做个好心人

这个小记写的很好,和大家分享

 

1、遇到夜里摆地摊的,能买就多买一些,别还价,东西都不贵。家境哪怕好一点,谁会大冷天夜里摆地摊?

    2、遇到学生出来打工的、勤工俭学的,特别是中学生、小姑娘。她卖什么你就买点,如果她不是家庭困难,出来打工也需要勇气的,鼓励鼓励她吧

    3、捡到钱包就找找失主,如果你实在缺钱就把现金留下。打电话告诉失主就说你在厕所里捡到的。把信用卡、身份证、驾驶执照还给人家,一般人家也不会在乎钱了。把人家的地址记在你的笔记本上,以后发达了去找人家道个谦,把钱还给人家

    4、遇到迷路的人打听某个地址,碰巧你又知道,就主动告诉一声。别不好意思,没有人笑话你

    5、遇到迷路的小孩和老头老太太,能送回家送回家,不能送回家的送上车、送到派出所也行,如果有电话的替老人或小孩打个电话就走,反正你也不缺那两个电话费

    6、雨雪的时候、天冷的傍晚或者是雪天的傍晚,遇到卖菜的、卖水果的、卖报纸的,剩的不多了又不能回家,能全买就全买,不能全买就买一份,反正吃什么也是吃、看什么也是看,买下来让人早点回家

    7、上车遇到老弱病残、孕妇,让座的时候别动声色,也别大张旗鼓。站起来用身体挡住其他人,留出空位子给需要的人,然后装作下车走远点。人太多实在走不远,人家向你表示谢意的时候微笑一下

    8、如果时间还宽裕,就请把这几句话多转几个地方,毕竟好人多了咱们心里也舒坦   或许我们某一天得到别人的帮助就是因为他看到了你发的这条信…

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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