绕了几个弯

作者记录了一次春游的经历,游览了渭水园、溶洞及凤凰古镇等地,描述了旅途中的见闻感受,包括自然风光、人文景观以及个人的心情变化。

闭会的所在是一个天然的度假戚忙场合——渭水园。私事终了,天却下起了细雨,我们地点的院子里简直无人。我便推着同事一同去拍照。阔别都会的处所老是氛围清爽,使人心如行水。这里很有世中桃源的况索然无味,小小的天井,精巧的规划,在细雨中显出几分落漠。由于不是周终,这里客房多数空着。全部园子有800亩,外面有许多文娱设备,如果繁华时,必定也非喧嚣之所。碰巧的是,那早,我们绕着园子不雅景时,四处空荡荡,周边一处水里传来家鸭奇异的啼声,凭加了无量的寥寂。雨后的情况益收隐得清凉。四处有少得很繁的花树,有人说是一种樱花,我不认得,只是且听着罢了。天亮上去,到处的灯光也是稀密降落的,我们登上白昼滑草的高台,背远处瞭望,能看到高速公路上灯光如线,风景很普通,但心境却很好。早晨享用了温泉水滑的淋浴,又闲谈到子时以后。

十几分种后,终究进了洞。进了洞后,目光刚顺应,便知道方才那人真是好意在提示。只是出去了,断无归去的原理。……像抢购器材一样排着队来观赏洞里的喀斯特面貌,心境好不愁闷哪。时不时会听到有人喊:别挤了,都别挤,挤啥挤。幸亏洞中还有白红绿绿的灯光,吸引着我们抬头观看,说真在的,在这类情况下,观看溶洞偶景的愿望真是加半了。也听不浑导游蜜斯在讲些甚么,就这样挤挤挨挨,一步一步地往里挪。时不时还要留意有足踩空的风险。偶然走着走着,酿成两条路,人会略微紧快点。可是不暂,两队人又邂逅在一个洞口,而且只容一人蹲身而过。这时候才知道什么叫寸步难行,什么叫摩肩相继,什么叫步履维艰,什么叫风雨不透,什么是前无路可通,后无路可回,什么叫迫不得已……偶然也会听到有人谈笑,一直自大个子太低,没想到在这儿找到自负了。本来这溶洞地形庞杂,有的中央,个子高的人简直得半跪着才干过来,若后面的人匆忙不动,则要蹲上片晌,尽无回身的余地,象肥胖那样的肥人是不管若何过不去的。最蹩脚的是后面的人不讲文化,使个“暗器”,让跟在前面的人躲无可躲,只能掩鼻自认倒运。我战同事则一会女“掉散了”,一会儿又成功“会师”。拿着机子总也寻不到最好地位,只是当场举着拍,以是真是只能“留影”了。走了一个多小时,突然一会儿恍然大悟,这才终究解脱了人群。不过最好景面又被先到者或照相挣钱的人盘踞着。我们方便“恋战”,曲奔洞口而去。出来一转身,一座新建的年夜弥勒笑嘻嘻地坐在那里,原来我们出来的洞口竟是他白叟家的袖口,这个创意还蛮风趣。趁着暴风乍起,卷烟飘集的空,把僧人当配景,又咔嚓了几张。一起下山去了。出来倒车又虚掷了时间,但我们保持原来的路程,要到凤凰古镇去游历一番。

第两日,神情仍然奕奕,由于又能够出去玩了。

这么个诗情绘意的名字,很让我等待,我想把它取才去过的青岩古镇对比一下。到了那里,镇口的房子都是瓷片展就,比普通的农家屋子还好看。绕了几个直,才看到老房子的古镇,一概玄色的大门,门口都揭着红红的春联,才现出古镇的面貌。街道的路不太平坦,也不敷整齐,铺面里的商品有的也过于古代,已然褪去了古朴的面貌。街道不很长,走不了十几分钟就到了止境。镇上已有几家挨烊了,与传奇中的漂亮截然不同。尝了尝一种叫糍粑的小吃,约莫不能吃辣的原因,也没觉着滋味共同。写这些话之前,我特别上彀看了看网友照片,好像感触感染也很差别,他人都是溢好之词,照得也比拟专业。大约我们来时天已将晚,疲乏的人在日暮西山之际离开疲劳的古镇,统统都出现的是一种疲态。

早就有去榨火溶洞的欲望,前几日借念道了一番,不意便到了面前。内心正欢欣着,虽然老庸人自扰又下了几滴雨,也念着是为我们洗尘罢了。进了景区,有几段石阶挺陡,低着头正走着,下面上去一个三十多岁年岁的男士大声道讲:不上去毕生遗憾,上去遗憾末身。我们转头都去看他,他又减了句:出三个小时下不去。但是看看这山真实不下,便狐疑此人定是碰到了甚么不爽的事,故弄玄实而已。我们既然来了,不管怎样是要走一遭的。没走五分钟,离洞口另有一百余米,人就上不去了。本来明天恰好周六,秋游的人皆趁空来踏景了。洞心有保安保持次序,举目能睹,因而便放心排队进洞,趁着清闲又照了几张相,心里还是充溢悲观。

记得从前听越剧,唱词里就说:春季不是读书天。如今细细体会一下,还实是。春景有限,人死苦短。整天坐在书斋里读他人的工具,再出色也是他人的,究竟不如本人进来亲历亲为。春天本来长久,比如芳华也不外稍纵即逝,若不克不及实时捉住,即是孤负了老天的眷瞅。如许想着,时机就来了。

在些许绝望中,踩上了回程。我晓得在湘西也有一个凤凰古镇,由于沈从文的来由,或许那边才是更切近那个称号的中央。——正在某个春季,没有合适念书的日子,或许我又会近止,往那边看看。

我热切天渴望着。

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值