优快云博客开山之作——启程

作者反思过去对待工作的消极态度,决定改变观念,通过努力工作让生活更宽裕,让父母更舒适安心,让爱情更温馨浪漫,让生活更有质量。文章呼吁人们正视工作的重要性,以积极的态度面对工作,从而实现个人价值与生活质量的双重提升。

     应同事建议,加入写csdn专业技术博客旅程,想想对自己成长也是有百利而无一害,人总得在慢慢摸索中前进,不断的总结中得以成长,加之有小伙伴监督实施,何乐而不为!

     本篇便为开山之作,思过往之不上进,决心之不坚,痛定思痛,一改前非。别无它求,只希望自己在这条路上能走得更远,更顺利,更潇洒!

     参加工作快两年了,想想这么长时间来自己对工作的态度,一言以蔽之——期望过高,投入甚少!总会有这样的一些想法时不时浮出心头,工资太低、福利太差、工作环境不舒适、学习的机会太少……老觉得工作只是工作,占据我们生活的大部分时间,却永远不能让其成为生活的主旋律;总喜欢拿工作与爱好、工作与朋友、工作与恋爱、工作与亲人、工作与健康等等去比较,很多人都会觉得后者重于前者,的确!这并没有错,可往往却因此忽视了工作对我们的重要性,不用一种积极的态度去面对工作,殊不知没有一份可靠地工作,在这个繁华的城市里却是寸步难行。

     我不愿自己是一个工作狂,成为钱的奴隶。可我也希望通过自己的努力让生活更宽裕些,人总会被一些物质的东西所迷惑的。如果可能,为何不让父母更过的舒适安心些;如果有可能,为何不让爱情更温馨浪漫些;如果有可能,为何不让生活更有质量些!所以,改变一下自己对工作的态度吧,或许坚持一种习惯,便会让自己后面的路走的更坚定,选择更游刃有余!

     启程啦,我为自己加油!!!

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操教程,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,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、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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