我被人盯上了!

   

阅读本文大概需要 2.4 分钟。            


昨天收到了微信的通知,具体信息如下:    

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什么意思呢?意思就是我被取消了原创与留言功能一周的时间,意味着你们到下周一之前你们再也没法赞赏与留言了。    

很明显这是一次有预谋的计划,之前一直不断的有人投诉我,只要发布投稿的文章就会被投诉,只不过之前没在意,觉得最多那篇文章被微信取消了原创。这次直接被取消了原创与留言功能一周,以后还可能被永久取消,这事一下就严重了。    

之前我有发布过一些投稿的文章,而且都要求作者在我这里首发的,只不过只是跟投稿作者口头上的约定,并没有要求投稿作者在文章里声明,导致这次这么严重也没有证据去申诉,只能哑巴吃黄连。    

这投诉我的人还是蛮有心机的,投诉的全部都是投稿的文章,而且这次更是投诉了一两个月之前的文章,可以说是深谙微信公众号的规则,真是劳您费心了,不出意外的话 80% 投诉我的人自己也有公众号的,很明显是出于眼红妒忌的心理。    

如果是以前的我,可能又会破口大骂了,但是现在的我经历这么多,成熟了,是的,你们看我的公众号有所成长,我自己在运营的过程也有所成长的,感谢你们,包容我在这里装逼的同时也给了我很多支持与鼓励,现在的心态对待这件事反而让我有点小高兴呢,因为林子大了,什么鸟都有,有人这么在意我,盯着我,说明真的有点影响力了,越多的人讨厌我,那么说明有更多的人喜欢支持我。    

这个世界是不公平的,每个人的家庭、身世、背景不一样,这个我们没法改变,然而这个世界又是公平的,单纯的抱怨、耍小聪明是没有任何作用的,你能取得多大的成就完全取决于你能有多少的付出,不管是我当初自学 Android 还是现在运营的公众号,我所有的付出读者们是有目共睹的,任何不理想的结果都应该从自身找原因,妄图以各种手段走捷径的行为最终只能是徒劳无功!    

其实对于投稿我一直是很纠结的态度,一方面是想让好的文章能被更多的读者看到,凭着我这点有限的影响力鼓励大家写博客、分享、交流,但是另一方面又觉得投稿的文章跟我自己的写作风格很不一样,很多读者表示还是看我的文章对口味。但是这下好了,有了这件事之后,就不用纠结了,以后不会轻易接受投稿了。    

人这辈子总会遇到各种各样的挫折,一帆风顺的人生反而不是好事,从我大学毕业,一直到现在,挫折只会让我更加有动力与欲望去战胜它。很多事先天注定,那是“命”;但你可以决定怎么面对,那是“运”!    

我运营这个公众号一直都是比较随意自由的,你们可以看到,发布文章的时间从不固定,都是啥时候写好啥时候发,文章主题也不固定,也是看心情,风格就更随意了,开心时在这装逼,骂我的人直接回击,从自媒体角度来说这都是比较忌讳的,但是我就是不想让自己太过认真,能有个平台,让自己没压力,轻松快乐的做自己喜欢的事,觉得就够了!    

但是这件事着实激励到我了,你越是担心我越做越大,我却是更有动力去做这件事,所以从今天开始我决定了以下事情:    

  • 1. 本公号只发布我个人原创的文章,除非特别优秀的文章,否则不再轻易接受投稿;

  • 2. 以后发布文章固定在每晚 10 点左右,但是不可能每天都更新,如果 10:30 左右不发布基本当天就不会更新了,请大家知晓;

  • 3. 入选精选评论的所有人我都会回复,就是这么认真;

  • 4. 你们对我的支持我都看在眼里,但是我良心张如果只有口头上的感谢未免太虚了,以后有赞助商赞助的都会优先考虑给你们谋福利,如果很长时间没有赞助商的福利,我会不定期的给你发放红包代替,说到做到;

这件事仿佛又让我找到了当时奋斗时的激情,人在一定时期总该找个理由来激励自己向更远的地方前行,也许是别人的鄙视,也许是自己的妹子,也许是一个绊脚石,也许是一句嘲讽。    

感谢那些障碍,让我找到理由,认真了起来!    

最后,在这些不能赞赏、留言的日子里,大家姑且忍忍,用点赞和点广告来表示对帅比张的支持吧。    

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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员或研究员,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。; 适合群:企业市场/公关负责、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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