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Tmoney电子卡NFC失灵?速解! 前提:确保你的安卓手机支持NFC功能(苹果手机不支持电子卡功能)。 력䱨ሤ𞋯ivo手机为例,用户在国内申领了tmoney电子卡。到达济州岛后,在机场3楼CU便利店充值时,第一次使用就遇到了问题:手机反复贴机器,正反、上下、左右都试了,甚至脱了“衣服”,但NFC功能始终无法识别。第二次,在从柱状节理带到天地渊瀑布的普通支线公交车上,上车刷手机没反应,反复尝试浪费了很多时间,车上热心的韩国小姐姐用自己的卡帮忙刷了车费。第三次,在天地渊瀑布回市区酒店的支线公交车上,准备下车时刷卡失败,多坐了一站路才解决问题。 ️ 解决方案:打开钱包app,进入设置,找到刷卡设置,进行NFC功能修复,一键修复完成后,打开tmoney app,系统会跳出提示框,设为默认,确定后跳转出支付页面,操作成功。 原因分析:可能是手机里NFC卡片过多,产生了混淆。例如,在第三次失败时,下车刷卡失败,手机屏幕上跳出了交通联合的卡片,导致刷卡失败。 总结:遇到NFC功能问题时,可以尝试上述解决方案,检查手机里NFC卡片是否过多,并进行相应的设置调整。
智能热敏炉让烹饪变得简单又美味 很多人认为不会做饭的人是因为懒惰,但实际上并非如此。喜欢做饭的人不仅是因为自己喜欢吃,更多的是为了得到别人的称赞。而对于那些从未尝试过做饭的人来说,失败的经历让他们望而却步。这时,TOKIT智能热敏炉就显得尤为重要了。 在TOKIT专属的APP中,汇集了大量由大厨精心打造的视频菜谱。这些视频菜谱不仅简单易懂,而且每一步都详细标注了所需的食材和调料,让初学者也能轻松上手。更值得一提的是,这款APP中的菜谱无需手动调节火力,全程自动完成烹饪过程。你只需按照提示放入材料,等待烹饪时间结束,大师级别的菜品就能出锅了。 对于那些尝试过失败案例的人来说,TOKIT智能热敏炉无疑是一个福音。它不仅让烹饪变得简单,还能让你轻松享受美食带来的快乐。
北京落户攻略!开学前必看劧学生想要在北京落户,以下几种途径可供参考: 教育部留学服务中心(留服中心) 北京海外学人中心 人力资源和社会保障部(人社部)或北京市人力资源和社会保障局(人社局)的留学生人才引进 无论选择哪种方式,以下几点必须注意: 社保问题 在上学之前(最好提前一个月),有工作的人需要停止缴纳社保的五险一金。每年都有因为上学期间有社保记录而落户失败的例子,大家可以自行搜索相关案例。 纳税记录 褸学期间不要有纳税记录。可以通过个税app查阅,因为即使你没有上班,但有人盗用你的身份信息纳税,也会影响落户。 兼职收入 兼职收入如果有纳税记录,一定要检查是否按照劳务报酬类目报税。如果是一般薪资,会影响落户。 出入境时间 ✈️ 出入境时间至少需要365天(只看中国大陆出境和入境,留学期间境外旅游也计算在内)。建议一年制研究生非特殊情况不回国,具体要求以官方通知为准。之前听说人社局有更高要求,需要在开学之前出境,以实际上课天数计算,但具体没有询问。 例如:通知书写的时间是9.18-9.18 建议:9.17前出境,9.18后回国 北京户口审查非常严格,不要因为这些小细节而错失机会!预祝大家一切顺利!
产品经理必读的五本书籍推荐 《增长黑客》:这本书主要关注运营方面,讲述了增长的逻辑和规范,以及众多知名APP的案例。增长黑客是介于技术和市场之间的新型团队角色,主要依靠技术和数据的力量来达成各种营销目标,而非传统意义上靠砸钱来获取用户的市场推广角色。“增长”不单纯是取巧而已,而是有其内在的规范和逻辑。此书围绕AARRR模型展开,把增长目标做了分解,对每个阶段都用整章的篇幅做了详细介绍,干货满满,案例丰富。有经典的硅谷案例,也有大量的本土案例。 《启示录》:这本书中详细介绍了国外大公司产品开发、项目管理的经验,从人员、流程、产品三个角度进行了深入剖析。书中有很多项目流程管理的经验,通过实际的案例告诉我们如何说服开发团队接受你的产品设计,如何将敏捷方法融入产品开发,以及如何把握项目的进度。在我产品工作的过程中,确实有着非常好的指导意义。 《人人都是产品经理》:这本书适合想要成为产品经理的新人,介绍了从最初的需求发现到上线整个流程的详细步骤。书中涵盖了需求分析、产品项目管理、团队管理、战略管理以及产品经理的自我修养,非常全面地介绍了产品经理的工作内容和职责。 《乌合之众》:这本书主要讲群体心理,特别适合做社交类产品的人参考。只有对人性的深度分析,理解贪婪、猎奇、虚荣、盲从等方面的心理,才能设计出好的产品,才能营造出好的社区氛围,才能策划出一场场引爆社交圈的运营活动。如果想从事社交类的产品,这本书更是强力推荐。 《结网》:这本书主要侧重商业战略,如何创造产品,推荐目前从零开始的小伙伴一定要去看看。它的实际操作的指导性更强,更加侧重商业战略,侧重怎样去创建一个产品。深入剖析了互联网公司的产品运作方式和互联网产品的成功要素。比如在真实的工作中,产品经理大部分的时间并不是在设计产品,而是在阅读大量的资讯,研究竞品的信息,分析产品的数据表现,基于此才能在产品设计环节有条不紊,有案例可循。
考研失败案例分享‖该避开的一定要避开❗❗ 一位考研失败过来人的劝告,蕞后没上岸的人,大多都会走过这么几个阶段…… ✍总是想象自己复习的场景,却不付出行动,到蕞后才发现书一点没看。 ✍每天都起的很早,睡的很晚,表现的很努力,实际上都是在发呆,真正复习的时间连十分之一都没有。 ✍胡乱找资料,也不重视考研甄题,考研备考中很重要的一点就是对于历年甄题的开发程度,这很大一方面决定了你是否能成功过关!!我一般都是在高途app里面做考研专项训练,直接在上面“考研考试干货”历年的真题和详细的解析应有尽有,嘎嘎贴心,你可以下一个试试看~很适合备考的Uu们哦~𐰟尊 ✍一直在躲避真正的学习,一会看看这,一会翻翻那,看起来很忙实际上什么也没学到。#高途APP# #考研#
相亲为何总是失败?背后真相揭晓! 许多单身的朋友,尤其是女性,经历了多年的相亲,却从未成功。他们似乎总是遇到那些看似不太可能进一步发展的人。 在当今快节奏的工作和生活中,相亲、婚恋APP和各种交友活动成为了年轻人寻找伴侣的主要途径。然而,尽管这些方法看似便捷高效,但大多数人的体验却并不理想,仿佛“频频相亲,从未成功”。有些人逐渐对相亲失去了信心,而有些人则间歇性地尝试,但总是难以找到那个“对的人”。 相亲现象的普及也意味着相亲失败的案例同样层出不穷。本周六,我计划组织一个小型圆桌沙龙,邀请大家从不同的角度和方式来体验和观察传统的以及非传统的“建立关系”的模式。希望通过这次活动,大家能够获得一些关于“如何与他人建立关系”的启发。ኊ 杭州线下活动 杭州周末去哪儿 相亲故事分享
瑜伽新手必看:在家练习的误区与专业指导 曾经,我也是个瑜伽新手,刚开始工作时,利用午休时间认真上过一段时间的瑜伽课。后来因为工作需要频繁出差,练习就中断了。2020年,我再次开始了瑜伽之旅,这次我选择了一个叫Wake的app,效果不错,坚持了小半年。后来因为需要会员,我转用了Keep,但我的练习强度只能达到k3水平,复杂的动作我做不了。这就是不去专业课的失败案例。不过,我还是很满足,因为在家就能完成练习。 尽管我跑步和跳绳没有受伤,但现在颈椎不太好,尤其是往左转头时。所以我会使用一些工具来放松和按摩,这些工具结合使用效果极佳。之前我买的是冷敷型,主要用于急救。现在又备了日常型和热敷型,日常型适合7岁以上的孩子使用。除了好好运动,运动后的日常护理也很重要。 关于装备,我的内衣是VICTORIA YOGA的(2020年买了两套,两条裤子现在不穿了),裤子是蔷薇奇迹的(去年买的),瑜伽垫是中欧品牌的。 总的来说,瑜伽还是需要专业教练的指导才能更好地进步。新手最好还是报个班,让老师帮忙操练一下。
如何让你的运营数据分析落地? 在进行数据分析时,我们经常会听到这样的抱怨和批评:报告内容过于空泛,细节过多,充斥着数字,却缺乏落地实施的有效性。对于从事运营数据分析报告的同学们来说,这确实是一个令人困扰的问题。今天的内容将结合实际案例进行深入分析和总结,希望能为你提供帮助和启发。 场景还原: 某大型家政服务平台,同时面向企业、个人提供家政服务,由APP小程序端口收到订单后就进行派单。接单师傅既有自营机构,也有合作机构和个人。目前需要提高单位时间工单完成量。 력灩误: 错误一:说正确的废话 很多同学一听这个问题思路马上就来了,开始进行数据指标的拆解:实际完成工单=订单数*完成率,订单数=企业单+个人单,完成率=完成数/派单数。这种分析方法虽然正确,但缺乏具体的执行建议,导致报告无法落地。 错误二:搞错汇报层级 依旧是上述场景,汇报对象是大区经理。经过一通分析得出以下建议:40-50岁的个人签约个人师傅的概率最高,所以要多找40-50岁的流量推广;家政机构一般都在小区集中度高的地方,所以要多去小区门口做地推;25-35岁租房群体消费单量最高,所以要去找25-35岁聚集的小区做推广。这些建议对于大区经理来说没有实际意义,因为他们更关心如何安排资源达到业绩要求。 数据落地四步法: 第一步:理清业务流程 要想知道建议落地,首先得懂业务流程,不在以「数学」的方式看数据。理清业务流程的主干,搞懂数据是如何产生的,受哪些流程影响,抽丝剥茧的一步一步拆解,才能明白数据背后的故事,脱离假大空。 第二步:判断问题类型 由于这种家政服务是非常有地域性、季节性的,并且在特殊节点具备非常强的流动性。比如,在正月期间,大部分一二线城市的家政服务人员都回乡去了,导致下沉市场服务供大于求,而一二线无人接单。所以,在判断消费者和服务者的「多或者少」的问题的时候,还需要弄清楚是哪种背景下的问题。 第三步:理清工作流程 在不同的工作环节上,可能涉及到的部门梳理出来。如:大区部门、研发部门、退管部门、TOC运营、TOB运营、前端设计、后台设计等。在大的部门下面,又有不同的小的部门解决垂直型的问题。而营销部门和运营部门基本都会有大区的分配,每个大区间又存在着差异化。 第四步:数据化的表达 将口语化的表达转化为数据化的表达,是数据分析人员非常重要的能力。所有的可执行的建议,都是需要经过计算的。例如:系统性问题当前师傅接单到完成服务的时间平均时间为2天,优化监督机制单取消占比为15%。缩短关单平均时间到1.5天,预计工单取消降低至10%。新增工单50单/天。通过精确计算后的数据建议,远比「优化」、「多搞」这些无法量化的词汇更容易让人接受。 小结: 在工作场景中,想要把数据建议落地,一定要对企业的业务模式、管理模式有了解。才能站到不同的业务方的视角为他们提供可执行、可落地的建议。每一次分析,都需要经历这四个流程:找到业务主干,明确问题在哪;判断问题类型,明确解决方向;弄懂工作流程,学习可以怎么做;定性后再精确的测算,学会数据化表达。
谷歌AI Agent:企业新宠 谷歌最近在AI Agent领域动作频频,旨在通过提供全面的商用解决方案,引领AI Agent市场的新潮流。谷歌云推出了一站式商用生态系统,从开发到部署,全程提供支持,助力合作伙伴和开发者取得成功。 谷歌AI Agent市场(Space)是一个专为企业用户设计的平台,类似于苹果的App Store。用户可以在这里轻松找到所需的AI Agent,简化选择和部署流程,还能享受300美元的免费试用额度。 目前,市场上的AI Agent应用场景多样化,不再是简单的文本生成工具。例如,Bud这个AI Agent能够提供个性化的金融服务,帮助降低贷款申请的风险和成本。它还支持快速支付解决方案,优化用户的财务管理。谷歌展示了多个全球大企业使用AI Agent的成功案例。比如,埃森哲帮助零售商开发虚拟助手,贝恩通过AI Agent提升银行对话效率,普华永道简化肿瘤诊所的行政工作等。这些案例显示了AI Agent在提高效率和降低成本方面的巨大潜力。 随着微软、谷歌、百度等巨头的积极推广,AI Agent的商用爆发指日可待。2025年将成为AI Agent的黄金年,更多创新和应用值得期待。 想要了解更多有趣的AI动态,记得关注我哦!
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