直播卖膏药违规么？

一、直播卖膏药违规么？

不可以

目前抖音不支持药品批准文号的商品在抖店、直播间进行销售，非医疗领域类黄V专家，在直播间讲药品和疾病知识，极容易违规，轻则停播，重则永久封禁（非常常见）。

鉴于抖音平台以上规则，零售药店适合做IP人设账号，比如做情景类、人设类、知识分享类、养生食疗制作类、养生操代教类，目前从这方面切入短视频领域，还是比较容易起号成功。

唯独不建议把抖音当成药店活动宣传窗口，最主要是不符合抖音短视频推流逻辑。

二、克隆人直播违规么？

不违法

但是有前提抖音对于版权抓得比较严，你使用的虚拟场景和人物、放的歌曲、引用的片段是否在抖音有版权，直播的声音人物是否是你本人一系列版权肖像权等问题会导致封禁直播。

三、学习FPGA需要考研么？

不需要，有实际工程干就会学会，当然还需要多泡泡网，找些资料书籍，有实际经验了体会就更深，资料书籍也就会看得更透彻些。

四、新人直播不说话违规么？

是违规的。 因为在直播中，观众是希望看到主播与他们进行互动，如果主播不说话，则不能与观众建立互动，观众也会失去兴趣。同时，许多直播平台也规定主播必须与观众进行互动，否则会受到相应的处罚。另外，直播不仅是一个娱乐方式，也有商业化的一面，若主播不能与观众建立联系，便不能吸引观众，进而会影响到平台和主播的收益。因此，在直播中说话是非常重要的。综上所述，新人直播不说话是违规的，需要提高沟通与互动能力，与观众进行互动交流，才能吸引更多观众和提高直播质量。

五、只露手的直播违规么？

你是手特别好看吗？，如果是，你就露个手就行，一般要求全身出镜，只漏手，如果直播间数据也很好，粉丝们愿意刷礼物，平台也会给你持续推人的，平台规定不要无人直播就行了，你既然露手，就会给大家互动，陪大家聊天，不算无人直播，比语音直播还好点，不违规的。

六、直播时，不露脸，算违规么？

总体来说，不违反整个平台的规定，但是是否违反你所在的频道规定，那就不知道了，有些开不了视频，只有声音都可以的，

七、直播间播放评书小说违规么？

违规因为播放评书小说涉及版权问题，如果未经授权就在直播间播放，就会侵犯版权，存在违规行为。同时，播放含有不良内容的评书小说也会引起不良影响，违背社会公德，应该遵守相关法规规定，保持直播间的良好形象。近年来，网络版权保护意识逐渐增强，各类网络平台、直播平台也都在积极配合相关部门加强版权保护力度。直播间也应该加强版权保护，依法经营，建立合理的版权授权机制，为观众提供更高质量、更安全、更可靠的播放内容。

八、直播不讲普通话违规么？

直播不讲普通话一般是不会违规的，但还是尽量说普通话，因为直播间里的观众来自全国各地，肯定会有听不懂方言的，尽量说普通话，不标准也没关系。

九、循环播放视频直播会违规么？

当前循环针对于视频内容进行播放直播的情况下，在进行使用过程中需要提交当前的内容，提前去和平台进行报备申请，申请报备通过的情况下进行使用，就不会被判定违规

十、做机器学习需要去考研么

做机器学习需要去考研么

关于机器学习与考研的关系

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为人工智能的重要分支之一，备受关注。许多对人工智能感兴趣的学生可能会思考一个问题：做机器学习需要去考研吗？

首先，我们需要明确一点：机器学习是一门较为前沿的学科，对数学、计算机等领域的基础知识要求较高。在国内，考研是一个通往深造的途径，许多人会选择考研来提升自己的学术水平。那么，做机器学习需要去考研吗？这个问题并不是非黑即白的。

机器学习与考研的关系

在国内，从事机器学习相关工作的人员大多具有硕士及以上学历。考研能够帮助学生系统学习相关的数学和计算机知识，为日后从事机器学习相关工作打下扎实的基础。另外，考研期间也能接触到前沿的学术研究成果和学术氛围，有利于培养学生的研究能力和解决问题的能力。

然而，即使没有考研经历，也并不意味着就不能从事机器学习领域的工作。现在的社会，更加注重实践能力和创新能力。许多企业更看重个人的实际能力和工作经验，而非学历本身。因此，选择是否考研还需根据个人的兴趣、目标和职业规划做出综合考虑。

做机器学习的必备条件

无论是否考研，从事机器学习工作都需要具备一定的条件。首先是数学基础。机器学习涉及到大量的数学知识，包括概率论、统计学、线性代数等。其次是编程能力。熟练掌握至少一门编程语言（如Python、Java等）是必不可少的。此外，对机器学习算法和原理有深入的了解也是必备条件。

除此之外，在机器学习领域，不断学习和实践也是非常重要的。这是一个迭代快速的领域，需要从业者保持持续学习的态度，关注最新的技术动态，并能够将理论知识应用到实际项目中。

结论

回到最初的问题，做机器学习需要去考研吗？答案并不是确定的。考研可以为从事机器学习工作提供一定的帮助，但并不是唯一的途径。选择是否考研，最重要的还是要根据自己的实际情况和职业规划来决定。无论是否考研，保持对机器学习领域的热情，不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。

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