爱上博客了

      这是我第一次写博客,一直以来都有记录的习惯,但这还只限于写在纸质本上。发现自己相比于其他的“数字土著”,我是很落伍的,也是啊,直到大学才有了QQ号,那时候,腾讯都成立好几年了。以前知道有博客这种东西,但是从没有像这段时间一样感触颇多。

想一想,自己怎么突然就爱上博客了呢?

梳理一下思绪。从大三下准备考研开始,我一直都处于一种绕圈的状态,到目前为止还没有走出这个圈。是什么样的圈呢?一个由我的性格组成的圈。虽是无形的,但是比有形的圈还要坚固。我一直想突破他,但是每次都失败了。

再回到考研的那段时间,我以让自己接受更残酷的环境的锻炼的理由而放弃了考研。刚放弃的时候我还是有些怕、有些犹豫的。虽然说我放弃了,但是我每天还是去自习室复习,去看书。不知道自己要干什么,每天很迷茫,不知道未来的路在何方。这时候,我选择过很多的方向,大数据、云计算、证券行业等。每一个方向我都只是看看而已,只是混了个脸熟。直到现在,我还没有明确自己的目标,明确自己的方向。没有目标就没有坚持的动力。

说说自己为什么开始写博客了。因为大四了,要做毕业设计。要查很多资料,经常会查到一些博主写的心得,他们很无私,把自己摸索会的知识大方地在互联网上分享,这就是互联网精神。在看一些技术博客的同时,也会看到很多博主的心情博客,博客里写着他们的梦想,他们的经验,他们的成长路程。有感而发,我决定不再仅仅只是在笔记本上写日志了,把自己大方的展示出来吧。除此之外,博客可以转移情绪,这也是我写博客的原因,无论是谁,都会有负面的情绪,把自己的这些情绪转移到文字上,直面文字的时候就会直面情绪,这样才能更好地分析情绪,找到原因,继续充满活力,有目标的面对生活。我要找到自己的人生目标,并为之奋斗一生。

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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