首页 > 传媒 > 关键词  > 正文

2023淘宝双十一红包玩法超全攻略 天猫双十一活动京东双11大促购物节

2023-10-20 15:24 · 稿源: 站长之家用户

双十一的玩法很多,这也是历来被消费者诟病的地方,但是正因如此活动才会越来越火爆,今天这篇文章小编就就给大家详细讲解一下 2023 年双十一红包的超全玩法,以及各种其他玩法,让大家双十一买东西不迷茫。

说到双十一大促,大多数人都是参与过的,即使没参与过也至少听说过,双十一省钱是有内在逻辑的,并不是随便买几单就能省多少钱,而是要多参与双十一的玩法,获取领取权益物,比如双十一红包是必须要每天领取的。

1.天猫双十一超 级红包

手机淘宝app搜索【今天火火火】即可领取红包,最 高 23888 元

或者复制口令到手机淘宝领取:  1$tO3YWY8R7rZ$:// ZH9102

红包金额最 高 23888 元,发放和领取都是两个阶段,从 10 月 24 日到 11 月 3 日是第 一波发放,第 一波核销是在 10 月 31 日 20 点到 11 月 3 日,第二波发放是 11 月 4 日到 11 月 11 日,核销是在 11 月 10 日 20 点到 11 月 11 日。

2.攒能量红包

在整个活动周期内,大家领完红包做任务攒能量,可以获得最 高 30 元红包,其中 11 月 2 日 7 日 11 日这几天能量值会翻倍哦,而且会有不定时的场次增加。

3.惊喜红包

时间是 10 月 26 日, 31 日 20 点,以及 11 月 5 日和 11 日,这几天会有惊喜红包发放,额外一次领取红包的机会。

4.红包加码

时间是 10 月 29 日和 31 日,以及 11 月 2 日和 6 日,就是说这几天奖池更大,中奖率更高,中大额的几率也会更大,这几天是一定要去领取的哈。

5.红包猜猜猜

玩法非常简单,通过猜数字的形式赢取红包,猜中就可以获得大额红包,一般面额是 5 块或者 10 块这样,数字是1- 20 之间,活动时间是 10 月 25 日和 30 日,以及 11 月 6 日和 9 日。

6.限时秒 杀

只要能量值达标就可以参与秒 杀活动,而且都是高价值硬通货,时间是 10 月 31 日和 11 月 1 日以及 11 月 11 日,这是几个重要的秒 杀时间段,虽然其他日期也会有秒 杀,但是力度肯定不如这三天更高。

7.答题赢红包

其实去年双十一也有这种玩法,只要答题正确即可获得红包,而且是大额红包哦,玩法的时间是 10 月 27 日,以及 11 月 7 日 8 日这三天。

天猫双十一预售玩法

预售付定金是从 10 月 24 日 20 点开始的,但是在预售开始之前,会有一个预售玩法会场,消费者可以通过做任务等形式来获得免定金福利,还能获得大额红包等等,建议大家提前去预售玩法会场参与下,然后在去买预售商品,这样更划算。预售玩法会场开始时间是 10 月 22 日,比预售付定金提前了两天哦。

双 11 预售玩法会场: 手机淘宝搜索【就是很给力789】  (数字要带上)

双十一买预售还是买现货?

有些小伙伴会有这个疑惑,其实这个问题并不复杂,首先预售商品双十一同样是有保价的,不用担心预售提前买多花钱,另外就是预售商品也是可以享受到各种福利的,比如红包优惠券跨店满减都可以享受到,这里大家需要考虑的就是有没有喜欢的预售商品,毕竟预售商品可以提前到手不用等货,也不用去抢,喜欢就付定金即可,然后在售卖期付尾款就可以了。

只要有喜欢的预售商品付定金就完事,如果没有那么就去抢现货就可以了,当然了,按照我个人的建议,高价值的商品可以预售购买,以为这样是省的更多的,毕竟预售还能享受立减的福利。

京东双十一红包怎么领?

说了半天天猫双十一红包的各种玩法,京东双十一同样有红包可以领取,而且中奖率很高,可以领取大额的机会也会更大哈,喜欢京东买东西的去领就完事。

京东app搜索【大吉大利922】即可领取双 11 红包 (数字要带上)

京东红包同样无门槛使用,最 高 11111 元,力度还是相当给力的,领取时间是 10 月 23 日到 11 月 11 日,和天猫一样 11 月 3 日之前领的只能在 3 日之前使用,过期就会失效哈。

其实不管你是在哪个平台网购,双十一都是非常好的时机,文章我们主要介绍了两个平台的双十一玩法和红包领取方法,如果你是在其他平台买东西,那么也要记得领取对应平台的红包和优惠券,提前浏览商品,看商品什么时候有秒 杀力度更大,这样才会买的更省钱,文章就简单说这么多,祝大家双十一玩得开心。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • SQLPilot:AI驱动的SQL查询生成工具

    SQLPilot是一个基于人工智能的SQL查询生成工具,旨在帮助用户快速生成复杂的SQL查询。它支持PostgreSQL和MySQL数据库,并且提供多种GPT模型以供选择。SQLPilot的主要优点包括不限数据库连接数量、SQL自动补全功能以及对用户隐私和数据安全的承诺。此外,它还提供了结果下载功能,并计划推出图形和图表查看结果的功能。

  • Twitdget:智能提升您的Twitter体验

    Twitdget是一款专注于Twitter平台的AI驱动工具,通过智能内容计划、自动化发布调度、深度分析和游戏化功能,帮助用户增加Twitter账户的参与度,优化发布流程。它还提供了一个原生图片编辑器,使得内容创作更加直观和高效。

  • PPWORD:集合全球主流AI的超级AI体

    PPWORD是中国的POE,集合了全球主流的AI。包括聊天类AI:ChatGPT3.5、ChatGPT-4o、Gemini、Claude、通义千问等。画图AI:Midjourney等,音乐AI:Suno等和视频AI:Luma等。用户可以利用多个AI协作,创作极具创意的内容。

  • Knowledge Graph RAG:利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能

    Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。

  • 卖货主播大模型--乐乐喵-7B-4bit:智能卖货主播,提升销售效率,增强购物体验。

    Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型是一个基于商品特点进行解说并激发用户购买意愿的智能模型。它通过深度理解商品特点,以生动、精准的语言为商品量身打造解说词,让每一件商品都焕发出诱人的光彩。无论是线上直播销售还是线下门店推广,这款模型都能成为销售的得力助手,提升销售效率,增强用户体验,为品牌形象加分。

  • 卖货主播大模型--乐乐喵-7B:智能卖货主播,提升销售效率,增强用户体验。

    Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型是一个基于InternLM2微调而来的AI模型,能够根据商品特点进行解说,激发用户的购买意愿。它适用于线上直播销售和线下门店推广,可以显著提升销售效率和用户体验,为品牌形象加分。该模型通过智能解说,使商品细节和整体效果更加生动、精准,从而吸引消费者。

  • Streamer-Sales:智能卖货主播大模型,提升销售效率,增强购物体验。

    Streamer-Sales 销冠是一个基于大语言模型的智能卖货主播系统,它能够根据商品特点从激发用户购买意愿的角度出发进行商品解说。该模型在 InternLM2 的基础上通过指令微调而来,集成了 LMDeploy 加速推理,支持 ASR 语音生成文字,RAG 检索增强生成,Agent 网络查询等功能,并通过 TTS 技术生成带有感情的语音,最终生成主播数字人视频,为商品解说提供全方位的技术支持。

  • Cadenza:智能音乐创作工具,一键生成专业和弦进行。

    Cadenza是一款AI驱动的音乐制作工具,它允许用户通过简单的描述来生成专业的MIDI和弦进行。该工具能够确保和弦流畅地转换,适用于各种音乐风格,从流行到爵士。Cadenza的主要优点包括用户友好的界面、实时生成和弦进行的能力以及与各种数字音频工作站(DAW)的兼容性。价格方面,Cadenza在促销期间以30美元的价格出售,这使得它对于音乐制作人来说是一个经济实惠的选择。

  • Florence-2-base-ft:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务

    Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集,包含54亿个注释,覆盖1.26亿张图像,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

  • Tellers:将任何文本、文章或故事快速转化为视频

    Tellers是一个AI驱动的视频编辑平台,它允许用户将书面内容快速转化为视频,无需视频编辑专业知识。该平台通过使用机器学习和信号处理算法,为用户提供了一种创新和实用的方式来扩展内容的覆盖范围,提高SEO排名,触及新的社区,并提高内容的可访问性。Tellers还提供了商业版,支持企业整合和定制化服务,满足数据隐私和内部软件集成的需求。

  • MyTrainingPlan:个性化马拉松训练计划

    MyTrainingPlan是一个提供个性化马拉松和半程马拉松训练计划的网站。它通过AI技术根据用户在Strava上的活动历史和当前健康状况来创建定制的训练计划。用户可以轻松调整计划以适应变化,并与之前的训练周期进行比较,以保持动力。此外,网站还提供里程统计、配速计算器和比赛倒计时等工具,帮助用户更好地准备比赛。

  • Licode:无需编码,快速构建AI驱动的网页应用

    Licode是一个无代码平台,为构建者、企业和创业者提供了一个原生由AI驱动的网页应用创建环境。它允许用户无需编码即可轻松构建SaaS、门户、仪表板、CRM、聊天应用和表单应用。Licode内置了AI功能,用户可以随时随地在应用中启用AI提示,赋予用户即开即用的AI能力。此外,Licode还提供了预构建的UI组件、内置的认证和用户管理系统、与Stripe集成的账单管理、安全的数据库存储以及自定义业务逻辑的动作创建功能。

  • SEOJuice:AI驱动的内部链接工具,简化SEO工作

    SEOJuice是一个AI驱动的内部链接工具,旨在简化SEO工作,通过自动化创建内部链接,帮助网站提升在搜索引擎中的排名。由Vadim个人开发,以解决手动添加内部链接的繁琐和耗时问题。SEOJuice通过AI扫描网站内容,找到合适的上下文链接和关键词,并自动添加,从而提升整个网站的SEO性能。作为一个自筹资金、独立运营的项目,SEOJuice不依赖外部投资,以用户订阅费用为运营资金。

  • Florence-2-large-ft:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务。

    Florence-2-large-ft是由微软开发的高级视觉基础模型,使用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够通过简单的文本提示执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集,包含54亿个注释,覆盖1.26亿张图像,实现多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明其为有竞争力的视觉基础模型。

  • 豆包 MarsCode:智能开发工具,一触即发

    豆包 MarsCode 是一款即将发布的智能开发工具,旨在通过AI技术激发开发者的创造力。它将为编程工作带来革命性的改变,提高开发效率,降低技术门槛。

  • Florence-2-base:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务。

    Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集,精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色,证明其为有竞争力的视觉基础模型。

  • Florence-2-large:先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务

    Florence-2-large是由微软开发的先进视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示来执行如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿注释的5.4亿图像的FLD-5B数据集,精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色,证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

  • Multi:多人协作,提升软件开发效率

    Multi是一款专为软件开发团队设计的协作工具,它通过多人协作、共享控制、即时通讯和自动记录等功能,帮助团队成员更高效地沟通和工作。产品基于Zoom的高质量音视频基础设施,提供低延迟的共享控制体验,并通过AI技术自动生成会议摘要和行动项,进一步加速团队的软件开发流程。

  • 智能编码助手通义灵码:智能编码助手,提升开发效率

    通义灵码是一款专为开发者设计的智能编码助手,支持多种开发环境,包括JetBrains IDEs、Visual Studio Code、Visual Studio等。它通过集成先进的AI技术,帮助开发者快速完成编码任务,提高编码效率和质量,适用于各种编程语言和开发场景。

  • MOFA-Video:通过生成运动场适应实现单图像动画化

    MOFA-Video是一种能够将单张图片通过各种控制信号动画化的方法。它采用了稀疏到密集(S2D)运动生成和基于流的运动适应技术,可以有效地使用轨迹、关键点序列及其组合等不同类型的控制信号来动画化单张图片。在训练阶段,通过稀疏运动采样生成稀疏控制信号,然后训练不同的MOFA-Adapters来通过预训练的SVD生成视频。在推理阶段,不同的MOFA-Adapters可以组合起来共同控制冻结的SVD。

今日大家都在搜的词: