大家好，今天来为大家分享tiktok怎么付钱的一些知识点，和抖音一切正常但是不能购物是怎么回事的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
你们手机里使用频率最高的APP有哪些
现在每个人都已经离不开手机了，无论你做什么，干什么，手机在身边好像会有一种安全感。下来我来说一下大部分人使用频率最高的APP有哪些。
第一个:QQ。如果你是学生党，这个聊天软件你一定会有的，很多同学之间的联系都是通过这个，也可以分享动态，这个软件更新也很快，很适合学生党。
第二个:微信。这个适合人群就比较广泛了，学生们和家长联系，家长之间的联系，工作之间的联系都可以通过这个，而且这个比较安全有保障，把钱放在里面也可以。
第三个:支付宝。这个属于专门放钱的软件，买东西可以直接用这个付款就行，非常的方便。这里面还包含余额宝，可以理财，也比放在银行赚的多，可以安全也是有保障的。还有蚂蚁花呗，可以提前预支钱，你信誉越高，可以预支的钱也就越多。
第四个:微博。这个是很多年轻人都在用的软件，里面有各种新闻，各种劲爆的消息，只要你觉得有趣的事情就可以上传，你也可以成为名人。
第五个:王者荣耀。这是个游戏软件，有很多忠实的玩者，受很多年轻人的喜爱，有的人一玩就是一整天，导致最后它也有了时间限制。
第六个:激萌。这是一个拍照神器，是很多女生的最爱，它可以瘦脸大眼，让你们完全看不到自己脸上的瑕疵，可以满足一下你的虚荣心。是拍照时必备的神器。
旅游公司妹子告诉你去欧洲时要避免的陷阱和错误,简直太多了啊
因为文化背景和生活习惯不同，出国游玩，总会遇到各种意想不到的事。
最近，一个在旅游公司工作的妹子在tiktok分享了20个去欧洲国家旅行时需要注意的事…
1.在冰岛喝水。
“在冰岛完全没必要买瓶装水，就带个水杯，随便在哪都能装水，就算是厕所水龙头接的水，也比美国的瓶装水要好喝。”
2.不要在荷兰阿姆斯特丹红灯区拍照。
“不要在红灯区拍里面的姑娘。这个动作不仅会引来保安，也显得不尊重别人，里面的是人，不是动物园的动物。”
3.在巴黎问候店主。
“游客经常犯的错误就是不跟店主打招呼。很多游客不知道这一点，但如果你进了一家店，不跟人店主打招呼，他们会觉得你非常无礼。你进去、出来都该说句“hi”,“hello",“goodbye”之类的。”
4.在意大利品酒。
“去试试那些「店酒」，不管你去的是哪家餐厅，’店酒’总是非常地道，质量非常好，而且是当地独有的口味。”
5.在意大利点咖啡。
“在意大利，如果你点了一杯latte（拿铁），他们会给你一杯牛奶。因为Latte在意大利语的意思是牛奶。”
6.在巴黎等账单。
“你吃完饭，服务员不会自动送上账单，因为他们不想赶你走。
所以，当你准备离开时，你要主动去要账单。不然你坐一个小时，可能账单都不会来。”
（这条主要针对美国游客）
7.在意大利不要接受陌生人免费的东西。
“在意大利，有时，有人会主动过来给你手腕系上一根手链，刚开始说是礼物，免费的，但过了一会又问你要钱。
如果有人给你免费的东西，记住不要接受，它不是免费的。”
8.旅行前学两句意大利语。
“在你出发去意大利之前，最好学几句基础的意大利语。当地人听到你尝试说他们的语言会非常高兴，而且他们对你的态度也会立马变得更加友好，真的。”
9.在伦敦乘扶梯。
“地铁坐扶梯的时候，一定要站在右边，英国人对这事很在意，看到站左边的人，他们也不怕对你不礼貌。
左边是行走的快速通道，右边是站立的通道。”
10.在阿姆斯特丹，「Café」和「CoffeeShop」是不一样的。
“如果你要喝咖啡，那你就去「Café」，因为「CoffeeShop」在荷兰指的是大麻店。”
11.在意大利买冰淇淋。
“如果卖家的冰淇淋看起来层层叠叠，又很蓬松，不要买。虽然它们看起来诱人，但这些蓬松的冰淇淋意味着里面打入了很多空气。
去那些冰淇淋用盖子盖住的店。盖了盖子，一般意味着他们存储温度合适，而且店主知道自己的冰淇淋好，不用搞那些花里胡哨的吸引顾客。”
12.在国外找吃饭的地方。
“如果店家各种努力想要引诱你进店，我的建议是不要进，而是去问一个当地人，他们喜欢去哪吃饭。”
13.不要在阿姆斯特丹的自行车道上走路。
“不管你去哪，你都会看到人行道旁边还有一条自行车道，你可能想上去走走，但千万别。后面飞驰而来的自行车可能会把你撞倒。”
14.在希腊用马桶。
“希腊的下水管道只有美国的一半粗，很容易堵塞，所以不要跟在美国一样直接把厕纸丢马桶里面冲走，而是把它们扔在马桶旁边的小垃圾桶里。”
15.在伦敦品尝当地食物。
“很多人去伦敦都会去找炸鱼薯条吃，因为电影，电视上到处都是英国的炸鱼薯条。
不是说炸鱼薯条不好，但这不是当地人唯一吃的东西。
英国的印度食物其实很出名，ChickenTikkaMasala（香料烤鸡咖喱）被公认为是英国的国菜之一。”
16.去希腊旅游带双舒服的鞋。
“很多希腊的街道是鹅卵石或者是没怎么铺的土路。穿高跟鞋不是很方便。”
17.在国外进行外币兑换。
“不要使用机场的外币兑换，这些地方通常会占游客人生地不熟的便宜，汇率不好，最低兑换额也比较高。
你可以去到落脚的地方，找找附近的银行，用银行里面的ATM取当地货币。”
18.去希腊别带太多行李。
“在希腊圣托里尼，你可能要提着行李走几百个台阶，所以最好少带点东西。”
19.旅游中的交通。
“如果你第一次去某个地方，你最好提前看一下公共交通什么时候结束。
如果你人还在外面，公共交通却都停了，出租车可能会收你平时费用的3-4倍。因为那时候你别无选择，又累又晚，只能多付钱。”
20.在巴黎吃街头美食。
“巴黎不是只有餐厅和咖啡店才有好吃。我在巴黎吃过最好吃的食物是随便在街上从一个食品推车上买的可丽饼。”
收好这些旅游小攻略，等疫情结束后，就可以出去玩咯！
抖音一切正常但是不能购物是怎么回事
如果你在抖音直播间购物时总显示“当前下单人数过多，请稍后再试”，那么很有可能你的购物功能被抖音平台拉黑了，你可能要问，为什么要拉黑我的购物功能呢？我又没做什么违规的事，那么今天就来说说，抖音拉黑用户购物功能背后的逻辑。
被限制购物的两种表现：
1、某一个直播间无法下单----（被该直播间拉黑）
2、所有直播间商橱都法下单----（被平台拉黑）
那么问题来了，所有的限制，用户都没有收到任何被限制购物的通知消息，反倒是总提示“系统繁忙”“下单人数过多”等非相关提示，当用户尝试去联系平台客服和商城客服解决问题时，客服就会告诉你如下操作
1、退出账号重新登录
2、卸载抖音重新安装
3、等待两周
4、“抱歉给您带来不便，请您先等24小时，稍后我们会回复你.....然后就没有然后了....”
以上都没有用的话，那你只能更换账号了，现在的账号已经无法购物了。
当你追问具体原因时，有客服回答“我们系统出问题了”，有客服回答“十分抱歉，我们目前解决不了”，还有客服回答“我们向领导反映”等等，商城客服与平台客服始终是无法解决该问题，而你也无法找到别人来处理问题。
那么问题来了，抖音为什么要拉黑你的购物功能呢？
“因为你是一个危险用户”
危险用户？你很疑惑，为什么我是危险用户？因为这是系统的判定，系统判定你是你就是。那么系统是依据什么来判断的呢？初步猜测有以下几个原因：
1、你的退货过多
2、你给的差评过多
3、你对商家投诉过多
4、你对直播间举报过多
5、你被被某一个直播间拉黑过
....
有些用户就会说，这些行为是我的合法权益啊，为什么要因为这个来限制我购物呢？而且限制了也不告诉我原因。
抖音平台这么做是为什么呢？
我认为本质的目的：是为了吸引更多商家入驻抖音电商的一项“保护”办法；为什么说是保护商家呢，商家最怕的就是客户的退货、差评、投诉、举报等行为，而客户的这些行为一旦发生，商家就可以随时限制用户的购物行为，这叫做“宁可不做你生意，也不需要你这种有“危险行为”的客户”，并且平台与商家逻辑一致，判定你有“危险”，那么电商平台也不需要你这种“危险用户”
对于这种判定“危险客户”的逻辑，就很有争议，为什么用户正常的退货、差评等合法权益行为，就被判定为“危险用户”了呢，难道用户在抖音上购物以后，不管商品质量的好与坏、购物体验的好与坏，都要闭口不说吗？
抖音带货的商品质量与平台的监管力度，一直是广大用户吐槽的地方，购物遇到假冒伪劣商品维权困难，维权成本高，现在的直播带货套路多到让大家防不胜防，所买商品质量更是无法保证，现在又有这种拉黑购物功能的操作，让用户在抖音电商平台的权益该如何保证？
抖音带货本质就是让用户冲动消费，甚至沉迷这种冲动消费的快感中，而平台和商家却不给用户该有的权益保障，相反确定将用户踢出。
短视频系统及大数据推荐机制
三个商业维度决定了短视频已经成为主流，分别为网络流量趋势，信息高效传达，变现价值能力。这三个方面的分别为平台，用户，创作者满足了各取所需的形态，这是实际价值的存在点。
网络流量趋势顾名思义，则是网络平台的唯一KPI。网络平台拥有越多的活跃用户就越证明该平台的成功，每一个网络巨头无一例外都是利用自身的流量，获取市场的广告效益，所以平台只有拥有流量才会成为具有实际价值的平台。
信息高效传达则是针对用户而言，能够在网络平台上获取到自己需要的信息更高效的方式。无论是娱乐，财经，体育，知识，消费各方面的视频内容都是对网络1.0时代以图文为主的博客，新闻知识获取渠道的升级。视频的每一帧都可能涵盖成百上千字的文字内容，在这个数据爆炸的时代，提高获取内容成本是对用户的一次体验升级。
变现价值能力，这是对于创作者的努力创造优质内容的原动力。这三者的高效配合形成一个正向循环齿轮，这样蛋糕就会越做越大。
我个人认为一个优秀的短视频平台需要具备以下3个方面：
(1).视频的实时性，热点性，个性化推荐
(2).检索提取干货信息，作为更高效的搜索引擎
(3).有娱乐性，实用学习性，传播性
2020年8月份科技部明确指出将基于数据分析的个性化服务推送服务技术列为限制出口名单，这必然会让大家联想到最近抖音海外版Tiktok的出售风波。因为推荐算法一般是根据海量app用户信息经过核心算法服务进行建模计算出来的。这里面包含大量用户隐私数据，核心算法技术积累，所以在目前初步人工智能时代，算法的重要程度在日益加重。
说到推荐算法则不得不说到机器学习，在抖音热门推荐区推荐的视频都是通过对每个用户进行建模后根据权重进行个性化推送的，平台也会通过计算点赞概率影响排序顺序，然后推荐给用户。用数学来表示的话：
针对已知用户，视频和环境和未知行为，比如点击去预测它产生的概率，这就是推荐算法的核心。
(1).特征X：用户，视频，环境
比如用户年龄就可以作为特征，根据不同年龄进行特定内容推送，越多的特征可以帮助更好的帮助我们去给他们挑选感兴趣的内容。更多的用户特征也可以从用户的手机型号，来自哪里，收藏内容标签，观看停留时间，兴趣标签；当然也可以从视频内容获取特征信息，视频标签，用户评论信息提取，视频类别，视频的平均点击率，弹幕内容，评论量，转发量；用户在什么样的环境中看到的视频，白天或者晚上，使用手机看到的还是电脑看到的。很多做推荐算法的工程师会花很多时间用在制作一些特征的工程，用机器去实现用户的标签或者视频内容的理解，这部分是构成了推荐算法很重要的一部分。等到我们的特征准备完毕，就可以作为我们的输入去送给我们的模型，也就是Fx函数。
(2).构建模型F（y|x）
目前主流市场上有2种模型，第一种是基于树的模型，就比如说决策树。在实际的推荐算法工程里，这个决策树模型可以制作得非常深，并且根据板块门类的划分也可能不止一颗树，可能是很多树构成，相关树之间通过关联主键进行连接，一起加权构成了一个决策树的森林，它们会合在一起去做一个推荐算法，模拟计算Fx函数。另一种模型是基于神经网络去做的一些数据的拟合。（模型见图1）
第二种是基于人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）简称连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为的特征，进行分布式并行星系处理的算法数学模型。这种网络以考系统的复杂度，通过调整内部大量节点之间的相互关连的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是一种数据挖掘的方法，不仅可以使用与决策树大体相同的方式预测类别或分类，而且还能更好的确定属性之间的关联强度（模型见图2）。通常构建神经网络模型个人比较推荐RapidMiner，通过Excel或者DB导入各类不同属性的分类数据，比如医院里病人的血脂，体重，体温等各类指标数据，然后进行流程连接并设置条件，最终得出神经网络数据结果。
(3).制定目标Y
需要预测的位置行为Y指的就是推荐权重，通过一系列数据计算得出这类视频是否适合推荐给用户观看。
这也是很多短视频平台，一直以综合互动量为考核内容创作的最终指标。
机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。这里举一个生活中的案例说明这一点，某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。
机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让程序变得更聪明些。那么如何让程序变得更聪明一些喃？则需要利用算法进行数据训练并在过程中对数据预测结果集进行效验。
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（LogisticRegression）和反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM.）等。
在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）
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