关于为什么要写技术博客的思考

本文探讨了撰写技术博客的重要性和益处,包括加深记忆、促进思考与交流,以及提高知识检索效率。

为什么要写博客?就像上面那张图片中说的那样,生活是点点滴滴的累积。

以前觉得根本就没有写什么博客的需要,因为觉得是浪费时间,与其把时间投入在写博客这件事情上,还不如多去看点书,现在看来,写技术博客,能带来的好处主要有以下几点:  

(1)在反复书写和反复记忆中熟练知识,很多时候,看过的东西,如若不定期复习,遗忘的非常快,常言道,“好记性不如烂笔头”嘛;

(2)在博客中,可以写出自己对学习的知识产生的思考,记录自己的学习过程,不但可以锻炼自己主动去独立思考的能力,同时通过博客这个平台,与更多的人进行交流,共同成长,共同进步,“三人行,必有我师”嘛,希望能真正结交一些志同道合,乐于学习的朋友;

(3)等到自己真正需要某个知识点的时候,一时又想不起来,这种情况下,在博客中寻找远比在浩瀚的书海中寻找方便得多,在博客中记录的笔记主次分明,重点突出,重新读读自己的笔记的时候,不至于像读书本一样那么盲目,而是非常清晰了解自己的薄弱环节在哪儿,事半功倍;

基于以上三点理由,我觉得投入时间来写博客还是值得的,勤写博客

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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