形成一个放大的过程。微信营销的技巧方法有很多，也有人历经营销行业的摔打，最后认为，营销的技巧其实就是没有技巧，最终还是依仗诚信买卖。
那么小标题所说的截止线有两个可能，一个是挖掘市场的潜在力，另一个就是抓住未来微商的发展方向和潜在机遇。每个人的观点不一样，对于事物的看法也不一样，你赞成的不一定是错的，别人反对的不一定是对的，微商经营权还是事在人为，同样的行动，不同的人有着不同的结果。
四：微商没有终点线。
微商将来的发展有多大，没人敢预测，因为它的发展空间具有颠覆性，也说明所有微商赶上了好时候，良好的创业环境使得创业的成本下降，低门槛使得人人都可以做微商，但是经营微商之路的背后是漫长的，是寂寞的，这条路决定了微商之路没有终点，除非未来某天微信消失了。
说完了大的方面，小的方面不容忽视，每个微商创业的过程中，都会遇到发展的瓶颈，这个时候就会涉及到如何嬗变的问题，破茧成蝶是一个神奇而脆弱的时候，需要智慧和眼光改写这个瓶颈，微商运营思路不是一层不变的，微商经营思路是活跃的，是跳跃的，不走常规路的。
微商的运营之路需要良好的创业环境地推动，这里蕴藏着机遇和风险，需要每个微商从朋友的小圈子走来，走向时代发展的大圈子里来，暂时的失败和挫折也是正常的，没有什么一开始就成功，就算成功了未来也不一定不会遇到失败的挑战，就要看每微商们所能承受的风险和压力有多大，抗压能力越强的，自然会通过微商之路成长地更加壮大。
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这是一个颠覆传统微商模式系统，赚钱不伤面，不需要囤货，不需要自己去售后，消费变成投资，不需要自创营销素材，让你所有的操作简化成一个分享就可以，让你开启不一样的指尖上的微商，让微商重获朋友之情，所有的流程都在一个商城上搞定！分类： |【凌超】有享云商运营之道，为你解开迷惑_凌超老师_天涯博客
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08:49来源：第一财经日报
有着2500多年历史的围棋，一直被视作计算机最难以攻克的大众棋类。但现在，这一人工智能研究领域的“拦路虎”，开始遭遇强劲挑战。
1月28日，GoogleDeepMind团队宣布，他们研发的人工智能(ArtificialIntelligence，下称“AI”)程序AlphaGo，在没有任何让子的情况下以5∶0击败了欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾，同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手。
果壳网新浪微博称：“围棋，人类已经下不过谷歌的AI了！”多年以后，当人类仰视AI的智慧时，准会想起谷歌推动黑白子的无形的手。围棋九段、第二届百灵杯世界冠军柯洁转发了上述微博，并评论说：“震惊！！赞！虽说看棋谱感觉水平有限……但可怕的是这还不是完全体，它是可以学习进化的……”
AlphaGo的下一个挑战将是世界顶级围棋选手之一李世石，这场对战将在今年3月进行。李世石是围棋九段高手，也是近10年来获得世界第一头衔最多的棋手，Google为此提供了100万美元作为奖金。
为什么围棋难以攻克？
1997年5月，象棋冠军加里·卡斯帕罗夫被IBM“深蓝”击败。今年3月，相似的历史还会重演吗？
“对于更加智能和灵活、具备与人类类似解决问题能力算法的开发工作而言，游戏无疑是一个绝佳的试验场。”Google在官方博客中这样写道。
历史上，电脑最早掌握的第一款经典游戏是井字游戏，这是1952年一位博士在读生的研究项目；随后是1994年电脑程序Chinook成功挑战西洋跳棋游戏；3年后，IBM深蓝超级计算机在国际象棋比赛中战胜世界冠军加里·卡斯帕罗夫。
除了棋盘游戏外，IBM的Watson系统在2011年成功挑战老牌智力竞赛节目Jeopardy游戏一战成名；2014年，Google自己编写的算法，学会了仅需输入初始像素信息就能玩几十种Atari游戏。
但此前，有一项游戏仍然是人类代表着顶尖水平，那就是围棋。
围棋虽然看上去规则简单，却因为精妙而富有思想深度，几个世纪来都牢牢抓住了人们的想象力。
Google介绍说，围棋的搜索空间是漫无边际的——比围棋棋盘要大1个古戈尔(数量级单位，10的100次方，甚至比宇宙中的原子数量还要多)。因此，传统的“强力”人工智能方法也就是“为所有可能的步数建立搜索树”，在围棋游戏中根本无法实现。
今年1月10日，卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋曾在知乎中作答称，“围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。这两点加起来，迫使目前计算机只能用穷举法并且因此进展缓慢。”
目前，Facebook的智能围棋darkforest最新的darkfmcts3在KGS围棋服务器上达到了5d，赢了一局Zen，输了一局给DolBaram，被让四子与一位韩国的职业六段一胜一负。
“现在的深度学习能在大量对局中找到这样的一些规律，但仍然没有人脑厉害。这一方面说明我们现在算法的局限性，另一方面它还有巨大的发展空间。”他说。
人工智能击败职业顶尖棋手真的快了吗？
知名少儿对弈平台新博围棋老总陈劲松在朋友圈评论说：“三个月以后，Deeplearning也许可以打败李世石，那也只不过是围棋高手队伍里面多了一个小伙伴而已，它学会了大家所有的招数。它同时还在等待学习你们发明的新的招数。”
职业二段棋手、围棋资深教练刘轶一对《第一财经日报》称，不用担心，不会那么容易。不过他所在的朋友圈里，围棋职业棋手们众说纷纭，有些认为不可能，有些认为指日可待了，还有声音是“人类快被自己灭绝了”。
击败欧洲围棋冠军
那么，人工智能程序AlphaGo是如何击败围棋高手的？
GoogleAlphaGo的研究者DavidSilver说，AlphaGo系统的关键是，将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。
而为了达到这一目的，AlphaGo系统将最先进的蒙特卡洛树状搜索技术与两个深层神经网络相结合，每个深层神经网络均包含许多层，每层又包含数以百万计的神经元一样的连接。
在AlphaGo两种不同的神经网络中，“策略网络(policynetwork)”的作用是预测下一步，并用来将搜索范围缩小至最有可能硬起的那些步骤。另一个神经网络“价值网络(valuenetwork)”则是用来减少搜索树的深度，每走一步估算一次获胜方，而不是搜索所有结束棋局的途径。
上述方法使得AlphaGo的搜索方式相比之前的方法更人性化。例如，深蓝采用强力方法搜索的棋子位置要比AlphaGo多数千倍。而AlphaGo则相反，它通过想象下完剩余棋局来对下一步进行预判，如此多次反复。在上述模拟游戏中，策略网络提出下一步的智能建议，而价值网络则对走过的每个位置进行评估。
具体而言，Google首先采用围棋专业棋手的3000万步下法对价值网络进行训练，直到该网络对人类下法预测准确率达到57%(AlphaGo之前的纪录是44%)。
但AlphaGo的目标是击败水平最高的人类棋手，而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点，AlphaGo学会自己发现新策略，通过自身两个神经网络之间成千上万的对弈，采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善。这种方法提高了策略网络的效率，以至于最原始的神经网络(即其中不包含任何树状搜索)可以击败最尖端、构建有巨大无比的搜索树的围棋软件。
这些策略网络又反过来对价值网络进行训练，采用的还是从自我对弈强化学习的方法。这些价值网络可以对围棋的任何位置进行评估并预测获胜方，而人们过去曾认为这个问题太过困难，根本无法实现。
实现上述所有设想的前提是，计算机要超级强大。Google称，这一过程大量使用了Google云平台，使得人工智能和机器学习研究人员得以随时灵活地获得计算、存储和联网能力。此外，采用数据流图形(如TensorFlow)、用于数值计算的开房源库使研究人员得以对多个CPU或GPU的深度学习算法的计算需求进行高效利用。
AlphaGo到底有多强大？为了回答这个问题，Google在AlphaGo和人工智能研究领域最前沿的其他顶级围棋软件如CrazyStone、Zen和Pachi之间进行了一次比赛。AlphaGo在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。
AlphaGo甚至在每局开局让对方四步的情况下对阵CrazyStone、Zen和Pachi，胜率分别达到了77%、86%和99%。
如果在今年3月的对战中，AlphaGo战胜李世石，是否意味着人工智能已经超过人类？
或许还不能如此断言。但新成立的非营利性组织OpenAI的AI研究者IlyaSutskever认为，从技术的角度说，这个研究对AI具有纪念碑式的贡献。
在棋类游戏之外，这场对决也将引发更多的思考——那些人们曾经以为人工智能不可能完成的脑力挑战，是否都将被一一打破？未来人类是否会被人工智能所取代？
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