【回望2022,走向2023】一个双非二本非科班的学生的旅途

目录

1.自我介绍

2.高考与暑假

梦想

幻灭

决心

暑假

3.大一上学期

4.奋进之路

5.展望未来


1.自我介绍

我是一个双非本科的大一学生,在2023年的新春之际,借着优快云的这次年度总结活动,来好好回顾一下,2022这个平凡却又不乏精彩的年份。

2.高考与暑假

高考前夕:

梦想

       从小学到初中,再到高中,我一直是一个平凡的人,拿着中等的成绩,因为数学不好,我选择了文科,唯一值得一说的,我一直很喜欢历史,以后也想从事历史相关行业,高中也考过历史全校第一,也因为如此,我高考数学虽然只考了60分,但最后总分上一些二本还是没有很大问题的。

幻灭

        直到我填报志愿时,我才发现,双非二本几乎没有历史专业,仿佛是一个虚无缥缈的梦,醒了,文科学生能够填报的志愿,何止是屈指可数,一眼就能看到底。疫情让本就不富裕的我的家庭承受了不小的压力,我需要就业

决心

       我和我的妈妈看中了计算机专业,怎么进去,这是一个问题。再三斟酌与搜集学校的信息,我选择了一个可以文科生转理科专业,且容易转专业的学校。

暑假

       我能力不强,也没有什么学习的天分,考上一个双非本科我已经拼尽了全力,所以我对我对学校还是很满意的,暑假我也没有宏伟的计划,所以就想着写写小说、学学板绘就过去了。

(现在想来挺后悔的,浪费了暑假宝贵的三个月)

3.大一上学期

        一开学,打听到转专业的要求和时间后,我立刻就开始挣扎,我最后进的是深圳技术大学的市场营销专业,以现在的就业环境,一个没有背景的技术大学出来的商科学生我不觉得有什么就业的空间,所以,顺着学校要求,我在B站上搜索C语言零基础自学教程。

         真的很幸运,也很感谢鹏哥,他是我编程道上的引路人:

      我花了三个月,完成了C语言初阶的学习,也在持续关注学校大数据学院的动态,学校的蓝桥杯开始报名了,我就也去凑了个热闹,参加了蓝桥杯校内选拔兼ACM集训队迎新赛:

       拿了商学院第一,新生组30名,刚好前30拿了二等奖 ,但是我们学校比较抠门,蓝桥杯拿到省一才给报销报名费。另外,学校的ACM队也有入队邀请(二等奖以上都有),不过我拒绝了,我并没有很强的去竞赛的愿望(才不是因为我数学菜,高中三年数学没及格过),顺手去参加一下竞赛,就当历练了,要是能顺个奖自然更好。

4.奋进之路

        寒假悄然而至,我发现,一整个学期。我才学完了C语言初阶,如果照这个进度,或许明年转专业的考核我能考过,但是,大学也就平平凡凡过去了,只是以现在的社会背景,平平凡凡能找到工作吗?我不知道。

        自从踏上学习编程的路,我也遇到了很多同学,他们也是大一,但是在我还没学完C语言时,他们已经开始数据结构、c++、java、Linux,甚至自己搭建博客创作,我也不想落后,所以我决心寒假好好学习编程。

         新的一年开春了,正是开始学习C++的好日子。

5.展望未来

       我希望我未来也能跟上无数同龄大佬的步伐,在学习中度过充实的每一天。

       “没人能决定你的命运,除了你自己。”

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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