坚持一样,不要动摇

    今天翻了关于图像识别的图书,只是随便翻了几页,感觉特别熟悉、特别舒心,虽然说上面有很多这样那样复杂的公式吧,比如说模式识别方面的、几种常见的分类方法、几种常见的人脸识别的方法,简单地图像处理如找边缘、锐化处理等,但是感觉依然很亲切,有特别想要学习的冲动。
我不知道这种感觉到底是怎么来的,但是已经好几个小时了,自己内心这种的冲动依然不减。
的确,这些知识的学习是自己曾经花费时间最长、投入精力最多的,自己后来离开实验室也跟这有关系(的确感觉自己这方面没有办法继续做下去了,太难了,然后自己的知识水平还达不到,然后想要转行做其他的)。村上春树曾经有篇文章说一个男子回想起以前未完成(这种未完成应该是未能达到自己内心的满意)的抢劫后,竟然和自己的老婆又去抢劫了,就是为了弥补当时内心得遗憾。我感觉现在的自己就如同文章中的男子,面对自己曾经奋斗过然后又放弃的东西,自己此时此刻的冲动难以掩饰。
可是,回想一下曾经的自己吧,为什么自己会放弃呢,即使是曾经努力过的东西,现在回想起来又特别想做的事情,自己当时为什么就毫不犹豫的放弃了。若是自己现在又开始做自己以前讨厌现在又突然喜欢的事情了,那么这种现象会不会继续出现。
真正的原因不是自己突然喜欢上了以前的事情,而是对现在的情况的一种逃避。我现在在学习linux方面的服务器开发,并且中间也遇到了很多的问题,内心也有点烦躁。正如自己之前学习图像处理、模式识别一样,都遇到了困难。如果说自己现在选择了学习图像处理,那么以后呢,如果再碰上难以处理的问题的时候怎么办呢,难道又要回过头来学习服务器编程吗?这时候自己的精力就完完全全的浪费在了不断地选择上面了。
那么自己应该做的就是选好方向,坚持下去,先做好一样,不要动摇。只要自己通过一定的学习方法然后努力了,将来回首的时候肯定会欣慰的。
内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
### C++ 编程中的强迫症行为与最佳实践 在讨论C++编程中的强迫症行为以及最佳实践时,可以从多个角度进行探讨。对于一些开发者而言,在编写C++程序的过程中遵循严格的设计原则和编码习惯不仅有助于提高代码质量,还能增强团队协作效率。 #### 设计模式的应用 部分程序员倾向于频繁提及并应用各种设计模式[^1]。这种倾向反映了他们希望通过标准化的方法解决问题,从而使得解决方案更加通用化、模块化。然而值得注意的是,并不是所有的场景都需要复杂的设计模式;过度依赖可能会导致不必要的复杂性和维护成本增加。因此建议仅在确实能够带来好处的情况下采用适当的设计模式。 #### 正则表达式的使用 另一项常见的“强迫症”特征是对正则表达式的热爱。虽然正则可以非常强大地处理字符串匹配等问题,但在很多情况下简单的逻辑判断可能已经足够满足需求。合理评估具体应用场景的重要性不可忽视——如果一个功能可以通过更直观易懂的方式实现,则不必强行追求所谓的优雅解法。 #### 对GC策略的研究兴趣 尽管垃圾回收机制通常关联于托管环境下的语言(如Java),但对于像C++这样的低级语言来说,内存管理同样是一个重要话题。深入理解如何有效地分配释放资源可以帮助减少潜在错误的发生几率。不过需要注意的是,现代编译器和技术手段已经在很大程度上简化了这一过程,所以在日常开发中无需过分担心这方面的问题除非项目特别强调性能优化。 #### 接口使用的灵活性调整 随着经验的增长和个人风格的变化,有些资深工程师会逐渐改变对接口的态度。早期阶段或许坚持严格的面向接口编程理念,后期则变得更加务实灵活,只在必要之处定义抽象层次。这种方式体现了成熟度提升后的权衡思考能力,即不再盲目追求数量上的完备而是着眼于实际价值的最大化。 ```cpp // 示例:简洁实用的函数声明而非复杂的类继承体系 void process_data(const std::string& data); ``` #### 结合实际情况选择合适工具 正如扎克伯格创建Facebook初期选择了PHP作为主要开发语言一样,有时候最合适的并不一定是那些被认为最先进的选项。关键在于找到最适合当前任务的技术栈组合。即使面对批评声浪也不要轻易动摇信念,只要能有效达成目标即可[^4]。
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