2013总结 && 2014展望

2014-1-17 herokingsley

又一年过去了。这一年,对于我来说意味了很多。

程序员经历来讲,酱油了很多个领域。情感方面,又因为自己的幼稚想法又一次break up了。

去年一月的时候开始做一个android 平板的项目(幸好只是做某个特定机型的前端,不需要机型匹配)

四月左右学习了linux又开始酱油当起了服务器管理员。

七月左右酱油了公司的主页web开发。

然后买了台macbook开始搞iOS开发。

九月份搞完第一个iOS项目,不过我主要是做后端,因为当时刚刚接触,所以在网络模块中没有使用第三方库,而是用了iOS原生的几个函数,采用的还是同步连接另开线程的方法,感觉一定程度上增加了程序的bug。

九月份通宵了一晚在ddl之前搞完了原型,然后十月份就莫名其妙开始颓废了。总的来说我这个人还是比较容易颓废在安逸的环境中的,一不小心就会不努力了。

两次的外包经历现在回想起来都极不严谨。我自己在没人督促的情况下,极容易偷懒走神,所以现在想想离开创业公司自己弄自己喜欢的东西或者去相对大点的公司实习都是个极其正确的决定。不然的话,后果其实是自己没有收获,也耽误了创业公司。所以,尽管有点舍不得,不过该走还是得走。

十月份和朋友去了次深圳,感觉和广州的差距还是挺大的。不过第一天晚上宵夜加第二天中午烤肉一下子把肚子吃坏了。于是就开始了身体连跪的节奏。

十一月去拔了两次智齿,于是经常早上身体吐了。那时候心情特别颓废。可能是因为拔完智齿口腔有点过敏,早上起来一直感觉胃液反流,但是又没有东西可吐,刷完牙便一直干呕咳嗽。因为这个闹得整个人心神不宁,什么事情也不想做。只是一集一集地看灌篮高手,读读书,搞搞卫生,有时打打球运动一下调节心情。

直到十二月中旬身体还算恢复到了一个可以接受的水准。不知道这次得病是幸运还是不行,总是我意识到了日常生活不注意的话,身体总有一天会反噬你自己。于是,在那段时间里,我戒了宵夜,晚上十一点刚过就上床开始休息,第二天七点多就爬起来吃早餐。饮食也多以清淡健康为主,杜绝去路边摊吃饭。总之,感觉人算是精神了一点吧。


2014年新年目标

第一个首先就是身体健康吧。一切事情都建立在一个健康的身体上。我很庆幸自己在2013年明白了这个道理。所以我希望2014年我能养成良好的作息习惯。best case:5点30半 起床,11点睡觉。
最坏情况:7点起床 12点睡觉。保证每天吃早餐,不吃宵夜(一个月有一次例外机会,不用可以获得某种奖励,超出要惩罚)

第二个就是多编程吧。感觉自己真正打代码的时间投入并不是很多。虽然乱七八糟的技术学了很多,但是很多东西其实没有真正应用过,也缺乏大量投入时间放在某个项目上。2014年2月到5月目前签了网易的实习,希望能够通过这次实习积累更多代码实战的经验,也改掉自己眼高手低的坏习惯。

第三个也应该是最后一个是希望自己能找到对的人,或者是和对的人在一起吧。祝你幸福。

待续 and to be continue
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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