关于团队 BLOG 这件事

本文探讨了团队博客的有效管理和运营策略,包括明确博客目的、避免与业绩指标挂钩、控制文章发布频率、尊重团队成员个体差异及内容质量的重要性。

现在网络上已经可以看到很多公司的团队对外的 BLOG ,关于这个话题,在这里记录一下我的一些个人看法。当然贵团队如果已经开博或者即将开博的话,毋须照搬,这不是什么指导。

明确团队开博目的

首先必须确定要传递哪些信息给读者? 宣传公司团队文化? 技术宣传? 产品宣传? 还是兼而有之? 如果只是为了跟风,那就没必要的。实际上,我相信大部分团队 BLOG 不过是跟风而已,不过跟风跟的好,也能起到不错的作用。如果能认真经营 BLOG ,它就能给你带来价值,超乎你想象的价值。

一般而言,建议对外开博前,可以在内部先试运行一下,给大家熟悉网络环境一个缓冲期。

不与业绩指标挂钩

据说很多团队的 BLOG 居然和 KPI 挂钩的,这是非常不适合的做法。很明显这会导致一个现象:到了接近考核的时候,团队每个成员都流水帐一样连发多篇文章凑数,对读者来说,是一种信息轰炸,起不到什么正面作用,对团队多数成员来说,也觉得这样圆满完成任务也不错嘛,势必影响真正用心写文章的成员。当然我相信很多人看了我这个帖子后会改变 KPI 的设置方式,比如”每月要发布几篇”… 简言之,本末倒置。

控制文章发布频率

团队 BLOG 管理员(没错,应该有个管理员)应该控制文章正式发布的频率。细水长流,尤佳。记住,节奏最有力量。

控制频率的另外一点是要做好长期性准备,不要几天热乎劲儿过去之后就乏于更新。如果潜在读者偶尔访问过来,发现最近一篇更新是一年前,或许就会留下负面印象。

不要强制团队成员

必须要认清的一件事情是,一个团队中,肯定有些人员的确不善于文字表达,如果要他写一篇文章,可能比杀了他还更难受。如果强制性的压着他憋文章,恐怕只能适得其反。好的方式是发起者能够引导团队成员中的那些低调者,使他觉得这事情有意思,可以尝试一下,能够更多锻炼自己。比如针对技术人员来说,写文章过程中如果熟悉一下 HTML 基本语法,在日常工作中也不无裨益。

不要堆砌垃圾文章

这里面的一条铁律是:不要转贴那些网上随处可见的”心得”,”感悟”之类的心灵鸡汤文章,那些文章不能改变外界对你团队的正面看法(当然有可能增加负面看法)。适当的转载关于自己团队或者公司的第三方文章是可以接受的。

记住,垃圾信息和网站质量成反比的。信息不是越多越好。

内容格式非常重要

内容是团队向外展示的载体,固然重要,可如果文章不经过很好的格式化,就好比一块好田地长满了庄稼也同样长满野草一样让人讨厌。这是如此简单的一点,但我们还是能看到有许多团队对此熟视无睹。一篇连段落都不分的技术文章内容再好,也不会有更多技术人喜欢看。

不但 Web 页面要注重格式化,对 RSS 输出也同样也要注意,甚至应该更加以重视。至于输出全文,那是必须的。团队 BLOG 不要在乎什么 PV 之类的事情,那是非常土鳖的做法。内容是否有价值,不在于有多少人看了这篇文章,而是有多少目标读者从中得到收益。

–待续-

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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