此刻的我只是为了写博客而写博客(流汗 ( ̄O ̄;))

我知道不带感情的写东西或者为了目的而写东西是写不出什么好东西的,可以的话我宁愿选择停下敲击键盘的手,继续听耳机里的音乐,抖我的腿,但是我还是想养成写博客的好习惯。
其实从没想过会成为一个程序员,我个人觉得我的气质和程序员不搭吧,我喜欢幻想的世界,以自我为中心,我喜欢那些超级酷炫的色彩和设计,不过也可以这样理解,程序员也是活在幻想世界里的以自我为中心能够创造各种代码可以实现的东西,总是给人带来新奇的也是程序员(就这样把自己引入这个职业吧),因为我总觉得我是个诗人(哭笑)。
其实选择做一个前端程(gong)序(cheng)员(shi),无非就是因为可以自己做酷炫的网站啊,大学里也没有这样的课,就只有自学了。其实最开始喜欢这个是因为酷炫,没错,关键点是在酷炫,蠢蠢的我没能领会其深意,自己把自己带进了这样一个“大坑“(后来才领悟这个酷炫其实指的是设计吧……),程序员做的无非都是按照设计师的样式来做的,从切图到搭结构再到写交互测验等,总觉得自己真的只是一个助梦者而非筑梦者或者逐梦者,想想也觉得有些可悲(其实从内心里我是很鄙视这样的自己的,不能做自己喜欢的事不就和不能和自己喜欢的人在一起一样么,虽然这个世界并不是如每个人的意,但我就是不愿将就),在大学自学前端的时光中有段时间,花钱在网上报了个班,叫做网站设计,就是教我们怎么设计网站,八节课,学得很开心啊:-),ps的技能得到很大的提升,之后就继续开始学习我的js和jQuery了,也没啥多的原因,就是在经历的多了之后就会发现自己真的喜欢什么,大不了从原点重新出发,于是就真的从原点开始学习了。
自学前端,对我来说有个很大的问题,就是不系统,也不能很好的检验自己,说去做一个网站吧,慢慢磨还是可以磨出来,但是年轻人,难免热血啊,那年暑假就出去实习了,哎,只能是哎了,在公司里,是能真的体会到自己是多么的渺小,一千各种豪言壮语,包括上一句慢慢的磨出一个网站,其实我连最基本的制作流程都不知道,顶多只是一个切图仔,架构师也是觉得我年轻吧,让我坐在那里看犀牛书,一看就是俩月,虽然期间也做过一些小的东西,不过从内心来说还是觉得不够,但是从功夫上来说,他的目的也是让我的基础可以更牢固吧(犀牛书确实是博大精深啊(´・_・`))。
自己功夫不到家,也怨不到谁,想去大的公司也不能怪学校差,只能扎扎实实的学习技术,把一个前端应该具备的知识以及其扩展知识学到心底领悟到其要领才是目前我应该做的,没什么好的监督方式,就开个博客好好磨砺自己吧。
其实我也很自豪自己是一个前端啊o(////▽////)q
不过这个怎么设置首行缩进啊,还是说要用html来写啊……

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。
### 流汗黄豆表情的绘制方法 使用 `turtle` 库可以实现一个形象生动的“流汗黄豆”表情,通过控制画笔的颜色、方向和轨迹来绘制出黄豆的基本轮廓、眼睛、嘴巴以及象征汗水的细节。 以下是一个完整的示例代码: ```python import turtle # 初始化画布 screen = turtle.Screen() screen.setup(600, 600) screen.bgcolor("white") # 创建画笔 pen = turtle.Turtle() pen.speed(3) # 绘制黄色圆形脸部(黄豆主体) pen.penup() pen.goto(0, -100) pen.pendown() pen.color("black", "yellow") pen.begin_fill() pen.circle(100) pen.end_fill() # 绘制左眼 pen.penup() pen.goto(-40, 30) pen.pendown() pen.color("black") pen.begin_fill() pen.circle(10) pen.end_fill() # 绘制右眼 pen.penup() pen.goto(40, 30) pen.pendown() pen.begin_fill() pen.circle(10) pen.end_fill() # 绘制嘴巴 pen.penup() pen.goto(-30, -20) pen.setheading(-60) pen.pendown() pen.circle(30, 120) # 绘制汗水线 pen.penup() pen.goto(80, 60) pen.setheading(30) pen.pendown() pen.color("blue") pen.pensize(3) pen.forward(40) # 结束绘制并隐藏画笔 pen.hideturtle() turtle.done() ``` 该代码实现了以下几个关键元素[^1]: - 使用 `circle()` 方法绘制圆形的脸部轮廓,并填充为黄色。 - 左右眼分别绘制为两个黑色实心圆。 - 嘴巴部分通过调整起始点和角度绘制一段弧线。 - 汗水线条以蓝色表示,从脸颊一侧斜向延伸,体现“流汗”的效果。 - 最后调用 `hideturtle()` 隐藏绘图光标,并使用 `turtle.done()` 保持窗口显示状态。 ### 相关问题
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