一、零基础学习网络营销？

网络营销是一个比较广泛的概念，凡是借助网络进行的营销活动都可以称作网络营销。网络营销主要包含的，也就是工作当中主要需要的则是SEO优化、SEM竞价、新媒体与短视频运营、电商运营这几大方面。下面我们就来分别讲一下这几个方面零基础该如何学习。

一、SEO优化

SEO指的是通过优化网站内容来提升网站或者页面在搜索引擎中的排名，从而获取流量。想要优化网站肯定就要有一个网站，如果没有就要从零开始建站，那么就要先学习如何建站，这里推荐大家购买一些课程，系统的进行学习。建好站的下一步就是优化了，除了找一些资料和课程之外呢，平常还要多关注一些你感兴趣的排名靠前的网站，学习他们的内容、层级、样式、设计等等。向好的学习，才能使你网站的排名提升。

二、SEM与信息流优化

SEM竞价就是通过付费广告来获取流量，如果想要做SEM，那么除了学习理论知识，还要有一个账户来实操，亲自实践出价，数据监控分析等工作，才能够做SEM工作。信息流优化除了要学习基本的投放知识技巧之外，还要学习一些短视频广告的知识，因为现在的信息流优化师往往需要自己策划视频广告，制作并投放，所以短视频的策划拍摄剪辑等技巧也是不可或缺的。也可以多关注一下别人信息流广告的创意和呈现方式，更多的汲取灵感。

三、新媒体与短视频运营

新媒体与短视频是网络营销中比较热门的行业了，想要学好新媒体或短视频，当然最重要的就是需要积累，分析爆款。除了必不可少的文章撰写练习和视频拍摄剪辑练习之外，还要明确你账户的定位和受众人群，了解他们喜爱的内容。之后就要找到你做的这一领域的大V，分析他们的每一篇爆文或爆款视频的内容、逻辑、结构，甚至传播。知道了方法和技巧，你才有可能创作出来爆款。

四、电商运营

近两年的视频电商行业也是十分火热。除了掌握一些基本的视频制作方法之外，也要熟悉电商行业的整个运作模式。网红头部主播的蹿红可能难以复制，但你要学习到你能够运用的一些方法，提升产品销量。如果你想做短视频电商，那么就要研究如何巧妙的进行植入，尽可能展示产品的优势。如果你想要做直播电商，那么就要多看一些主播的直播间，从选品、到展示说明、到如何刺激观众购买等等一系列的技巧。

二、深度学习不就是神经网络吗？

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

三、深度学习理念？

深度学习是一种主动的、探究式的、理解性的学习，关注学习者高阶思维能力的发展，因此成为当前教学理论的研究热点。但从实践层面来看，很多中小学校对什么是深度学习、如何开展深度教学，还存在诸多模糊的甚至是错误的认识。本期专题从深度学习的本质、理念、模式等方面，探讨如何将深度学习贯穿到基础教育体系中，供读者参考。

从深度学习走向深度教学，一方面是教与学的一致性决定的，另一方面是当前中小学课堂教学普遍存在的局限性决定的。教与学的关系既不是对立关系，也不是对应关系，而是一种具有相融性的一体化关系，离开了教无所谓学，离开了学也无所谓教。学生真正意义上的深度学习需要建立在教师深度教导、引导的基础之上。从本质上看，教育学视野下的深度学习不同于人工智能视野下的深度学习，不是学生像机器一样对人脑进行孤独的模拟活动，而是学生在教师引导下，对知识进行的“层进式学习”和”沉浸式学习”。“层进”是指对知识内在结构的逐层深化的学习，“沉浸”是指对学习过程的深刻参与和学习投入。离开了教师的教学和引导，学生何以“沉浸”？因此，深度学习只有走向深度教学才更具有发展性的意义和价值。同时，我国新一轮基础教育课程改革以来，课堂教学改革依然存在着诸多表层学习、表面学习和表演学习的局限性，“学习方式的转变”往往演变成了教学形式的改变，诸如教与学在程序上的简单翻转和在时间上的粗暴分配。其所体现出来的知识观、价值观、教学观、过程观依然陈旧落后，以学科知识、学科能力、学科思想和学科经验的融合为核心的学科素养依然未能得到实质性的渗透。

深度教学的“深度”是建立在完整而深刻地处理和理解知识的基础之上的。艾根在深度学习的研究中，首次从知识论的角度，论述了深度学习的“深度”的涵义。他认为“学习深度”具有三个基本标准，即知识学习的充分广度（Sufficient Breadth）、知识学习的充分深度（Sufficient Depth）和知识学习的充分关联度（Multi-Dimensional Richness and Ties）。这三个标准，也是深度学习的核心理念。

第一，知识学习的充分广度。充分的广度与知识产生的背景相关，与知 识对人生成的意义相关，与个体经验相关，也与学习者的学习情境相关。如果教学把知识从其赖以存在的背景、意义和经验中剥离出来，成为纯粹的符号，便成为无意义的符号、无根基的概念知识。知识具有强烈的依存性，无论是自然科学的知识还是社会科学或人文学科的知识，都是特定的社会背景、文化背景、历史背景及其特定的思维方式的产物。离开了知识的自然背景、社会背景、逻辑背景，前人创造的知识对后人而言几乎不具有可理解性。随着深度学习的兴起，旨在以广度促进理解的“无边界学习”日益引起人们的重视。可见，知识的充分广度，其实是为理解提供多样性的支架，为知识的意义达成创造了可能性和广阔性基础。

第二，知识学习的充分深度。知识的充分深度与知识所表达的内在思想、认知方式和具体的思维逻辑相关，深度学习把通过知识理解来建立认识方式，提升思维品质，特别是发展批判性思维作为核心目标。所以说，深度学习是一种反思性学习，是注重批判性思维品质培养的学习，同时也是一种沉浸式、层进式的学习。深度学习强调学习过程是从符号理解、符号解码到意义建构的认知过程，这一过程是逐层深化的。

第三，知识学习的充分关联度。知识的充分关联度，是指知识学习指向与多维度地理解知识的丰富内涵及其与文化、想象、经验的内在联系。知识学习不是单一的符号学习，而是对知识所承载的文化精神的学习。同时，通过与学生的想象、情感的紧密联系，达到对知识的意义建构。从广度，到深度，再到关联度，学生认知的过程是逐层深化的。所谓意义建构，即从公共知识到个人知识的建立过程，都需要建立在知识学习的深度和关联度之上。

四、网络营销零基础该如何学习？

网络营销是一个比较广泛的概念，凡是借助网络进行的营销活动都可以称作网络营销。网络营销主要包含的，也就是工作当中主要需要的则是SEO优化、SEM竞价、新媒体与短视频运营、电商运营这几大方面。下面我们就来分别讲一下这几个方面零基础该如何学习。

一、SEO优化

SEO指的是通过优化网站内容来提升网站或者页面在搜索引擎中的排名，从而获取流量。想要优化网站肯定就要有一个网站，如果没有就要从零开始建站，那么就要先学习如何建站，这里推荐大家购买一些课程，系统的进行学习。建好站的下一步就是优化了，除了找一些资料和课程之外呢，平常还要多关注一些你感兴趣的排名靠前的网站，学习他们的内容、层级、样式、设计等等。向好的学习，才能使你网站的排名提升。

二、SEM与信息流优化

SEM竞价就是通过付费广告来获取流量，如果想要做SEM，那么除了学习理论知识，还要有一个账户来实操，亲自实践出价，数据监控分析等工作，才能够做SEM工作。信息流优化除了要学习基本的投放知识技巧之外，还要学习一些短视频广告的知识，因为现在的信息流优化师往往需要自己策划视频广告，制作并投放，所以短视频的策划拍摄剪辑等技巧也是不可或缺的。也可以多关注一下别人信息流广告的创意和呈现方式，更多的汲取灵感。

三、新媒体与短视频运营

新媒体与短视频是网络营销中比较热门的行业了，想要学好新媒体或短视频，当然最重要的就是需要积累，分析爆款。除了必不可少的文章撰写练习和视频拍摄剪辑练习之外，还要明确你账户的定位和受众人群，了解他们喜爱的内容。之后就要找到你做的这一领域的大V，分析他们的每一篇爆文或爆款视频的内容、逻辑、结构，甚至传播。知道了方法和技巧，你才有可能创作出来爆款。

四、电商运营

近两年的视频电商行业也是十分火热。除了掌握一些基本的视频制作方法之外，也要熟悉电商行业的整个运作模式。网红头部主播的蹿红可能难以复制，但你要学习到你能够运用的一些方法，提升产品销量。如果你想做短视频电商，那么就要研究如何巧妙的进行植入，尽可能展示产品的优势。如果你想要做直播电商，那么就要多看一些主播的直播间，从选品、到展示说明、到如何刺激观众购买等等一系列的技巧。

五、matlab2016可以训练深度学习网络吗？

matlab可以做深度学习，但是从实用性的角度来讲matlab的实现效率相对较低，训练耗时较长。 初次学习计算机语言就选择matlab不是一个明智的选择，最好选用C或者Basic作为入门语言。 matlab是一种傻瓜式的计算机语言，具有强大的函数库，能够方便地进行图像处理、数学计算（包括符号变量组合成的表达式的运算）、仿真等等。 MATLAB是一门计算机编程语言，取名来源于Matrix Laboratory，本意是专门以矩阵的方式来处理计算机数据，它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱，工具箱越来越多，应用范围也越来越广泛。 MATLAB里神经网络工具箱根本没法搭建出这么大的神经网络，也处理不了海量的数据，软件跑都跑不起来。MATLAB功能已经十分强大和全面，但他不是做这块的专门软件，所以没法胜任。

六、基础深度如何确定？

基础埋深由其他条件和最小埋深确定。基础高度主要由抗冲切要求确定，同时考虑柱纵筋的锚固和其它构造要求。

基础埋深宜自室外地面标高算起。在填方整平地区，可自填土地面标高计算，但填土在上部结构施工后完成时，应从天然地面标高算起。对于地下室，当采用箱形基础或筏基时，基础埋置深度自室外地面标高算起；当采用独立基础或条形基础时，应从室内地面标高算起。

影响因素

影响基础埋深选择的主要因素可以归纳为五个方面：

1、 建筑物的用途，有无地下室、设备基础和地下设施，基础的形式和构造；

2 、作用在地基上的荷载大小和性质；

3 、工程地质和水文地质条件；

4 、相邻建筑物的基础埋深；

5、 地基土冻胀和融陷的影响。

七、塔吊基础深度多少？

一般3米左右。

塔吊基础设置在筏板基础中时怎样施工?

一：塔吊基础降到底板下，单独做一个。底板按正常的施工。

优点：结构受力清晰，无后遗症

缺点：施工时要浪费一节基础节，塔吊角钢上还要做止水。

二：先做塔吊基础下部分底板，塔吊底板与结构底板合二为一。

优点：施工方便，无基础节的浪费

缺点：受力不明确，有后遗症。图纸要与设计沟通后进行局部变更。塔吊基础周边要加做施工缝、止水、钢筋接头等等。

八、混凝土基础深度规范？

5.1.1基础的埋置深度，应按下列条件确定：

1. 建筑物的用途，有无地下室、设备基础和地下设施，基础的形式和构造；

2. 作用在地基上的荷载大小和性质；

3. 工程地质和水文地质条件；

4. 相邻建筑物的基础埋深；

5. 地基土冻胀和融陷的影响。

5.1.2 在满足地基稳定和变形要求的前提下，当上层地基的承载力大于下层土时，宜利用上层土作持力层。除岩石地基外，基础埋深不宜小于0.5m。

5.1.3 高层建筑基础的埋置深度应满足地基承载力、变形和稳定性要求。位于岩石地基上的高层建筑，其基础埋深应满足抗滑稳定性要求。

5.1.4 在抗震设防区，除岩石地基外，天然地基上的箱形和筏形基础其埋置深度不宜小于建筑物高度的1/15；桩箱或桩筏基础的埋置深度(不计桩长)不宜小于建筑物高度的1/18。

5.1.5 基础宜埋置在地下水位以上，当必须埋在地下水位以下时，应采取地基土在施工时不受扰动的措施。当基础埋置在易风化的岩层上，施工时应在基坑开挖后立即铺筑垫层。

5.1.6 当存在相邻建筑物时，新建建筑物的基础埋深不宜大于原有建筑基础。当埋深大于原有建筑基础时，两基础间应保持一定净距，其数值应根据建筑荷载大小、基础形式和土质情况确定。

5.1.7 季节性冻土地基的场地冻结深度应按进行公式计算后确定。

5.1.8 季节性冻土地区基础埋置深度宜大于场地冻结深度。对于深厚季节冻土地区，当建筑基础底面土层为不冻胀、弱冻胀、冻胀土时，基础埋置深度可以小于场地冻结深度，基础底面下允许冻土层最大厚度应根据当地经验确定。

5.1.9 地基土的冻胀类别分为不冻胀、弱冻胀、冻胀、强冻胀和特强冻胀，可按本规范附录G查取。在冻胀、强冻胀和特强冻胀地基上采用防冻害措施时应符合下列规定：

1.对在地下水位以上的基础，基础侧表面应回填不冻胀的中、粗砂，其厚度不应小于200mm；对在地下水位以下的基础，可采用桩基础、保温性基础、自锚式基础(冻土层下有扩大板或扩底短桩)，也可将独立基础或条形基础做成正梯形的斜面基础。

2.宜选择地势高、地下水位低、地表排水条件好的建筑场地。对低洼场地，建筑物的室外地坪标高应至少高出自然地面300mm～500mm，其范围不宜小于建筑四周向外各一倍冻结深度距离的范围。

3.应做好排水设施，施工和使用期间防止水浸入建筑地基。在山区应设截水沟或在建筑物下设置暗沟，以排走地表水和潜水。

4.在强冻胀性和特强冻胀性地基上，其基础结构应设置钢筋混凝土圈梁和基础梁，并控制建筑的长高比。

5.当独立基础连系梁下或桩基础承台下有冻土时，应在梁或承台下留有相当于该土层冻胀量的空隙。

6.外门斗、室外台阶和散水坡等部位宜与主体结构断开，散水坡分段不宜超过1.5m，坡度不宜小于3％，其下宜填入非冻胀性材料。

7.对跨年度施工的建筑，入冬前应对地基采取相应的防护措施；按采暖设计的建筑物，当冬季不能正常采暖时，也应对地基采取保温措施

九、什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集，指人工神经网络学习大量数据，使机器更接近于最初的目标——人工智能。

深度学习的本质是个体能够将其在一个情境中所学运用于新情境的过程(即“迁移”)，所对应的素养划分为三个领域：认知领域、人际领域和自我领域。

深度学习就是转知成智、转识成慧、化凡成圣，解决问题层次逐级提高的学习，从当前外控到内驱力驱动的转型学习，从当前同质化整齐划一的学习向个性化选择性学习变革的学习1

十、中国深度学习之父？

孙剑的第一个深度学习博士

跟旷视研究院院长孙剑的经历一样，张祥雨也是一名“土生土长”的西安交大人，从本科到博士都在西安交大就读，在大三那年（2011年），张祥雨拿下了美国大学生数学建模竞赛（MCM）特等奖提名奖（Finalist），当时创下西安交大参加该项竞赛以来历史最好成绩。

凭借这次获奖经历，张祥雨获得了后来到微软亚洲研究院实习的资格。

获得实习资格的有三人，但最终只有一个人能留下。当时还在微软亚洲研究院担任首席研究员的孙剑给这三人出了一道题：用一个月的时间，将人脸检测的速度提升十倍。