游民稗史-程序员的小说(12)

博客讲述了程序员“我”向老板辞职,谎称去广州帮同学创业。期间与于娜、路清盈有情感交流,指出于娜的不足。回家后发现大弱也辞职要去石家庄帮同学创业,当晚两人喝酒,大弱喝吐,“我”因酒精无法入睡。
  “老板,我要辞职。”这天,我将写好的辞职报告交给老板。
  “咋地,在这儿干,不好么?”老板惊奇地抬起头来看我。
  “不是,我——广州有个同学要创业,我想去帮个忙凑个手。”我不得不撒了个谎。现在我的处境有些尴尬,所以我想到了离开这里南下,反正我在这里暂时还没有什么牵挂——也许等到有牵挂的时候就晚了。这时候我下意识回头看了看于娜,发现她也在瞪着我。我恶作剧地对她笑了笑,然后扭过头去。
  “行咯,那——你到那儿好好干吧。”老板说,一脸的无奈。

  我走出门外,看到了路清盈。
  “你看,这是今天的报纸,你把这个给于娜看……”她递给我了一张今天的《太原日报》。
  我接过来,在那个通常用来刊登一些记者自我意淫文章的社会新闻版块发现了一条消息,名字是《一人重伤街头,原是惯犯》。我对她笑笑,说:“我,已经辞职了。”
  “你要离开于娜,你真的不喜欢她吗?”
  我沉默片刻,对她说:“要说喜欢,我倒是更喜欢你,因为你是个贤妻良母型的,我就喜欢这样的。”
  不知为何,路清盈呆呆地看着我,说不出话来。我将报纸塞到她手里,然后转过身去。还没走出两步,于娜的声音从背后响起:“嘿,李马,你要去广州,路姐姐也应该是和你一起去吧?”
  我回过头,轻轻而又认真地对于娜说:“丫头,我记得以前问过你一个问题:你知道你为什么到现在还没有男朋友吗?活泼没有错,但你更要做一个通情达理、善解人意的女孩,就像你路姐姐一样——吃醋可不是通情达理,更不是善解人意。”
  于娜被捅到了伤心处,眼圈一红,捂着脸跑开了。我再看路清盈,她还是呆呆地看着我。
  “走了,你也保重。”我对她尽量绅士地笑笑,走开了。

  坐在公车上,我开始胡思乱想。
  于娜的确太幼稚了;关雪挺合适我,不过她已经是别人的老婆了,而且还经受不起两地恋情;至于路清盈,通过这段时间的接触我倒是认为她是个很不错的女孩,和关雪一样善解人意,而且比关雪更加通情达理。突然我觉得自己好像“革了命”的阿Q一样,竟然开始觉得女人已经任由自己挑选了。于是不由得自嘲地笑笑,摇了摇头。
  “大哥哥,你一个人在傻笑什么呀?”这时候,坐在旁边的一个只有六七岁的小丫头好奇地问我。

  回到家,发现乱糟糟地成了一团。“小偷?”这是我的第一反应。然后我冲了进去,发现大弱正在收拾东西。
  “我 操,你 他 妈 的愚公移山呢?”我松了口气,骂道。
  “我 操?你 他 妈 的回来这么早,又装醉旷工了?”大弱回敬道,“——老子辞职了,后天走。”
  “你也辞职了?”我说。
  “对了,”大弱停下手头的活儿,站起来问我:“你知道我要去哪儿么?”
  我摇摇头,说:“不知道——不过你小子去哪儿都会给中国人民造成负担。”
  “别贫了,告诉你:石家庄!老子有个同学在那边创业,我过去帮忙去。”这时候我心里一动,想起了刚编不久的那个瞎话,这忒巧了也。
  大弱看看我,接着说:“明天下午,坐汽车走。”
  “你二呀你,干吗不上午走?”我说。
  “今天晚上跟你一醉方休,明天上午睡觉,下午走。”大弱看着我笑笑。这时候,我心里突然一阵酸。
  “俺们那旮都是东北‘淫’么!”他接着说。

  这天晚上我们喝了两瓶酒,大弱一瓶我一瓶。他真喝多了,哇哇吐个没完——这也是我们喝酒的历史上他第一次喝吐。在扶大弱上床的过程中,我想起了路清盈——我喝醉那天她也一定是这么扶我的。
  我摇摇晃晃地爬上了我的床,酒精给我带来的浑身燥热以及精神上的兴奋感让我无法入睡。
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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