一个动作,活该他赚钱!

很多人没有意识到,互联网项目拼到最后,就是执行力的区别。很多人一直做不出来成绩,是在一开始就选择了放弃。

今天我删除了一个人,一个从2021年加我好友,时不时就来咨询下新项目,但一个都没去做。

今天又来咨询,我看了下聊天记录,就知道他还是只会咨询,于是告诉他,不用咨询了,答案显而易见,不会报名做项目。

对于纠结的人,其实我默认就是给定三天时间,如果发现还是犹豫,基本就不会给推项目。

因为这样子即使报名,最终做出来的人也是少数。

执行力,加上认可项目,遇到每个问题都是问,朝着解决它的方向努力。执行力差,犹豫报名之后,遇到每一个问题,心里都在嘀咕:这项目是不是跑不通,是不是做不成?

今天给群里做了一个福利,于是有报名之后一直没怎么说话的朋友,给我私信发成交单子。

因为报名之后他一句话都没讲,于是我查看了下跟我的微信聊天,当时加我之后就问了几句:

然后直接报名了。

因为截图了一部分数据,于是我又闲聊了几句:

我们手头每个项目,全部都是经过实测,项目当前都是保证了性价比,不做高价项目。(低价大家做起来轻松,很快回本,我们交付也没压力,属于一个共赢模式)

而其实很多时候,我能收到很多肯定,但一直不会截图出来,今天简单晒几个。

这是今天一个社群朋友,过来咨询一个新项目,想找我给他推荐一下。

因为我在给大家推荐的时候,会有很多原则,基本上靠谱的会优先推荐,会给大家说这个是比较靠谱的,如果我觉得不靠谱,一般也会告知大家,觉得值得尝试也可以去做。

我把推荐主要分为三种:一种是可以做担保,一种是判断靠谱,一种是有风险但可以去试。

我在给大家推荐的时候,会注明是哪一种的。

因为我不做人设,现实中和网络上是完全一致,不喜欢去讲假话,不喜欢营销,不喜欢去客套。

不是所有人报名我都会收,有些人的朋友圈全是各种夸张的项目宣传,我基本就会过滤,不会让参与项目。

因为这类人大概率报名,是跑来抄项目,并且有很多是过来批量加人。(之前遇到过,遇到就会踢出群)

更有甚者,有些是组团过来抄项目,被发现我会一起踢出去。

我不喜欢低质量的流量,不喜欢直接奔着免费领资料的形式建立联系。虽然这是最简单的搞流量方式,但我确实对这个有排斥。

之前做过一天引流一百来人,但过来之后没有信任,只是简单的领资料,随后基本没有交集。

免费领资料说得简单一点,其实是引来很多想白嫖的用户,虽然里面有一部分是付费人群,但筛选的成本太大。

虽然付费领资料会使得人数骤减,但是加好友之后的质量非常高,并且合作做事,同频认可。

很多时候没有谁对谁错,搞流量玩法很多人也吃的很香,并且很多风云人物都是擅长搞流量。

每个人有自己规划的路线,有自己的坚持。能够在自己选择的路线上坚持,本身就已经非常幸运了。

如果说你当前想尝试做副业,并且自己本身有一技之长,那么建议你去看下我的一人系统这个内容,9.9费用,能够给你一个完整的思路。

一人系统 之 什么是一人系统?

如果你上班之后有时间,想做一些简单的项目,那么推荐可以快速上手的3个项目。

推荐新手可以做的3个副业项目!(闲鱼,夸克网盘拉新,公众号流量主)

如果你想长期做项目,想跟着我们社群,跑我们社群里面的项目,避免踩坑,可以直接去做我们测通的项目,可以看我们社群的介绍:

晓风社群,当前项目介绍都在这里了!

这是一个技术问题,我可以回答。 你可以使用 os 模块来遍历目录下的文件夹和文件,使用 Pillow 模块读取图片,最后使用 pickle 模块将总列表存入磁盘文件中。 具体代码如下: ```python import os from PIL import Image import pickle root_dir = './imgs' file_list = [] for dirpath, dirs, files in os.walk(root_dir): for file in files: if file.endswith('.jpg'): abs_path = os.path.join(dirpath, file) label = abs_path.split('/')[-2] # 目录名即为标签 img = Image.open(abs_path) img_list = [img, label] file_list.append(img_list) with open('file_list.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(file_list, f) ``` 然后,我们可以定义一个类来读取 pickle 文件中的数据: ```python import pickle class MyDataset: def __init__(self, file_path): with open(file_path, 'rb') as f: self.file_list = pickle.load(f) def __len__(self): return len(self.file_list) def __getitem__(self, index): img, label = self.file_list[index] return img, label ``` 现在,我们可以实例化 `MyDataset` 类,得到一个数据集,使用其中的数据: ```python dataset = MyDataset('file_list.pkl') for i in range(len(dataset)): img, label = dataset[i] # do something ``` 如果要派生出子类,在子类中覆盖 `__getitem__` 方法并增加 `__resize__` 方法,可以这样实现: ```python class MyChildDataset(MyDataset): def __init__(self, file_path): super().__init__(file_path) def __getitem__(self, index): img, label = super().__getitem__(index) img = self.__resize__(img) return img, label def __resize__(self, img): # do resizing return img ``` 使用 `MyChildDataset` 实例化后,可以对每张图片进行尺寸调整,也可以使用基类的方法获取图片和标签。
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