⑴ 想找幾篇計較經典的成功的軟文
什麼叫軟文，通俗的講就是根據企業自身相關需求寫一篇軟文稿，植入公司的產品或信息，最終通過各大媒體傳播出去，從而達到企業品牌宣傳、產品銷售的目的，錦隨推提供軟文、代寫代發、自助發稿服務。
軟文推廣是網路營銷中較常見的一種營銷方式，它之所以備受推崇，主要是因為硬廣告的效果下降、以及電視媒體的費用上漲，再加上目前媒體的軟文收費比硬廣告低。
因此很多企業在資金不足的條件下，更加願意選擇軟文推廣的方式，錦隨推整理一些營銷軟文的常見類型：
1、知識型軟文
顧名思義，知識型軟文主要偏向於知識科普類的文章，在知識分享的同時植入所要表達的內容。
比如我們在寫某一企業發展史的時候，可以帶上技術架構和開放過程中一些比較有優勢的技術語言。
但是切記語言生澀難懂，小編建議多看看相關新聞增加知識儲備，這樣下筆就不怕寫不出來了。
2、經驗型軟文
這種類型的文章主要是通過給讀者介紹某件事的經過。
一般為「我是如何從xx到XX的」，可以從某一位在某行業有代表性的人物入手，通過描寫該人物創業成長的過程，傳授某些相關經驗，在文章中適當融入產品信息，這樣的廣告方式不會讓人反感，相反這會讓人覺得自己發現了什麼秘密。
3、娛樂型軟文
娛樂型的文章可以多參考各種笑話網路，或是一些比較火的段子，可以從中提取一些不錯的要素，與自身的產品結合起來，這樣的軟文更加讓人樂意接受。
4、爭議型軟文
往往帶有爭議的話題最能吸引用戶的注意，比如「90後現在買的起房嗎？」「富二代才能住的別墅」等，此類文章得到的曝光率和關注度是都非常高的。
所以在寫軟文時，可以嘗試下此類型的文章，學會加入一些爭議性的話題，增加關注度。
5、情感型軟文
情感直是廣告的一個重要媒介，軟文的情感表達由於信息傳達量大、針對性強，當然更可以叫人心靈相通。
情感最大的特色就是容易打動人，容易走進消費者的內心，在文章適當的植入廣告也不會這么突兀，相反還會讓讀者產生某一種特定的情愫。
6、故事型軟文
人們都喜歡聽故事，「故事」這個「情結」永遠都為人們所熱衷。
這種類型文章可以描寫真實發生的事情，或是看起來真實發生的故事，帶入想要表達的主題，在文章中很隨意又不明顯地推廣某產品，讀者不注意是不會發現的。
這種軟文可讀性會比較高，接受度也會更容易。
總之，不同的軟文類型要根據自身的情況而定，信息植入一定要講究方式方法，學會對用戶進行引導，從而達到我們預期的目的和效果。
所以軟文一定要具有可讀性，使用戶產生濃厚興趣，這樣才是成功的，最後當然要找一家合作夥伴，可選擇錦隨推，寫稿、發稿、自助發稿均可。
⑵ 推薦幾部超刺激動作或者戰爭片
湯姆漢克斯的《拯救大兵瑞恩》，湯姆克魯斯《世界之戰》凱奇的《風語者》《變臉》《惡靈騎士》《空中監獄》《勇闖奪命島》《戰爭之王》《國家寶藏》，約翰德拉沃爾塔的《斷箭》《劍魚行動》威爾史密斯的《我是傳奇》《獨立日》布魯斯威利斯的《太陽淚》《虎膽龍威》，這樣比較經典的片如果你都看過我推薦兩個老片，《戰俘快車》和《野鵝敢死隊》。網上不大容易找到了，不過很值得看。希望對你有幫助。
⑶ 大數據正在如何改變資料庫格局
大數據正在如何改變資料庫格局
提及「資料庫」，大多數人會想到擁有30多年風光歷史的RDBMS。然而，這可能很快就會發生改變。
一大批新的競爭者都在爭奪這一塊重要市場，他們的方法是多種多樣的，卻都有一個共同點：極其專注於大數據。推動新的數據迭代衍生品大部分都是基於底層大數據的3V特徵：數量，速度和種類。本質上來講，今天的數據比以往任何時候都要傳輸更快，體積更大， 同時更加多樣化。這是一個新的數據世界，換言之，傳統的關系資料庫管理系統並沒有真正為此而設計。「基本上，他們不能擴展到大量，或快速，或不同種類的數據。」一位數據分析、數據科學咨詢機構的總裁格雷戈里認為。這就是哈特漢克斯最近發現。截至到2013年左右，營銷服務機構使用不同的資料庫，包括Microsoft SQL Server和Oracle真正應用集群（RAC）的組合。「我們注意到，數據隨著時間的增長，我們的系統不能足夠快速的處理信息」一位科技發展公司的負責人肖恩說到。「如果你不斷地購買伺服器，你只能繼續走到這幺遠，我們希望確保自己有向外擴展的平台。」最小化中斷是一個重要的目標，Iannuzzi說到，因此「我們不能只是切換到Hadoop。」相反，卻選擇了拼接機器，基本上把完整的SQL資料庫放到目前流行的Hadoop大數據平台之上，並允許現有的應用程序能夠與它連接，他認為。哈特漢克斯現在是在執行的初期階段，但它已經看到了好處，Iannuzzi說，包括提高容錯性，高可用性，冗餘性，穩定性和「性能全面提升」。一種完美風暴推動了新的資料庫技術的出現，IDC公司研究副總裁Carl Olofson說到。首先，「我們正在使用的設備與過去對比，處理大數據集更加快速，靈活性更強」Olofson說。在過去，這樣的集合「幾乎必須放在旋轉磁碟上」，而且數據必須以特定的方式來結構化，他解釋說。現在有64位定址，使得能夠設置更大的存儲空間以及更快的網路，並能夠串聯多台計算器充當單個大型資料庫。「這些東西在不可用之前開辟了可能性」Olofson說。與此同時，工作負載也發生了變化。10年前的網站主要是靜態的，例如，今天我們享受到的網路服務環境和互動式購物體驗。反過來，需要新的可擴展性，他說。公司正在利用新的方式來使用數據。雖然傳統上我們大部分的精力都放在了對事務處理 – 銷售總額的記錄，比如，數據存儲在可以用來分析的地方 – 現在我們做的更多。應用狀態管理就是一個例子假設你正在玩一個網路游戲。該技術會記錄你與系統的每個會話並連接在一起，以呈現出連續的體驗，即使你切換設備或各種移動，不同的伺服器都會進行處理，Olofson解釋說。數據必須保持連續性，這樣企業才可以分析問題，例如「為什麼從來沒有人穿過水晶廳」。在網路購物方面，為什麼對方點擊選擇顏色後大多數人不會購買某個特殊品牌的鞋子。「以前，我們並沒試圖解決這些問題，或者我們試圖扔進盒子也不太合適」Olofson說。Hadoop是當今新的競爭者中一個重量級的產品。雖然他本身不是一個資料庫，它的成長為企業解決大數據扮演關鍵角色。從本質上講，Hadoop是一個運行高度並行應用程序的數據中心平台，它有很強的可擴展性。通過允許企業擴展「走出去」的分布方式，而不是通過額外昂貴的伺服器「向上」擴展，「它使得我們可以低成本地把一個大的數據集匯總，然後進行分析研究成果」Olofson說。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族產品，其中包括MongoDB -目前第四大流行資料庫管理系統，比照DB引擎和MarkLogic非結構化數據存儲服務。「關系型資料庫一直是一項偉大的技術持續了30年，但它是建立在不同的時代有不同的技術限制和不同的市場需求，」MarkLogic的執行副總裁喬·產品帕卡說。大數據是不均勻的，他說。許多傳統的技術，這仍然是一個基本要求。「想像一下，你的筆記本電腦上唯一的程序是Excel」帕卡說。「設想一下，你要和你的朋友利用網路保持聯系 – 或者你正在寫一個合約卻不適合放進行和列中。」拼接數據集是特別棘手的「關系型，你把所有這些數據集中在一起前，必須先決定如何去組織所有的列，」他補充說。「我們可以採取任何形式或結構，並立即開始使用它。」NoSQL資料庫沒有使用關系數據模型，並且它們通常不具有SQL介面。盡管許多的NoSQL存儲折中支持速度等其他因素，MarkLogic為企業定身量做，提供更為周全的選擇。NoSQL儲存市場有相當大的增長，據市場研究媒體，不是每個人都認為這是正確的做法-至少，不是在所有情況下。NoSQL系統「解決了許多問題，他們橫向擴展架構，但他們卻拋出了SQL，」一位CEO-Monte Zweben說。這反過來，又為現有的代碼構成問題。Splice Machine是一家基於Hadoop的實時大數據技術公司，支持SQL事務處理，並針對OLAP 和OLAP應用進行實時優化處理。它被稱為替代NewSQL的一個例子，另一類預期會在未來幾年強勁增長。「我們的理念是保持SQL，但橫向擴展架構」Zweben說。「這是新事物，但我們正在努力試圖使它讓人們不必重寫自己的東西。」深度信息科學選擇並堅持使用SQL，但需要另一種方法。公司的DeepSQL資料庫使用相同的應用程序編程介面（API）和關系模型如MySQL，意味著沒有應用變化的需求而使用它。但它以不同的方式處理數據，使用機器學習。DeepSQL可以自動適應使用任何工作負載組合的物理，虛擬或雲主機，該公司表示，從而省去了手動優化資料庫的需要。該公司的首席戰略官Chad Jones表示，在業績大幅增加的同時，也有能力將「規模化」為上千億的行。一種來自Algebraix數據完全不同的方式，表示已經開發了數據的第一個真正的數學化基礎。而計算器硬體需在數學建模前建成，這不是在軟體的情況下，Algebraix首席執行官查爾斯銀說。「軟體，尤其是數據，從未建立在數學的基礎上」他說，「軟體在很大程度上是語言學的問題。」經過五年的研發，Algebraix創造了所謂的「數據的代數」集合論，「數據的通用語言」Silver說。「大數據骯臟的小秘密是數據仍然放在不與其他數據小倉融合的地方」Silver解釋說。「我們已經證明，它都可以用數學方法來表示所有的集成。」配備一個基礎的平台，Algebraix現在為企業提供業務分析作為一種服務。改進的性能，容量和速度都符合預期的承諾。時間會告訴我們哪些新的競爭者取得成功，哪些沒有，但在此期間，長期的領導者如Oracle不會完全停滯不前。「軟體是一個非常時尚行業」安德魯·門德爾松，甲骨文執行副總裁資料庫伺服器技術說。「事情經常去從流行到不受歡迎，回再次到流行。」今天的許多創業公司「帶回炒冷飯少許拋光或旋轉就可以了」他說。「這是一個新一代孩子走出學校和重塑的東西。」SQL是「唯一的語言，可以讓業務分析師提出問題並得到答案，他們沒有程序員，」門德爾松說。「大市場將始終是關系型。」至於新的數據類型，關系型資料庫產品早在上世紀90年代發展為支持非結構化數據，他說。在2013年，甲骨文的同名資料庫版本12C增加了支持JSON（JavaScript對象符號）。與其說需要一個不同類型的資料庫，它更是一種商業模式的轉變，門德爾松說。「雲，若是每個人都去，這將破壞這些小傢伙」他說。「大家都在雲上了，所以在這里有沒有地方來放這些小傢伙？「他們會去亞馬遜的雲與亞馬遜競爭？」 他補充說。「這將是困難的。」甲骨文有「最廣泛的雲服務」門德爾松說。「在現在的位置，我們感覺良好。」Gartner公司的研究主任里克·格林沃爾德，傾向於採取了類似的觀點。「對比傳統強大的RDBMS，新的替代品並非功能齊全」格林沃爾德說。「一些使用案例可以與新的競爭者來解決，但不是全部，並非一種技術」。展望未來，格林沃爾德預計，傳統的RDBMS供貨商感到價格壓力越來越大，並為他們的產品增加新的功能。「有些人會自由地帶來新的競爭者進入管理自己的整個數據生態系統」他說。至於新的產品，有幾個會生存下來，他預測「許多人將被收購或資金耗盡」。今天的新技術並不代表傳統的RDBMS的結束，「正在迅速發展自己」IDC的Olofson。贊成這種說法，「RDBMS是需要明確定義的數據 – 總是會有這樣一個角色。」但也會有一些新的競爭者的角色，他說，特別是物聯網技術和新興技術如非易失性內存晶元模塊（NVDIMM）占據上風。以上是小編為大家分享的關於大數據正在如何改變資料庫格局的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑷ 漢克斯股票代碼
公司全稱:
Harte-Hanks Inc
股票簡稱:
哈特-漢克斯
股票代碼:
HHS
掛牌市場:
NYSE
他們的公司只在美國上市，暫未在國內上市
⑸ 在經濟大危機的情況下,股票是如何拋銷出去的,美國人明知道股票賠了,為啥還有人買股票，
經濟危機是生產型過剩引起的，大量產品擠壓賣不出去，挫傷廠家生產積極性，工廠盈利下降，造成估值降低，股票是對企業的所有權，企業估值下降自然股票下跌。深層次的原因非常復雜不是一兩句話能說清的。
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2011-11-08
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靜心隨緣
：（1）美國是資本主義國家，工廠企業都是私有的，大都是股分公司，和股票有直接關系；（2）股票市價的價格是美國經濟的晴雨表。經濟繁榮，股票就升值，人們就會搶購；反之，經濟凋敝，股票就貶，人們就拋售；（3）1929年10月，紐約股票拋售狂潮的發生不是偶然的。在這以前，美國的汽車工業、鋼鐵工業等都已出現停滯狀況。
1929年10月24日上午10點多鍾，紐約股票交易所開盤伊始，大批股票擁入市場。盲目拋售，交易所陷入一片混亂，這一大拋售額達1000多萬股，創股票交易所記錄，股票價格暴跌。到11月中旬，交易所證券貶值50% 股票市場全部崩潰、信用破產
：（1）工人大量失業，勞動人民生活惡化。失業隊伍的增加，隨之而來的自然是工資降低，生活水平的下降。廣大勞動人民生活無著、流離失所。（2）銷毀商品、生產破壞。一方面是廣大勞動人民飢寒交迫、流離失所；另一方面卻是資本家為追求自己利潤而故意大量銷毀產品。這種不正常的現象充分暴露了資本主義制度的腐朽和罪惡。
經濟危機引起政治危機，造成各國社會的動盪不安，各國政府紛紛尋找解決問題的辦法。
2011-11-08
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1929美國經濟危機紐約股票市場崩盤之後錢都到哪裡去了？
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1929年的經濟危機，為什麼人們要瘋狂買股票？為什麼股價要狂跌?為什麼人們又瘋狂拋售股票？
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股票怎麼入門股票怎麼買英國股票股票最低買入多少股
「大蕭條」特指美國1929-1933經濟危機嗎
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請問為什麼1929-1933年的經濟大危機要以華爾街股票拋售為爆發標志呢?
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