又一本想看的书:The New Oxford Book of Literary Anecdotes

本书由约翰·格罗斯编纂,从乔叟至J.K.罗琳,涵盖了三百多年的英语文学逸事,满足现代读者对八卦的好奇心。
专门写很多人的八卦的书
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 正如约翰·格罗斯(John Gross)在《新牛津文学逸事集》(2006年)的《序言》开篇所言:八卦是一种深深植根于人类心底的冲动。除了饭桌边沙龙里的口耳相传之外,英语文学已经有了三百多年的逸事出版传统。随着传记、回忆录、日记、书信、媒体报道的积累,人类对于八卦的渴望有增无减。
  
  1975年出版的詹姆斯·萨瑟兰编纂的《牛津文学逸事集》(Oxford Book of Literary Anecdotes)写到迪伦·托马斯(1914—1953)为止,早已满足不了当代读者的胃口,于是约翰·格罗斯及时填补空白,编出了一本《新牛津文学逸事集》,从乔叟一直八卦到哈里·波特之母J. K.罗琳,而且两书的重复之处不超过十分之一。约翰·格罗斯曾在《泰晤士报文学副刊》当了七年编辑,又在《纽约时报》工作了五年,写过《文人的兴衰》(The Rise and Fall of the Man of Letters)、《夏洛克:一代传奇及其遗产》(Shylock: A Legend and Its Legacy),编有《牛津格言集》、《牛津散文集》、《牛津喜剧诗集》以及《新牛津英语诗》,2002年还出版了文集《莎士比亚之后》。如此渊博又不乏好奇心和幽默感的人,想来不会让文人八卦爱好者失望。
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书评全文见:
[url]http://www.douban.com/review/1320141/[/url]

英文电子版已经被我搜到了,共享到圈子里去了。
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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