很多朋友都做过淘宝客 —— 把自己觉得不错的商品推荐给自己的朋友、博客或网站的访客。
- 作为推介者来说,既达到分享的目的,又能从中赚取佣金。甚至有站长专门做淘宝客类型的站点,据我所知,收益还不错。
- 作为购买者来说,购买好友或信任的人推荐的东西,更容易买到优质的物品。
- 作为销售商来说,有了推介者的大力推荐,购买者自然就多,嘴角自然的就增大弧度。
这是一个“三赢”的结果。或许有些朋友会想,有推介这个环节存在,会增加商品本身的费用,吃亏的是购买者。但做为一个有良好的消费心理素质的购买者来说,你千万不能这么想。试想一下,同一个商品,会因你“不看广告就去购买”和“看了广告后去购买”而价格不同吗?再想一下,你会尝试直接找工厂说你要买一个一次性打火机吗?
开个玩笑,本文并无意于也无力深层次的探讨消费经济这么大的话题。而是向大家介绍又一个类淘宝客的推介赚钱方式 – “TaskyCity佣兵计划”。所有原理都和淘宝客相同,所不同的是,淘宝客是推荐别人去购买商品,Taskcity佣兵计划是推荐别人去挣钱。
本文就为大家详细介绍一下TaskCity的这个佣兵计划(还不知道Taskcity为何物的请看本文)
您只需将专属的推荐连接发布到网上的任意地方,通过此连接注册的专才,便可成为您麾下的雇佣兵,他完成的所有项目,项目款的5%都将作为佣金支付给您。一次推荐,受益一生。还不心动?赶快行动吧,抢先招揽更多的雇佣兵为你服务,赚佣金。
Taskcity“佣兵计划”的推广方式

相比其它一些网站的推介赚钱,Taskcity的“佣兵计划”的推广方式比较多元化,没有太多限制,基本每个会上网的人都可以应征入伍。如果你的朋友中懂设计开发的人比较多,那就更合适了。
可使用的推广方式包括: 邮件推广、博客推广、聊天推广、论坛推广和网站推广。详情大家可以看Taskcity的佣兵介绍页面,每种推广方式都附有帮助文档和入门教程。非常的傻瓜化,如果你把所有的都仔细看完了还是不懂,那可能你真的不太适合吧:)
Taskcity“佣兵计划”的推介流程


1. 注册Taskcity,获取你的推介链接。
2. 把你的推介链接通过上面的那些推广方式进行推广,简单的说,让别人通过你的链接注册Taskcity。
3. 没了。对,没了。接下来的就是耐心了,任何推介赚钱都是需要耐心的。当你推荐的人在Taskcity每完成一个项目,你就可以获取该项目款5%的佣金。
最后,祝大家都能多多赚钱。
如果你是一个设计开发人员,想接项目,赚取佣金,你可以点击我的推介链接注册Taskcity, THX。
本文地址:http://www.getideas.cn/?p=96 , 转载请保留.
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基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据),个人经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做大作业的学生和需要项目实战练习的学习者,可作为毕业设计、课程设计、期末大作业,代码资料完整,下载可用。 基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基于Python的天气预测与可视化(完整源码+说明文档+数据)基
内容概要:本文详细介绍了利用MIM(金属-介质-金属)结构进行梯度相位超表面的设计与仿真的全过程。首先,通过Au-MgF2-Au三明治结构,利用磁偶极子共振实现高效的相位控制。接着,通过FDTD仿真工具,编写参数扫描脚本来优化纳米柱尺寸,从而实现广泛的相位覆盖。然后,通过近远场变换计算异常反射效率,验证了高达85%以上的反射效率。此外,还探讨了宽带性能验证的方法以及梯度相位阵列的设计思路。最后,提供了实用的代码片段和注意事项,帮助读者理解和复现实验结果。 适合人群:从事超表面研究、光束控制、电磁仿真领域的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解MIM结构在超表面设计中的应用,掌握FDTD仿真技巧,以及探索高效光束偏折机制的研究人员。目标是通过详细的步骤指导,使读者能够成功复现并优化类似实验。 其他说明:文章不仅提供了理论背景,还包括大量具体的代码实现和实践经验分享,有助于读者更好地理解和应用所学知识。
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基于python+yolov5和deepsort实现的行人或车辆跟踪计数系统+源码+项目文档+演示视频,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 项目运行环境:win10,pycharm,python3.6+ 主要需要的包:pytorch >= 1.7.0,opencv 运行main.py即可开始追踪检测,可以在控制台运行 基于python+yolov5和deepsort实现的行人或车辆跟踪计数系统+源码+项目文档+演示视频,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 项目运行环境:win10,pycharm,python3.6+ 主要需要的包:pytorch >= 1.7.0,opencv 运行main.py即可开始追踪检测,可以在控制台运行~
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