⑴ 想找几篇计较经典的成功的软文
什么叫软文，通俗的讲就是根据企业自身相关需求写一篇软文稿，植入公司的产品或信息，最终通过各大媒体传播出去，从而达到企业品牌宣传、产品销售的目的，锦随推提供软文、代写代发、自助发稿服务。
软文推广是网络营销中较常见的一种营销方式，它之所以备受推崇，主要是因为硬广告的效果下降、以及电视媒体的费用上涨，再加上目前媒体的软文收费比硬广告低。
因此很多企业在资金不足的条件下，更加愿意选择软文推广的方式，锦随推整理一些营销软文的常见类型：
1、知识型软文
顾名思义，知识型软文主要偏向于知识科普类的文章，在知识分享的同时植入所要表达的内容。
比如我们在写某一企业发展史的时候，可以带上技术架构和开放过程中一些比较有优势的技术语言。
但是切记语言生涩难懂，小编建议多看看相关新闻增加知识储备，这样下笔就不怕写不出来了。
2、经验型软文
这种类型的文章主要是通过给读者介绍某件事的经过。
一般为“我是如何从xx到XX的”，可以从某一位在某行业有代表性的人物入手，通过描写该人物创业成长的过程，传授某些相关经验，在文章中适当融入产品信息，这样的广告方式不会让人反感，相反这会让人觉得自己发现了什么秘密。
3、娱乐型软文
娱乐型的文章可以多参考各种笑话网络，或是一些比较火的段子，可以从中提取一些不错的要素，与自身的产品结合起来，这样的软文更加让人乐意接受。
4、争议型软文
往往带有争议的话题最能吸引用户的注意，比如“90后现在买的起房吗？”“富二代才能住的别墅”等，此类文章得到的曝光率和关注度是都非常高的。
所以在写软文时，可以尝试下此类型的文章，学会加入一些争议性的话题，增加关注度。
5、情感型软文
情感直是广告的一个重要媒介，软文的情感表达由于信息传达量大、针对性强，当然更可以叫人心灵相通。
情感最大的特色就是容易打动人，容易走进消费者的内心，在文章适当的植入广告也不会这么突兀，相反还会让读者产生某一种特定的情愫。
6、故事型软文
人们都喜欢听故事，“故事”这个“情结”永远都为人们所热衷。
这种类型文章可以描写真实发生的事情，或是看起来真实发生的故事，带入想要表达的主题，在文章中很随意又不明显地推广某产品，读者不注意是不会发现的。
这种软文可读性会比较高，接受度也会更容易。
总之，不同的软文类型要根据自身的情况而定，信息植入一定要讲究方式方法，学会对用户进行引导，从而达到我们预期的目的和效果。
所以软文一定要具有可读性，使用户产生浓厚兴趣，这样才是成功的，最后当然要找一家合作伙伴，可选择锦随推，写稿、发稿、自助发稿均可。
⑵ 推荐几部超刺激动作或者战争片
汤姆汉克斯的《拯救大兵瑞恩》，汤姆克鲁斯《世界之战》凯奇的《风语者》《变脸》《恶灵骑士》《空中监狱》《勇闯夺命岛》《战争之王》《国家宝藏》，约翰德拉沃尔塔的《断箭》《剑鱼行动》威尔史密斯的《我是传奇》《独立日》布鲁斯威利斯的《太阳泪》《虎胆龙威》，这样比较经典的片如果你都看过我推荐两个老片，《战俘快车》和《野鹅敢死队》。网上不大容易找到了，不过很值得看。希望对你有帮助。
⑶ 大数据正在如何改变数据库格局
大数据正在如何改变数据库格局
提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。
一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大， 同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括Microsoft SQL Server和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁Carl Olofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理 – 销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方 – 现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB -目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系 – 或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-Monte Zweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。Splice Machine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP 和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官Chad Jones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？” 他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据 – 总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。以上是小编为大家分享的关于大数据正在如何改变数据库格局的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑷ 汉克斯股票代码
公司全称:
Harte-Hanks Inc
股票简称:
哈特-汉克斯
股票代码:
HHS
挂牌市场:
NYSE
他们的公司只在美国上市，暂未在国内上市
⑸ 在经济大危机的情况下,股票是如何抛销出去的,美国人明知道股票赔了,为啥还有人买股票，
经济危机是生产型过剩引起的，大量产品挤压卖不出去，挫伤厂家生产积极性，工厂盈利下降，造成估值降低，股票是对企业的所有权，企业估值下降自然股票下跌。深层次的原因非常复杂不是一两句话能说清的。
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2011-11-08
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静心随缘
：（1）美国是资本主义国家，工厂企业都是私有的，大都是股分公司，和股票有直接关系；（2）股票市价的价格是美国经济的晴雨表。经济繁荣，股票就升值，人们就会抢购；反之，经济凋敝，股票就贬，人们就抛售；（3）1929年10月，纽约股票抛售狂潮的发生不是偶然的。在这以前，美国的汽车工业、钢铁工业等都已出现停滞状况。
1929年10月24日上午10点多钟，纽约股票交易所开盘伊始，大批股票拥入市场。盲目抛售，交易所陷入一片混乱，这一大抛售额达1000多万股，创股票交易所记录，股票价格暴跌。到11月中旬，交易所证券贬值50% 股票市场全部崩溃、信用破产
：（1）工人大量失业，劳动人民生活恶化。失业队伍的增加，随之而来的自然是工资降低，生活水平的下降。广大劳动人民生活无着、流离失所。（2）销毁商品、生产破坏。一方面是广大劳动人民饥寒交迫、流离失所；另一方面却是资本家为追求自己利润而故意大量销毁产品。这种不正常的现象充分暴露了资本主义制度的腐朽和罪恶。
经济危机引起政治危机，造成各国社会的动荡不安，各国政府纷纷寻找解决问题的办法。
2011-11-08
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