我笑红尘

有人说穷人有穷人的浪漫,富人有富人的浪漫。
情人节,穷人为爱人从路边摘了一朵花,爱人也许觉得他小气,不舍得花钱。如果是富人呢?
他为女友在路边摘了一朵花,也许对方会觉得浪漫,
有情趣,不落俗套……
当你有钱的时候,无论做什么事儿,大家都觉得有模有样;
当你是穷光蛋时,无论做多么有价值的事儿,大家都会觉得你无聊,幼稚又可笑。
人性本来就贱,不贱贱长大,焉能看透人世间的风景。
我笑红尘,红尘亦笑我

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。
为了优化 `MainClass` 类的代码,可以从以下几个方面入手: 1. **资源管理**:使用 `try-with-resources` 语句来管理 `Scanner` 资源,避免手动关闭资源可能出现的错误。 2. **异常处理**:简化异常处理逻辑,将异常信息输出到日志中,方便调试。 3. **代码结构**:将一些重复的代码提取成方法,提高代码的可读性和可维护性。 以下是优化后的代码: ```java package ZiXueShiZhan.YiJiHongChenFeiZiXiao; import java.util.Scanner; public class MainClass { public static void main(String[] args) { int distance = 2100; int sum = 0; Lichi lychee = new Lichi(); Horse horse = getInitialHorse(); lychee.setHorse(horse); while (sum < distance) { lychee.currentState(); horse = changeHorseIfNeeded(horse); lychee.setHorse(horse); sum += horse.runDistance(distance - sum); System.out.printf("到达%20s km处\n", sum); } System.out.printf("\n%-50s", "一骑红尘妃子笑,无人知是荔枝来"); } private static Horse getInitialHorse() { try (Scanner scanner = new Scanner(System.in)) { System.out.println("请输入第一次使用的马的类名:"); String name = scanner.nextLine(); return createHorse(name); } catch (Exception e) { System.err.println("输入的类名有误,请重新运行程序并输入正确的类名。"); System.exit(1); } return null; } private static Horse changeHorseIfNeeded(Horse currentHorse) { try (Scanner scanner = new Scanner(System.in)) { System.out.println("输入要更换的马(回车不换):"); String name = scanner.nextLine(); if (!name.isEmpty()) { return createHorse(name); } } catch (Exception e) { System.err.println("输入的类名有误,继续使用当前的马。"); } return currentHorse; } private static Horse createHorse(String name) throws Exception { Class<?> cs = Class.forName(name); return (Horse) cs.getDeclaredConstructor().newInstance(); } } ``` ### 优化说明: 1. **资源管理**:使用 `try-with-resources` 语句管理 `Scanner` 资源,确保资源在使用后自动关闭。 2. **异常处理**:将异常信息输出到标准错误流,方便调试。 3. **代码结构**:将获取初始马和更换马的逻辑提取成独立的方法,提高代码的可读性和可维护性。
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