一点感想

距离上次的博客已经过去了5个月,工作至今也有了一年。一年期间感觉什么也没增长,除了体重。每天的工作任务其实也不是很繁重,但总是感觉莫名的烦躁,坐不住。除了每天坚持keep似乎没有什么可坚持的了。难道这就是生活吗,不,这只是庸人自扰罢了。你想做的事就去做好了,想去见什么就去见,一切并没有那么糟,just do it。
内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕电力系统中低碳经济调度问题展开,结合分布鲁棒优化(Distributionally Robust Optimization, DRO)与机会约束规划(Chance-Constrained Programming, CCP),引入N-1安全准则以提升系统在元件故障情况下的可靠性。该方法在不确定性环境下(如风电出力波动)保障调度方案的可行性与经济性,同时降低碳排放。文档提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验结果,适用于高水平学术研究与工程应用验证。; 适合人群:具备电力系统优化、运筹学及不确定性建模背景的研究生、科研人员及电力行业工程师,熟悉Matlab编程与优化工具箱(如YALMIP、CPLEX/Gurobi)者更佳;适合从事智能电网、低碳调度、鲁棒优化方向的研究者; 使用场景及目标:①复现顶级EI期刊论文中的分布鲁棒机会约束模型;②研究N-1安全准则在低碳经济调度中的集成方法;③掌握分布鲁棒优化在电力系统不确定性处理中的建模技巧;④为微电网、综合能源系统等场景下的可靠、低碳调度提供算法支撑; 阅读建议:建议结合文档中提供的网盘资源(含YALMIP-develop等工具包)进行代码调试与实验验证,重点关注不确定性建模、机会约束转化、鲁棒优化求解流程,并可进一步扩展至多能源协同、需求响应等复杂场景。
【23年新算法】基于鱼鹰算法OOA-Transformer-BiLSTM多特征分类预测附Matlab代码 (多输入单输出)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化Transformer-BiLSTM模型的多特征分类预测方法,适用于多输入单输出的预测场景,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法融合了新型元启发式优化算法OOA与深度学习结构Transformer和BiLSTM,旨在提升分类与预测精度,尤其在处理复杂非线性时序数据方面表现出较强能力。文档还列举了大量相关科研方向与技术应用案例,涵盖机器学习、深度学习、路径规划、电力系统优化等多个领域,突出其在科研仿真与工程实践中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法开发工程师,尤其是关注智能优化算法与深度学习融合应用的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于时间序列分类与预测任务,如能源负荷预测、设备故障诊断、信号识别等;②为科研人员提供新算法复现与模型优化的技术参考,推动智能算法在实际系统中的落地;③促进OOA等新兴优化算法与主流神经网络架构的结合研究。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OOA算法对模型超参数的优化过程以及Transformer-BiLSTM的特征提取机制,同时可参照文中其他案例拓展应用场景,提升综合建模能力。
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真,包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于Matlab/Simulink实现的虚拟同步发电机(VSG)并网空载仿真研究,重点涵盖有功-无功功率环控制与电压-电流双闭环控制系统的设计与实现。通过构建VSG的数学模型,模拟其在并网空载条件下的动态响应特性,深入分析了VSG的控制策略及其对电网稳定性的影响。同时,文档还涉及下垂控制与虚拟同步机两种grid-forming控制方式的性能对比,旨在为新能源并网系统提供更加稳定可靠的控制解决方案。配套代码可用于复现实验结果,便于进一步研究与优化。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab/Simulink仿真能力的高校研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握虚拟同步发电机的基本原理与建模方法;② 学习并实现有功-无功功率解耦控制与电压-电流双闭环控制策略;③ 对比分析下垂控制与VSG控制在并网稳定性方面的差异;④ 支持相关课题的仿真验证与论文复现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步运行仿真模型,理解各模块参数设置及其对系统动态性能的影响,重点关注控制器设计逻辑与仿真结果分析,以提升实际动手能力和科研创新能力。
撰写一篇详细的周报感想需要结合具体的学习内容、技术难点以及个人成长体会,使整体内容具有逻辑性与实用性。以下为基于网络资料整理的写作方法: --- ### 周报感想写作方法 - **语言学习的深入理解** 在中级日语课程中,通过《新编中日交流标准日本语》第8-9课的学习,掌握了复合动词的基本构成方式及使用场景,如「取り出す」「見つめ」等表达在日常生活和职场沟通中的应用。敬语体系的学习增强了对日本商务礼仪的理解,提升了书面语与口语之间的转换能力。 - **技术研修的实际操作体验** C语言的学习过程中,重点掌握了变量类型(int、float、char)、流程控制结构(if-else、for循环)以及函数调用机制。通过编写实际程序,例如计算数组元素之和或实现简单的排序算法,加深了对代码执行流程的理解,并提高了调试技巧。 - **配列(数组)的应用实践** 数组是C语言中最基础的数据结构之一,其索引访问、初始化方式及遍历操作是编程中的核心技能。例如,以下代码展示了如何使用一维数组计算平均值: ```c #include <stdio.h> int main() { int scores[] = {85, 90, 78, 92, 88}; int length = sizeof(scores) / sizeof(scores[0]); int sum = 0; for(int i = 0; i < length; i++) { sum += scores[i]; } float average = (float)sum / length; printf("平均点: %.2f\n", average); return 0; } ``` - **语言与技术的融合提升** 日语学习与编程训练看似领域不同,但都强调逻辑性与结构性思维。日语作文练习“开心的一天”锻炼了语言组织与表达能力,而编程则培养了严谨的问题分析与解决能力。两者相辅相成,有助于在跨领域工作中建立更强的适应力。 -. **反思与展望** 回顾本周学习,发现部分语法点仍需反复巩固,尤其是在复杂句型构造方面。此外,在编程实践中,面对指针与数组的关系时仍有理解盲区,计划在后续阶段加强相关知识的系统梳理,并通过项目实操提升综合能力。 ---
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