生活杂感

天气这么热,我哪里通通不想去,只想躲在空调OFFICE里,连绵不断地构思未来的蓝图,我是有热情的,我是有冲劲的,我还能做好多好多的事,我还能创造好多好多的价值,因此我一直忙忙碌碌,尽管不想,但我不得不经常出去,在烈日下奔波才能看到希望,社会好大好复杂,人们好多好复杂,我们需要保持自已的本色在社会上飘荡在人群中行进,清醒地活着才不会迷失自已。
世界杯过去了,印象较深的有“刘黄段”,还有齐达内的光头,刘黄段其实挺不容易的,只是人们的要求太高太高,齐达内是个五好青年,突然的必定有无法接受的刺激,无论怎样,齐先生的谢幕是完美的,足球实际上只不过是一种带有娱乐性的运动,要养眼就要出彩出奇,平平淡淡是真,但并不精彩。
IT业越来越平静与平淡,缺乏激动人心的事件,有点怀念.COM火红的岁月,无数的程序高手在不知不觉中沦落为蓝领工人,很多频繁在TV上抛头露面夸夸其谈的所谓IT英雄,实际上大多是资本玩家,技术创新是GREAT的,但往往只是成为企业的空口号,太多的企业争先恐后地与类似字眼扯上关系,于是在这个混乱黑暗的市场上招摇撞骗混水摸鱼。技术创新是需要耐心的,我们最缺乏的就是耐心,当然有时候资金决定耐心,你都没钱了,你还如何耐下心来搞技术创新?还是先赚钱养活重要一些。在这个阶段,期望一家IT企业爆炸性地成长似乎已成为不可能的任务,因此大多时候,我们要有一颗平静的心,脚踏实地,一步一个脚印地前进!
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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