首页 > 传媒 > 关键词  > 鸵鸟养殖最新资讯  > 正文

快手“老铁知识百科”携手财经、三农达人,传递鸵鸟养殖致富经

2024-04-29 18:06 · 稿源: 站长之家用户

“养鸵鸟还能挣钱?”“鸵鸟养殖能小本创业吗?”“养鸵鸟很难吗?”……4月23日,快手财经达人@雷厉风行「干点啥挣钱」联动三农达人@心雨鸵鸟养殖,在哈尔滨巴彦县的心雨鸵鸟养殖场展开了直播。开播没多久,直播间就吸引了不少对鸵鸟养殖感兴趣的用户。

作为快手新知“老铁知识百科”特别策划活动站内达人直播的开场,本次直播中两位达人围绕“小本致富”的主题,细致剖析了鸵鸟养殖创业的机会和经验。精于小本创业的大雷化身“老铁致富发言人”,针对老铁们感兴趣的话题和鸵鸟养殖户心雨展开了探讨,深挖鸵鸟养殖小本经营中的“大生意”,在世界读书日这天,为用户们带来了一本别样的“致富知识经”。

一个多小时的直播内干货技巧不断,整场直播观看人数超1355万,最 高在线人数超13.8万。

财经×三农跨界联动,打开鸵鸟养殖的致富路

此前,心雨的鸵鸟直播以相当反差感的喜剧效果吸引了众多网友关注。一边举着包菜喂鸵鸟、一边回复网友们的“无厘头”提问,心雨直播间内的趣味互动让她快速走红,也为她的鸵鸟养殖事业带来了不少生意。

在享受鸵鸟直播的“解压、轻松”的同时,也有不少用户关注到了心雨的鸵鸟养殖事业,试图挖掘其中的“赚钱门道”。带着用户的种种疑惑,直播一开始,大雷便“一针见血”地提出用户最关心的问题:“鸵鸟究竟是怎么挣钱的?”

“都说发家致富养鸵鸟,鸵鸟全身都是宝。”心雨具体解释到,这句话并不是空穴来风。“作为商品鸟来养殖的鸵鸟,10到12个月就可以屠宰卖肉。”鸵鸟肉口感和牛肉类似,烧烤的鸵鸟肉类似鸽子肉的味道,没有膻腥味,而且属于高蛋白、低脂肪、低胆固醇、低热量的肉。当前,市场上的鸵鸟肉价格达到了60元一斤。

此外,鸵鸟还一年能收两次鸵鸟毛,可做为羽绒服等服装的原料;鸵鸟皮也是上等的皮制品材料,可以用作皮包、腰带等产品加工。心雨介绍:“鸵鸟毛的价格一斤甚至能卖到一千多块,一只鸵鸟每年能收两次羽毛,每次能卖500元左右,每年卖鸵鸟毛的钱就够一年的饲料钱了。”

直播中,大雷和心雨还带用户体验了一把“捡鸵鸟蛋”,并现场“起灶”,品尝了新鲜鸵鸟蛋。“这一个鸵鸟蛋有二斤半了,这壳跟一元硬币那么厚!”

在鸵鸟养殖中,鸵鸟蛋是重要的发展资源。鸵鸟成长至18个月就可以下蛋,2-3天就可以下一个蛋,一年之内能从开春一直持续到入秋。三年以上的公鸵鸟还会有授精率,授精的蛋可以继续孵化小鸵鸟。“三只鸵鸟就能实现一天一个蛋,授精的种蛋350元一个,无精鲜蛋150元一个,这样一天至少有150元。”听着心雨的介绍,大雷也快速给用户算出了鸵鸟蛋的“生意账”。

心雨表示,不少新手养殖户觉得鸵鸟养殖周期太长,头一年很难见效果,难以坚持下来,而鸵鸟的价值便在于其长期经营所带来的源源不断的收入。“鸵鸟养殖要想利益最 大化,我建议大家要养三年往上。”2023年一年,心雨家鸵鸟养殖的销售总额就达到了400多万元。

揭秘鸵鸟养殖难题,传递更多小本致富经

鸵鸟养殖的收益性毋庸置疑,那对于普通人而言,小本经营的鸵鸟养殖是否有切实的可行性呢?直播中,大雷和心雨从鸵鸟养殖的收购、喂养、培育、销路等各环节出发,为用户带来实打实的鸵鸟养殖方法。

心雨表示,鸵鸟的养殖并不需要复杂的管理。在场地上,鸵鸟的圈舍要求不高,只需要满足每只成年鸵鸟有约为10平方米的空间,猪圈牛圈羊圈、厂房种植大棚,都可以改造成鸵鸟圈舍。“鸵鸟喜欢奔跑,要给足它们活动的空间,运动量越大,长得越快。”心雨调侃道:“有时候我直播骑鸵鸟,粉丝会心疼鸵鸟累。其实骑鸵鸟最累的不是鸵鸟,是我。”

在饲料上,养殖者只需要关注每个成长阶段内的不同饲料种类。“小鸵鸟阶段喂育成期的饲料,青年鸟喂预混料,产蛋的时候喂产蛋饲料。六个月之前,鸡鸭鹅吃啥它吃啥;六个月之后,猪牛羊吃啥它吃啥。”

由于鸵鸟的习性,其他动物养殖基本都会出现的清理粪便难题,在鸵鸟养殖中也被轻易解决。“鸵鸟的粪便它们会自己吃一部分,剩下的会踩到土里,并且没有很大的异味。”

对于鸵鸟的繁殖问题,心雨也进一步展开细致讲解。“鸵鸟蛋的孵化可以拉到孵化场集中孵化,小鸵鸟培养做好保温,喂对饲料,成活率能达到95%。”度过幼鸟的重点期后,鸵鸟的平均寿命长达60岁。

带着做生意的思维,大雷也在直播中为想要创业的用户摸清了投资成本。“每只鸵鸟幼崽700元,一年喂养饲料900元,一只鸵鸟成本在一千五六。新手建议从20只小规模起步,只需要3万多块。而且养一只鸵鸟不需要全家上阵,上手后一个人就能养过来。”

面对直播用户对“鸵鸟销售”的疑问,心雨表示:“有养殖户会收购,也有人会买回去当宠物,屠宰场也会收购鸵鸟肉。现在我在快手上直播,大部分客户都是通过快手上找来的。”当前,以快手为窗口,心雨把自己的鸵鸟养殖事业越做越大,也带动了不少人进入鸵鸟养殖行业,实现创业增收。

通过本次直播活动,大雷和心雨“跨界联动”,进一步将自身在财经和三农领域内的丰富经验转化为实在的干货内容,点亮了鸵鸟养殖业内的致富机遇,为更多寻找创业机遇的用户提供了方向,将鸵鸟养殖致富的“知识”传递给了更多人。

除了小本致富内容,在“老铁知识百科”活动中,快手还将携手众多头部达人,为用户带来读书、法律、教育、军 事、科学、情感、人文、数码、艺术等不同领域的优质直播,解答用户的疑惑。

此外,“老铁知识百科”活动内还设置了“市井里的致富经”“新市井好角儿”“满分爸妈”“军 事大咖团”“三更夜话”“心灵解忧所”“这个历史不太靠谱”“律师帮帮团”八大专题直播,为用户搭建起和头部达人深度对话的桥梁。

生活有解、知识无界,带着这一理念,快手将继续推动泛知识生态发展,沉淀繁荣的泛知识内容,帮助更多老铁解锁生活的答案。

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
  • Nemotron-4-340B-Reward:多维奖励模型,助力构建自定义大型语言模型。

    Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

  • Nemotron-4-340B-Instruct:NVIDIA的高级语言模型,优化于英文对话场景。

    Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM),专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度,经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上,通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好,并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。

  • BookSlice:让阅读更有趣,用游戏化的方式增加阅读量。

    BookSlice是一款面向忙碌人群的游戏化阅读应用,通过心理学原理帮助用户建立阅读习惯,并通过设置每日挑战来维持阅读连续性。它利用实施意图、习惯叠加等心理工具,使阅读变得习惯性和上瘾。此外,BookSlice还提供AI问答功能,帮助用户在阅读过程中获得上下文答案。

  • agentUniverse:基于大型语言模型的多智能体应用开发框架

    agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架,提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂,允许开发者构建和自定义多智能体协作模式,轻松构建多智能体应用,并分享不同技术与业务领域的模式实践。

  • HunyuanDiT Distillation Acceleration:高性能图像生成模型的蒸馏加速版本

    HunyuanDiT Distillation Acceleration 是腾讯 Hunyuan 团队基于 HunyuanDiT 模型开发的蒸馏加速版本。通过渐进式蒸馏方法,在不降低性能的情况下,实现了推理速度的两倍提升。该模型支持多种GPU和推理模式,能够显著减少时间消耗,提高图像生成效率。

  • WonderWorld:从单张图片生成交互式3D场景

    WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架,允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法,显著减少了计算时间,生成几何一致的扩展,使3D场景的生成时间少于10秒,支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。

  • ChatTTS_Speaker:基于ERes2NetV2模型的音色稳定性评分与音色打标。

    ChatTTS_Speaker是一个基于ERes2NetV2说话人识别模型的实验性项目,旨在对音色进行稳定性评分和音色打标,帮助用户选择稳定且符合需求的音色。项目已开源,支持在线试听和下载音色样本。

  • fastc:轻量级文本分类工具,使用大型语言模型嵌入。

    fastc是一个基于大型语言模型嵌入的简单且轻量级的文本分类工具。它专注于CPU执行,使用高效的模型如deepset/tinyroberta-6l-768d生成嵌入。通过余弦相似度分类代替微调,实现文本分类。它还可以在不增加额外开销的情况下,使用相同的模型运行多个分类器。

  • MeshAnything:3D资产的自动生成工具

    MeshAnything是一个利用自回归变换器进行艺术家级网格生成的模型,它可以将任何3D表示形式的资产转换为艺术家创建的网格(AMs),这些网格可以无缝应用于3D行业。它通过较少的面数生成网格,显著提高了存储、渲染和模拟效率,同时实现了与先前方法相当的精度。

  • HunyuanDiT-v1.1:多分辨率扩散变换器,支持中英文理解

    HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。

  • UniAnimate:高效生成一致性人物视频动画的模型

    UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

  • LVBench:长视频理解基准测试

    LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试,旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力,这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。

  • Mo:通过卡片式学习,轻松掌握AI科技知识。

    Mo是一款结合超现实主义艺术和堂吉诃德理想主义精神的AI科技学习APP。它通过卡片形式,以图文、动画、视频、语音等多样化内容,使AI和科技知识的学习变得生动有趣。Mo不仅覆盖了AI的基础知识,还包含了元宇宙、大数据、大模型等前沿技术,适合各种背景的学习者,旨在打造一个个性化的学习体验。

  • 开搜AI搜索:面向大众的AI问答搜索引擎

    开搜AI问答搜索引擎是一款面向大众的、直达答案的AI问答搜索引擎,它能够帮助用户从海量的文献资料中筛选出有用的信息,提供直接、精准的答案,并且能够自动总结重点、生成大纲、思维导图并下载。

  • AI Math Notes:一个交互式绘图应用,用于数学方程的绘制和计算。

    AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。

  • VideoTetris:文本到视频生成的创新框架

    VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

  • Visual Sketchpad:多模态语言模型的视觉推理工具

    Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型(LLMs)提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时,根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同,Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图,从而更好地促进推理。此外,它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型,例如使用目标检测模型绘制边界框,或使用分割模型绘制掩码,以进一步提高视觉感知和推理能力。

  • GoMate:基于RAG框架的可靠输入和可信输出系统

    GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。

  • SD3-Controlnet-Canny:一种用于生成图像的深度学习模型。

    SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。

  • Tencent EMMA:多模态文本到图像生成模型

    EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型,能够接受多模态提示,通过创新的多模态特征连接器设计,有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数,并仅调整一些额外层,揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架,是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。

今日大家都在搜的词:

热文

  • 3 天
  • 7天