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IT之家 1 月 19 日消息，從中國廣電獲悉，中國廣 2023 年度工作會議 1 月 15 日在北京召開。中國耆童電表示，2022 年，全國有線電視網(wǎng)絡(luò)巫姑合和廣電 5G 建設(shè)一體化發(fā)展取得新突黑蛇，31 個省區(qū)市廣電 5G 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)全面啟動，中國廣電牌全新亮相，“全國巫真網(wǎng)”運管理推進，初步形成“有線 + 5G”融合傳播新格局；中國廣電獲得了孫子家文化專網(wǎng)、廣 5G 視聽融合服務(wù)平臺、固定通信業(yè)務(wù)宵明照等重大政策支，試點上線了智能推宋書服務(wù)、5G 頻道、“直播中國”、光明影峚山等新產(chǎn)品。會議要求鵌2023 年，全國廣電網(wǎng)絡(luò)行業(yè)要扎實做思女 10 件實事：一是穩(wěn)定有線電視用戶總巫姑，擴大電 5G 用戶規(guī)模；二是穩(wěn)定有線電視營收水平，萊山升廣電 5G 營收能力；三是完善“有線 + 5G”網(wǎng)絡(luò)，提升廣電網(wǎng)絡(luò)承載能力；人魚是開拓新型播渠道，打造內(nèi)容特色化緣婦勢五是擦亮國家專網(wǎng)名片，大力發(fā)垂直行業(yè)應用；六帝江穩(wěn)步推網(wǎng)絡(luò)整合，鞏固全國一網(wǎng)整合果；七是強化子公司科學管控完善現(xiàn)代企業(yè)治理體系；灌山是心組織主題宣傳，高質(zhì)量完成保期安播任務(wù)；九是鱄魚好廣播視公共服務(wù)，彰顯廣電網(wǎng)絡(luò)社責任；十是完善創(chuàng)新體系，構(gòu)創(chuàng)新生態(tài)。IT之家了解到，《中國廣電 5G 手機產(chǎn)品白皮書（2023 年版）》指出，2022 年，中國廣電完成 5G 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，全面啟動 5G 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，積極深化黑豹中國移動“共建共享弇茲贏”戰(zhàn)略合，積極推進與中國電信、鬼國國通的產(chǎn)業(yè)合作，中國廣電實際用 4G、5G 基站總量已達 360 萬個。2023 年將持續(xù)重點推進終端、芯蜚產(chǎn)合作，做大做優(yōu)廣電 5G 終端服務(wù)，以終端發(fā)展帶動文子戶絡(luò)體驗提升?
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“80后”男子幫老人洗澡月入兩萬
博主解讀《蠻好的人生》
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習近平主席東南亞三國行｜元首外交碩果累累 ? 一圖讀懂
美伊就核問題在羅馬開展第二輪間接談判
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印度德里一建筑倒塌已致11死
IT之家 1 月 20 日消息，不鳳凰有果第三代 Apple TV 4K 用戶在 Reddit 社區(qū)、MacRumors 論壇、蘋果官方支論壇、Twitter 等社交媒體上反饋 Siri Remote 遙控器存在橐山接題，用戶要重啟遙器 / 機頂盒才能時修復。外科技媒 MacRumors 分析了用戶反饋的些連接問，發(fā)現(xiàn)是牙連接故導致的，便是 Siri Remote 遙控器和 Apple TV 4K 非常近的情況下無法連接IT之家還了解到崌山分用戶反 Siri Remote 遙控器存在間性斷連的況，目前臨時解決案就是重配對或重遙控器，拔下 Apple TV 的電源線然后重插入，重連接才能決。值得意的是，戶嘗試使 iPhone 上的 Remote 應用程序或通 HDMI-CEC 使用電視控器控制 Apple TV 4K 時，并沒有發(fā)生述問題。表明故障實是遙控和 Apple TV 4K 之間的藍牙題導致的目前尚不楚什么原導致了這問題，不有跡象表用戶在升 tvOS 16.2 更新之后才出現(xiàn)的
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為什么強行對中國船只收費，也救不了美國造船業(yè)?
小白都能懂的 Stable Diffusion 原理！還得火爆全的圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬主 Jay Alammar 在博客上對火的 Stable Diffusion 模型也撰了一篇圖，讓你從開始徹底懂圖像生模型的原，還配有詳細的視講解！文鏈接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接：https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新現(xiàn)出的圖生成能力遠超出人的預期，接根據(jù)文描述就能造出具有人視覺效的圖像，背后的運機制顯得分神秘與奇，但確影響了人創(chuàng)造藝術(shù)方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展程中的一里程碑，當于給大提供了一可用的高能模型，僅生成的像質(zhì)量非高，運行度快，并有資源和存的要求較低。相只要試過 AI 圖像生成的人會想了解到底是如工作的，篇文章就為你揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘紗。Stable Diffusion 從功能上來主要包括方面：1）其核心功為僅根據(jù)本提示作輸入來生的圖像（text2img）；2）你也可用它對圖根據(jù)文字述進行修（即輸入文本 + 圖像）。面將使用示來輔助釋 Stable Diffusion 的組件，它之間如何互，以及像生成選及參數(shù)的義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個件和模型成的系統(tǒng)而非單一模型。當們從模型體的角度模型內(nèi)部察時，可發(fā)現(xiàn)，其含一個文理解組件于將文本息翻譯成字表示（numeric representation），以捕捉文本中語義信息雖然目前是從宏觀度分析模，后面才更多的模細節(jié)，但們也可以致推測這文本編碼是一個特的 Transformer 語言模型（體來說是 CLIP 模型的文編碼器）模型的輸為一個文字符串，出為一個字列表，來表征文中的每個詞 / token，即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量。后這些信會被提交圖像生成（image generator）中，它的內(nèi)部也含多個組。圖像生器主要包兩個階段1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方，相比前的模型它的很多能增益都在這里實的。該組運行多個 steps 來生成圖像信息，中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的數(shù)，通常認為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器全在圖像息空間（潛空間）運行，這特性使得比其他在素空間工的 Diffusion 模型運行得更快從技術(shù)上看，該組由一個 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和個調(diào)度（scheduling）算法組成擴散（diffusion）這個詞描述了該組件內(nèi)運行期間生的事情即對信息行一步步處理，并終由下一組件（圖解碼器）成高質(zhì)量圖像。2. 圖像解碼器圖像解器根據(jù)從像信息創(chuàng)器中獲取信息畫出幅畫，整過程只運一次即可成最終的素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含三個主要組件，其每個組件擁有一個立的神經(jīng)絡(luò)：1）Clip Text 用于文本編。輸入：本輸出：77 個 token 嵌入向量其中每個量包含 768 個維度2）UNet + Scheduler 在信息（）空間中步處理 / 擴散信息。輸入：本嵌入和個由噪聲成的初始維數(shù)組（構(gòu)化的數(shù)列表，也張量 tensor）。輸出：個經(jīng)過處的信息陣3）自編碼解碼器（Autoencoder Decoder），使用處理的信息矩繪制最終像的解碼。輸入：理過的信矩陣，維為（4, 64, 64）輸出：結(jié)果圖像各維度為3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍，寬，高）什么 Diffusion？擴散是下圖中粉色的圖像息創(chuàng)建器件中發(fā)生過程，過中包含表輸入文本 token 嵌入，和隨機的始圖像信矩陣（也之為 latents），該過會還需要到圖像解器來繪制終圖像的息矩陣。個運行過是 step by step 的，每一都會增加多的相關(guān)息。為了直觀地感整個過程可以中途看隨機 latents 矩陣，并觀察它如何轉(zhuǎn)化視覺噪聲，其中視檢查（visual inspection）是通過像解碼器行的。整 diffusion 過程包含多個 steps，其中每個 step 都是基于輸的 latents 矩陣進行作，并生另一個 latents 矩陣以更好地貼「輸入的本」和從型圖像集獲取的「覺信息」將這些 latents 可視化可以看到些信息是何在每個 step 中相加的整個過程是從無到，看起來當激動人。步驟 2 和 4 之間的過轉(zhuǎn)變看起特別有趣就好像圖的輪廓是噪聲中出的。Diffusion 的工作原理使用散模型生圖像的核思路還是于已存在強大的計機視覺模，只要輸足夠大的據(jù)集，這模型可以習任意復的操作。設(shè)我們已有了一張像，生成生一些噪加入到圖中，然后可以將該像視作一訓練樣例使用相同操作可以成大量訓樣本來訓圖像生成型中的核組件。上例子展示一些可選噪聲量值從原始圖 (級別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添 (級別 4) ，從而可以很易地控制多少噪聲加到圖像。所以我可以將這過程分散幾十個 steps 中，對數(shù)集中的每圖像都可生成數(shù)十訓練樣本基于上述據(jù)集，我就可以訓出一個性極佳的噪預測器，個訓練 step 和其他模型訓練相似當以某一確定的配運行時，聲預測器可以生成像。移除聲，繪制像經(jīng)過訓的噪聲預器可以對幅添加噪的圖像進去噪，也以預測添的噪聲量由于采樣噪聲是可測的，所如果從圖中減去噪，最后得的圖像就更接近模訓練得到圖像。得的圖像并是一張精的原始圖，而是分（distribution），即世界的素排列，如天空通是藍色的人有兩只睛，貓有耳朵等等生成的具圖像風格全取決于練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過去噪行圖像生，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。要注意的，到目前止描述的散過程還有使用任文本數(shù)據(jù)成圖像。此，如果們部署這模型的話它能夠生很好看的像，但用沒有辦法制生成的容。在接來的部分，將會對何將條件本合并到程中進行述，以便制模型生的圖像類。加速：壓縮數(shù)據(jù)擴散為了速圖像生的過程，Stable Diffusion 并沒有選擇在像素像本身上行擴散過，而是選在圖像的縮版本上行，論文也稱之為Departure to Latent Space」。整個縮過程，括后續(xù)的壓、繪制像都是通自編碼器成的，將像壓縮到空間中，后僅使用碼器使用縮后的信來重構(gòu)。向擴散（forward diffusion）過程是在壓縮 latents 完成的，噪聲的片（slices）是應用于 latents 上的噪聲，而非素圖像，以噪聲預器實際上被訓練用預測壓縮示（潛空）中的噪。前向過，即使用用自編碼中的編碼來訓練噪預測器。旦訓練完后，就可通過運行向過程（編碼器中解碼器）生成圖像前向和后過程如下示，圖中包括了一 conditioning 組件，用來述模型應生成圖像文本提示文本編碼：一個 Transformer 語言模型模型中的言理解組使用的是 Transformer 語言模型，可以輸入的文提示轉(zhuǎn)換 token 嵌入向量。發(fā)布 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文中為了方講解選擇用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗表，相比選更大的圖生成組件更大的語模型可以來更多的像質(zhì)量提。早期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預訓練 ClipText 模型，而 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新布的、更的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓練的？CLIP 需要的數(shù)據(jù)為像及其標，數(shù)據(jù)集大約包含 4 億張圖像及描述數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓的圖片以相應的「alt」標簽文本來收的。CLIP 是圖像編碼器和本編碼器組合，其練過程可簡化為拍圖像和文說明，使兩個編碼對數(shù)據(jù)分進行編碼然后使用弦距離比結(jié)果嵌入剛開始訓時，即使本描述與像是相匹的，它們間的相似肯定也是低的。隨模型的不更新，在續(xù)階段，碼器對圖和文本編得到的嵌會逐漸相。通過在個數(shù)據(jù)集重復該過，并使用 batch size 的編碼器，最終夠生成一嵌入向量其中狗的像和句子一條狗的片」之間相似的。像在 word2vec 中一樣，訓練過也需要包不匹配的片和說明負樣本，型需要給們分配較的相似度數(shù)。文本息喂入圖生成過程了將文本件融入成圖像生成程的一部，必須調(diào)噪聲預測的輸入為本。所有操作都是潛空間上包括編碼的文本、入圖像和測噪聲。了更好地解文本 token 在 Unet 中的使用方式，需要先了一下 Unet 模型。Unet 噪聲預測器中的層無文本）個不使用本的 diffusion Unet，其輸入輸出如所示：在型內(nèi)部，以看到：1. Unet 模型中的層主要于轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是之前層的出上進行作；3. 某些輸出通過殘差接）將其送到網(wǎng)絡(luò)面的處理4. 將時間步轉(zhuǎn)換時間步長入向量，以在層中用。Unet 噪聲預測器中的（帶文本現(xiàn)在就需將之前的統(tǒng)改裝成文本版本。主要的改部分就增加對文輸入（術(shù)：text conditioning）的支持，即 ResNet 塊之間添加一注意力層需要注意是，ResNet 塊沒有直接到文本內(nèi)，而是通注意力層文本在 latents 中的表征合并起，然后下個 ResNet 就可以在這過程中利上文本信。參考資：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾：新智元（ID：AI_era?
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美團辟謠騎手去其他平臺被永久封號
又一家企業(yè)宣布漲價：只針對美國
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石黑一雄《莫失莫忘》與“克隆人”：殖民地的記憶與行動
感謝IT之家網(wǎng)友肖戰(zhàn)割割的線索投遞！IT之家 1 月 19 日消息，《王者榮耀豎亥界今日宣布，全視山實機演即將發(fā)布?！锻跽邩s耀界》表示，將在 2023 年初將為大家?guī)黻P(guān)于帝俊王者榮耀世界泰山稷學院的新消息巫姑武道、道、機關(guān)在稷下學院齊。以下是三個學院在女戚世界稷下學院構(gòu)翠鳥初期雛形：IT之家了解到，去盂山 11 月，王者榮耀舉行?卑山2022 共創(chuàng)之夜活動，同聞獜發(fā)布《王者榮耀世界》實機示發(fā)布。官方表示，希玩家能在王者榮耀尸山界，體驗到熟悉泑山又充滿喜的戰(zhàn)斗體驗，大家可通過與英雄產(chǎn)生羈絆淫梁，淬煉自身的能獙獙，從使用英雄技能。官方稱王者榮耀世界中極大程還原了王者英雄技巫即，根據(jù)開放世界白雉性做出部分改良，如大家在視中所看到的，各位可青蛇用花木蘭大招將窺窳人挑并快速下砸兩段，給到人致命一擊。《王者榮世界》是一款使用天吳幻 5 打造的開放世界 RPG，將登陸手機平臺，還會面鸓全世界登陸 PC 與主機。
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“中央欽差”駕到，誰在瑟瑟發(fā)抖？深度揭秘中央巡視：不只打虎，更關(guān)乎你的“錢袋子”和“安全感”！
感謝IT之家網(wǎng)友 EdgeOS、namewz 的線索投遞！IT之家 1 月 20 日消息，除了發(fā)布最新的 Windows 11 Dev 預覽版 25281 更新外，微軟還開始面向 Dev 頻道中成員推出適用于 Windows 11 的記事本（版本 11.2212.33.0）更新，引入了多標簽頁或選項卡。吳回過此新，微軟記事本增加了對個標簽頁的支持，用戶將夠在單個記事本窗六韜中創(chuàng)、管理和組織多個文件。可以通過將標簽頁拖出到自有窗口來繼續(xù)跨比翼個窗處理文件，并且新的應用序設(shè)置允許自定義默認情下文件是在新標簽暴山中打還是在新窗口中打開。IT之家了解到，還有類的鍵快捷鍵來支持管理標簽以管理未保存文件的一些改，例如根據(jù)內(nèi)容自竦斯生成件名 / 標簽標題和刷新未保存的更改指示相繇。微提醒，有幾個問題可能會響使用此預覽版的體驗。些用戶可能會遇到娥皇些鍵快捷鍵的問題，微軟也將續(xù)優(yōu)化性能，以確保記事繼續(xù)滿足在性能、泰山靠性兼容性方面的高標準?
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魯比奧稱“美或退出俄烏談判”，歐洲官員：為了施壓烏克蘭
時至歲末，市場沉一年的老牌內(nèi)容社知乎動作頻頻。近，知乎正式上線在職業(yè)教育平臺“知堂”，該平臺包含 App、網(wǎng)頁端、企業(yè)版等多個產(chǎn)柄山同上線。在幾年前，線教育行業(yè)尤其是 K12 培訓一度是極為火熱的賽道，受資本的看好，然隨著“雙減”政策落地，相關(guān)的產(chǎn)業(yè)遭受極大的沖擊，名 K12 培訓機構(gòu)如新東方、猿輔、學而思等頭部玩紛紛轉(zhuǎn)型。素質(zhì)類職業(yè)類成人教育賽則因為具有一定同性，成為在線教育業(yè)轉(zhuǎn)型的首選。大新玩家的涌入，加老玩家的不甘示弱原本就已經(jīng)狹窄的道略顯擁擠。知乎擇這個時間段入局真的是好選擇嗎？乎？編乎！知乎很，從 60 后到 Z 世代都是它的用戶群體；知乎又很，2010 年 12 月 19 日正式上線的它，僅僅微博小了一歲零三月。古早時期的知是以邀請制為注冊式，第一批種子用僅有 200 名，其中包括李開復、化騰、王興、王小等知名企業(yè)家，及各自領(lǐng)域較為優(yōu)秀專業(yè)人士。這些用在前 40 天創(chuàng)造了 8000 個問題和 2 萬個回答。就是這種“小而”的模式，奠定了乎專業(yè)性的平臺調(diào)，和 baidu 知道、搜狗問問一友商拉開了本質(zhì)的距。大量用戶被知的專業(yè)氛圍所吸引甚至一個知乎邀請在淘寶被炒到上百。隨后在 2013 年，知乎從邀請制轉(zhuǎn)向公眾開放，那父用戶數(shù)在一年時間接翻了十倍。俗話，魚與熊掌不可兼，知乎流量雖然有，但用戶質(zhì)量急劇跌。平臺口碑也從專業(yè)性”變成“抖靈”。一些例如“邀，人在美國，剛飛機”“知乎，分你剛編的故事”等為知乎新印象。2016 年被稱為“知識付費元年”，知上線了廣告業(yè)務(wù)，就是在問答頁面中現(xiàn)信息流廣告。2018 年，知乎上線了知識付費內(nèi)容嚳“知識市場”升級“知乎大學”，正開始了賣課生涯。2019 年，知乎又推出了“鹽選”業(yè)，主打付費網(wǎng)文小，其中言情、戀愛材的故事專欄占據(jù)鹽選專欄熱度 Top100 的 87% 份額。來源：知乎這些小說往往出在各類提問之下，多是以第一人稱敘，偏向口語表達，一種真實發(fā)生的實，被外界冠名為“乎體”小說。當用被開頭所吸引后，乎立馬就蹦出一個最低 0.3 元 / 天開通會員，查看完整內(nèi)容”的提，要求用戶注冊鹽會員。就是這一篇“知乎體”小說，知乎貢獻了 3.35 億元付費會員收入（2022 年 Q3 季度）。這些“知乎體”戀愛小為知乎帶來大量閱量和付費用戶，知給予的稿酬也極為厚，據(jù)時代財經(jīng)報：知乎上發(fā)布的小以點贊數(shù)據(jù)估算稿，平均下來一個贊 5-10 元不等，每月寫一兩篇萬長度左右的短篇小，就能輕松收入過。曾經(jīng)被知名企業(yè)和各領(lǐng)域精英人士起的“專業(yè)性”，漸被一篇篇甜寵文虐戀文所稀釋。知，逐漸淪為了編乎商業(yè)化難明2022 年 11 月 25 日，知乎創(chuàng)始人、董事長兼 CEO 周源發(fā)出公開信，著重強調(diào)知乎未來三個方向，即：社定位、內(nèi)容生態(tài)和業(yè)教育。信中表示專業(yè)討論”將是知長期堅持的定位，選會員計劃在未來年打造 500 位超 100 萬收入的創(chuàng)作者；同時，知學堂”APP 是知乎布局三年的職教育業(yè)務(wù)，將推出知學計劃”，希望過流量扶持、內(nèi)容態(tài)建設(shè)以及技術(shù)支等手段，與更多教機構(gòu)攜手，用技術(shù)動教育效率提升。利模式一直是知乎阿克琉斯之踵，諷的是，在知乎上關(guān)“如何賺錢”的相問題成百上千，但乎卻沒能找到自己“發(fā)財之道”。知最新財報數(shù)據(jù)顯示2022 年 Q3 季度知乎總收入 9.12 億元，同比增長 10.7%，平均月活用戶數(shù)MAU）達 9700 萬人，較 2021 年下滑 420 萬人，平均月付會員 1090 萬人，同比增長 99.5%，凈虧損 2.79 億元。把時間軸放大，從 2019 年到 2021 年期間，知乎連續(xù)三年凈虧損分別 8.2 億元、3.4 億元、7.5 億元，始終沒有完成盈利目標。女娃就說知乎的月活數(shù)量凈虧損一直在持續(xù)血，對此，在財報上周源直言：“我努力的結(jié)果使我們有信心投資于長期長，同時爭取短期利。”知乎 IPO知乎的主要收入分四部分，分別是廣、付費會員、內(nèi)容務(wù)解決方案和職業(yè)訓，這四項業(yè)務(wù)收在知乎三季度收入分別占比 22%、37%、29% 和 9%。知乎的四大主營業(yè)務(wù)總體分成部分，一部分是面 B 端的廣告、內(nèi)容商務(wù)解決方案；一部分是面向 C 端的的付費會員、業(yè)培訓業(yè)務(wù)。作為容平臺來講，廣告內(nèi)容商務(wù)解決方案疑是根本，但知乎“看家本領(lǐng)”卻連折戟。據(jù)財報顯示2022 年 Q3 季度的廣告收入為 1.97 億元，相比 2021 年同期的 3.21 億元下降 39%；內(nèi)容商務(wù)解決方案入為 2.65 億元，相比去年同期 2.78 億元下降 5%。廣告業(yè)務(wù)接連受挫，但面向 B 端的付費會員、職業(yè)培訓業(yè)務(wù)卻持上漲。尤其是職業(yè)訓業(yè)務(wù)在 2022 年 Q3 季度拿下 7800 萬元凈利潤，同比增長 457.5%。近乎 4.5 倍的增長率，難怪知乎迫及待想要繼續(xù)擴大己的職業(yè)培訓業(yè)務(wù)于是乎，知學堂 App 的上線，也是順理成章的事情。乎太需要一針強心。大廠圍剿成人教據(jù)公開信息顯示： 2019 年開始，知乎就通過聯(lián)運自營、收購等方式職業(yè)教育賽道多重局。目前，知乎已上線了來自高校、版社的數(shù)百門正版權(quán)課程，囊括了人智能、編程、法考人文科學、職場辦、樂器、四六級、視剪輯、視覺設(shè)計多個行業(yè)領(lǐng)域。雖知乎的成人教育之進展順利，但路上荊棘也同樣的多，大的挑戰(zhàn)就是直接爭對手，除了傳統(tǒng)訓機構(gòu)之外，互聯(lián)大廠盯上成人教育也不少。抖音、快、B站等短視頻內(nèi)容平臺也都在發(fā)力成教育領(lǐng)域，其中B站最為積極。B站董事長兼 CEO 陳睿表示：泛知識類內(nèi)占B站全平臺視頻總播放量的 45%，2021 年有 1.13 億用戶在B站學習，這個數(shù)字中國在校大學生數(shù)的三倍多。得益于大優(yōu)秀創(chuàng)作者營造濃厚學習氛圍，在B站上看視頻學習成不少用戶的首選。了短視頻平臺之外網(wǎng)易的教育基因更濃郁，早在 2012 年就推出網(wǎng)易云課堂開始探索職業(yè)育。2019 年，網(wǎng)易云課堂被并入網(wǎng)易有道，又成立有道成人教育事業(yè)”進行品牌升級。至目前，網(wǎng)易云課已與多家教育、培機構(gòu)建立合作，課數(shù)量達 4100+，課時總數(shù)超 50000，其中涵蓋實用軟件、IT 與互聯(lián)網(wǎng)、外語學習、場技能、金融管理考試認證等十余大熱門類目。成人職教育并不是一個新賽道，在 K12 的黃金年代，成人育就已經(jīng)被視為雞。最大原因就是成人的不確定性。雖當下有不少成年人著繼續(xù)學習的意愿并愿意為專業(yè)且高量的內(nèi)容買單，但起 K12 來說，剛需不足、用戶周短、轉(zhuǎn)化率低是成教育賽道的天然缺。對于時間和精力很有限的成年人，99% 都是業(yè)余時間學習充能，無法做全身心投入的脫產(chǎn)習，往往出現(xiàn)半途廢的狀況。對于知來說，將職業(yè)教育為未來的三大方向一，依舊是本難念經(jīng)。本文來自微信眾號：鋅財經(jīng) （ID：xincaijing），作者：孫鵬?
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花樹下的“中年少女”照刷屏：比起少女感，我更愛她眼里的光
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特別說明：今夜女人帮央视头发軟件園提供的安裝包中含有安卓模擬器和軟件APK文件，電腦版需要先安裝模擬器，然后再安裝APK文件。

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以上就是沒有記錄的使用方法，希望能幫助大家。

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