万卷书 - 无题

本书揭露了一些企业如何通过支持社会事业,如多样性和平等,来赢得公众信任并增加收入,同时在背后继续进行不道德的商业操作。这种被称为“觉醒资本主义”的现象,使得公司利用道德高尚的口号作为烟雾弹,转移公众对其不良行为的关注。书中通过案例分析,揭示了企业如何操纵社会价值观念,以及这种做法对社会和消费者的影响。

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这书讲了什么?了解企业如何利用社会事业为自己谋利

你可能知道舞台上的魔术师是如何利用分散注意力的方法,这是他们表演的一部分。他们使用闪烁的灯光、烟雾和漂亮的助手来掩盖他们真正的工作。

但你是否知道,一些企业也在以自己的方式玩着同样的把戏?公司的核心本质,寻求利润。但他们当然不想做得太明显。

那么,他们一直隐藏在背后的小动作是什么?通过公开支持性别多样性和气候变化等事业,公司赢得了消费者的信任,从而转化为更多的收入--而他们却在幕后继续攫取资源。这本书拉开了遮挡的幕布,揭示了它是如何做到的。

公司利用这种wokeness作为一种自命道德高尚的烟雾弹

"woke"(觉醒)一词起源于几十年前,当时黑人活动家相互警告要 "stay woke"--换句话说,要对当前的现实保持警惕。从那时起,这个词的用法已经大大扩展。现在,你可以对任何类型的基于种族、性别或基于性别差异的不公正现象保持警觉,例如微侵犯--小的冒犯行为加起来会带来很大的伤害。如果你是警觉的,你就会深刻察觉到无处不在的的无形组织结构的运作。

近年来,woke的思想获得了很大的吸引力,特别是在白人、沿海郊区居民中。企业也注意到了这一点。他们已经抓住了 "woke &

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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