如何才能写一篇好的微信推送？

　　紧跟潮流，越劲爆越好，不过要在合理范围内的（你懂得），超出的话你自己掂量。

　　标题要醒目！标题要醒目！标题要醒目！重要的说三遍

　　然后主要就是内容了，内容经可能饱满一些，如果能够让人产生共鸣就更棒了，一般人都愿意将可以产生共鸣的微信推送分享到朋友圈

　　推文里面的配图，段落也很重要，简洁干练让人阅读感很舒服。

　　加上一些独特的页首和页尾会让你的订阅号带有独特的印记，叫人能够容易记得住。

　　总之一篇好的推文，需要抓住一些细节。

　　我也正在学习当中 ，请指教呢

　　怎么样才能更容易让你的文章更容易获得推送 ？我总结几点 ；

　　1：原创

　　想获得平台推送的方法 ，一个很重要的因素就是文章质量高，原创性高，重复度低，

　　那么是更容易获得推送 ，如果你的文章和已经有发布的文章相似度很高，基本上是很难获得推送的。

　　2：阅读量

　　任何一个平台，阅读量，都是一个重要的指标 ，阅读量越高 ，那么就更容易获得平台推送 ，

　　不管在那个平台，都是一个非常重要的判断指标 。

　　

　　比如上图 ，这个浏览量越大，说明关心这个话题的人就越多 ，当然文章是没有阅读量的 ，这个后台是有统计的 。

　　看到这里，聪明的人 ，就有自己的想法了 ，那么是不是自己可以去刷阅读量呢？？

　　这个当然是可以刷的 ,但是刷是需要一定的技术处理的 ，

　　你手工自己去点 是没有任何意义的 ，这里面包含好几个因素！

　　第一：IP分布 ，也就是点开你的链接必须是全国各地的Ip，而不是某个省市的IP ，

　　第二：终端分布 ，包含PC端，安卓端，苹果端

　　如果都满足了以上因素，那么你就可以刷阅读量 ，如果你对这方面比较感兴趣 ，也可以和我私底下 沟通。

　　3：评论数量

　　如果一篇文章，或是问答，下面非常多的评论，哪怕是很没质量，也非常的容易获得推送。

　　大家如果仔细观察 ，你就会发现 ，有些帖子莫名其妙的火了，虽然他的质量非常的差 ，但是因为评论非常多 。

　　因为有用户互动，说明这个话题比较具有争议 ，有争议性的东西，对于平台来讲，自然就乐意推送 ，

　　让大家一起讨论 ，一起争吵 ，所以一篇文章 或是问答写完后 ，

　　需要用自己的小号，进行助力推送下 ，比如小号引导讨论 ，引导对立 ，这样很多过客，非常容易停留下来 ，

　　参与到讨论中 ，比如我就很多小号， 几千个 大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。

　　

　　做运营，没有号 ，是很难做起来的 ，虽然说方法很多人都知道 ，但是你没有操作起来 ，号太少 ，现在号

　　非常的便宜，1毛一个 ，如果需要实名身份证这个也是非常容易解决的

　　4：标题 。

　　这个老生常谈 ，这个大家可以参考其他的文章 ，都写得非常详细了 ，

　　我就不多介绍 。

　　当然还有很多没有讲到的 ，这里就不细说，有兴趣 ，对引流比较感兴趣的 ，

　　可以一起来沟通学习

　　参考下图找我交流

　　import numpy as np

　　import pandas as pd

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　# 1. simple plot with 4 numbers

　　plt.plot([1, 3, 2, 4])

　　plt.show()

　　# 2. points have x and y values; add title and axis labels

　　plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

　　plt.title('Test Plot', fontsize=8, color='g')

　　plt.xlabel('number n')

　　plt.ylabel('n^2')

　　plt.show()

　　# 3. change figure size. plot red dots; set axis scales x: 0-6 and y: 0-20

　　plt.figure(figsize=(1,5)) # 1 inch wide x 5 inches tall

　　plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro') # red-o

　　plt.axis([0, 6, 0, 20]) # [xmin, xmax, ymin, ymax]

　　plt.annotate('square it', (3,6))

　　plt.show()

　　# 4. bar chart with four bars

　　plt.clf() # clear figure

　　x = np.arange(4)

　　y = [8.8, 5.2, 3.6, 5.9]

　　plt.xticks(x, ('Ankit', 'Hans', 'Joe', 'Flaco'))

　　plt.bar(x, y)

　　# plt.bar(x, y, color='y')

　　# plt.bar(x, y, color=['lime', 'r', 'k', 'tan'])

　　plt.show()

　　# 5. two sets of 10 random dots plotted

　　d = {'Red O' : np.random.rand(10),

　　'Grn X' : np.random.rand(10)}

　　df = pd.DataFrame(d)

　　df.plot(style=['ro','gx'])

　　plt.show()

　　# 6. time series - six months of random floats

　　ts = pd.Series(np.random.randn(180), index=pd.date_range('1/1/2018', periods=180))

　　df = pd.DataFrame(np.random.randn(180, 3), index=ts.index, columns=list('ABC'))

　　df.cumsum().plot()

　　plt.show()

　　# 7. random dots in a scatter

　　N = 50

　　x = np.random.rand(N)

　　y = np.random.rand(N)

　　colors = np.random.rand(N)

　　sizes = (30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii

　　plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, alpha=0.5)

　　plt.show()

　　想要获得推送就需要自己写的文章有质量，我做过很多实验，效果很好，下面给大家介绍一下怎么做。

　　怎么样才能更容易让你的文章更容易获得推送 ？我总结几点 ；

　　1：原创

　　想获得平台推送的方法 ，一个很重要的因素就是文章质量高，原创性高，重复度低，

　　那么是更容易获得推送 ，如果你的文章和已经有发布的文章相似度很高，基本上是很难获得推送的。

　　2：阅读量

　　任何一个平台，阅读量，都是一个重要的指标 ，阅读量越高 ，那么就更容易获得平台推送 ，

　　不管在那个平台，都是一个非常重要的判断指标 。

　　

　　比如上图 ，这个浏览量越大，说明关心这个话题的人就越多 ，当然文章是没有阅读量的 ，这个后台是有统计的 。

　　看到这里，聪明的人 ，就有自己的想法了 ，那么是不是自己可以去刷阅读量呢？？

　　这个当然是可以刷的 ,但是刷是需要一定的技术处理的 ，大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!

　　你手工自己去点 是没有任何意义的 ，这里面包含好几个因素！

　　第一：IP分布 ，也就是点开你的链接必须是全国各地的Ip，而不是某个省市的IP ，

　　第二：终端分布 ，包含PC端，安卓端，苹果端

　　如果都满足了以上因素，那么你就可以刷阅读量 ，如果你对这方面比较感兴趣 ，也可以和我私底下 沟通。

　　3：评论数量

　　如果一篇文章，或是问答，下面非常多的评论，哪怕是很没质量，也非常的容易获得推送。

　　大家如果仔细观察 ，你就会发现 ，有些帖子莫名其妙的火了，虽然他的质量非常的差 ，但是因为评论非常多 。

　　因为有用户互动，说明这个话题比较具有争议 ，有争议性的东西，对于平台来讲，自然就乐意推送 ，

　　让大家一起讨论 ，一起争吵 ，所以一篇文章 或是问答写完后 ，

　　需要用自己的小号，进行助力推送下 ，比如小号引导讨论 ，引导对立 ，这样很多过客，非常容易停留下来 ，

　　参与到讨论中 ，比如我就很多小号， 几千个 。

　　

　　做运营，没有号 ，是很难做起来的 ，虽然说方法很多人都知道 ，但是你没有操作起来 ，号太少 ，现在号大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!

　　非常的便宜，1毛一个 ，如果需要实名身份证这个也是非常容易解决的

　　4：标题 。

　　这个老生常谈 ，这个大家可以参考其他的文章 ，都写得非常详细了 ，

　　我就不多介绍 。

　　当然还有很多没有讲到的 ，这里就不细说，有兴趣 ，对引流比较感兴趣的 ，

　　可以一起来沟通学习

　　参考下图找我交流

　　

　　open HolKernel boolLib bossLib Parse;open listTheory rich_listTheory arithmeticTheory integerTheory llistTheory pathTheory;open integer_wordTheory wordsTheory pred_setTheory alistTheory;open finite_mapTheory open logrootTheory numposrepTheory set_relationTheory;open sortingTheory;open settingsTheory;new_theory "misc";numLib.prefer_num ();(* Labels for the transitions to make externally observable behaviours apparent.* For now, we'll consider this to be writes to global variables.* *)Datatype:obs =| Tau| W 'a (word8 list)| Exit int| ErrorEndDatatype:trace_type =| Stuck| Complete int| PartialEndInductive observation_prefixes:(∀l i. observation_prefixes (Complete i, l) (Complete i, filter ($≠ Tau) l)) ∧(∀l. observation_prefixes (Stuck, l) (Stuck, filter ($≠ Tau) l)) ∧(∀l1 l2 x.l2 ≼ l1 ∧ (l2 = l1 ⇒ x = Partial)⇒observation_prefixes (x, l1) (Partial, filter ($≠ Tau) l2))EndDefinition take_prop_def:(take_prop P n [] = []) ∧(take_prop P n (x::xs) =if n = 0 then[]else if P x thenx :: take_prop P (n - 1) xselsex :: take_prop P n xs)EndTheorem filter_take_prop[simp]:∀P n l. filter P (take_prop P n l) = take n (filter P l)ProofInduct_on `l` >> rw [take_prop_def]QEDTheorem take_prop_prefix[simp]:∀P n l. take_prop P n l ≼ lProofInduct_on `l` >> rw [take_prop_def]QED(*Theorem take_prop_eq:∀P n l. take_prop P n l = l ∧ l ≠ [] ∧ n ≤ length (filter P l) ⇒ P (last l)ProofInduct_on `l` >> simp_tac (srw_ss()) [take_prop_def] >> rpt gen_tac >>Cases_on `n = 0` >> pop_assum mp_tac >> simp_tac (srw_ss()) [] >>Cases_on `P h` >> pop_assum mp_tac >> simp_tac (srw_ss()) [] >>strip_tac >> strip_tac >>Cases_on `l` >> pop_assum mp_tac >> simp_tac (srw_ss()) []>- metis_tac [take_prop_def] >>ntac 2 strip_tac >> first_x_assum drule >>simp []QED*)Theorem take_prop_eq:∀P n l. take_prop P n l = l ⇒ length (filter P l) ≤ nProofInduct_on `l` >> simp_tac (srw_ss()) [take_prop_def] >> rpt gen_tac >>Cases_on `n = 0` >> pop_assum mp_tac >> simp_tac (srw_ss()) [] >>Cases_on `P h` >> pop_assum mp_tac >> simp_tac (srw_ss()) [] >>strip_tac >> strip_tac >>Cases_on `l` >> pop_assum mp_tac >> simp_tac (srw_ss()) [] >>ntac 2 strip_tac >> first_x_assum drule >> simp []QED(* ----- Theorems about list library functions ----- *)Theorem dropWhile_map:∀P f l. dropWhile P (map f l) = map f (dropWhile (P o f) l)ProofInduct_on `l` >> rw []QEDTheorem dropWhile_prop:∀P l x. x < length l - length (dropWhile P l) ⇒ P (el x l)ProofInduct_on `l` >> rw [] >>Cases_on `x` >> fs []QEDTheorem dropWhile_rev_take:∀P n l x.let len = length (dropWhile P (reverse (take n l))) inx + len < n ∧ n ≤ length l ⇒ P (el (x + len) l)Proofrw [] >>`P (el ((n - 1 - x - length (dropWhile P (reverse (take n l))))) (reverse (take n l)))`by (irule dropWhile_prop >> simp [LENGTH_REVERSE]) >>rfs [EL_REVERSE, EL_TAKE, PRE_SUB1]QEDTheorem take_replicate:∀m n x. take m (replicate n x) = replicate (min m n) xProofInduct_on `n` >> rw [TAKE_def, MIN_DEF] >> fs [] >>Cases_on `m` >> rw []QEDTheorem length_take_less_eq:∀n l. length (take n l) ≤ nProofInduct_on `l` >> rw [TAKE_def] >>Cases_on `n` >> fs []QEDTheorem flat_drop:∀n m ls. flat (drop m ls) = drop (length (flat (take m ls))) (flat ls)ProofInduct_on `ls` >> rw [DROP_def, DROP_APPEND] >>irule (GSYM DROP_LENGTH_TOO_LONG) >> simp []QEDTheorem take_is_prefix:∀n l. take n l ≼ lProofInduct_on `l` >> rw [TAKE_def]QEDTheorem sum_prefix:∀l1 l2. l1 ≼ l2 ⇒ sum l1 ≤ sum l2ProofInduct >> rw [] >> Cases_on `l2` >> fs []QEDTheorem flookup_fdiff:∀m s k.flookup (fdiff m s) k =if k ∈ s then None else flookup m kProofrw [FDIFF_def, FLOOKUP_DRESTRICT] >> fs []QEDTheorem inj_map_prefix_iff:∀f l1 l2. INJ f (set l1 ∪ set l2) UNIV ⇒ (map f l1 ≼ map f l2 ⇔ l1 ≼ l2)ProofInduct_on `l1` >> rw [] >>Cases_on `l2` >> rw [] >>`INJ f (set l1 ∪ set t) UNIV`by (irule INJ_SUBSET >> qexists_tac `(h INSERT set l1) ∪ (set (h'::t))` >>simp [SUBSET_DEF] >> fs [] >>metis_tac []) >>fs [INJ_IFF] >> metis_tac []QEDTheorem is_prefix_subset:∀l1 l2. l1 ≼ l2 ⇒ set l1 ⊆ set l2ProofInduct_on `l1` >> rw [] >>Cases_on `l2` >> fs [SUBSET_DEF]QEDTheorem mem_el_front: