谈论学习方法

古人云“技多不压身,”很多人对技术的看法:认为技术越多越好。计算机知识很多,很杂。

如果想要把未来和财富绑定在自己手中,一方面需要一点前瞻性,代价是学习的痛苦。

很多人觉得思维导图有用,他们用繁杂的思维导图来表示构建知识体系。

计算机知识是臃肿的!

现有的各种渠道的网课,书籍,都是很臃肿的。

尤其是计算机知识体系,很多书籍仿佛大学计算机图书馆的缩写,抛弃了精华,囫囵吞枣,

什么都要学,什么都学不会,

对于我自己而言,这些知识倒是不难理解,如果能够赶时髦,用思维导图来构建知识体系,

就可以把抽象的技能转化为实用的工具。放松了大脑和身心、

构建计算机知识体系是很难的!

构建知识体系的前提是理解了知识点,而理解日新月异的知识点的前提是掌握计算机基础。

也就是《计算机组成》、《计算机网络》、《操作系统》、《数据结构》。

把这些能够理解透彻,可以达到能理解很多新东西,具有一定的前瞻性。

这些够了吗?肯定够了,不光够了,很多人也理解不透。

像是计算机组成,我不敢讲我能理解透。能理解透机制了,那么,数字电路呢?

模电呢?当然,正规大学一般会提供一系列的服务,让消费者(带学生)感受到震撼,

哈哈哈哈哈哈哈。

有没有什么方法来减轻构建知识体系的难度?

当然是有的,那就是拿来主义,直接用别人构建好的。

一定要用知识体系吗?

学习一定要构建知识体系?这个因人而异,现实之中很多人是靠类似目录一样的东西记住知识,通过考试的。而且,知识体系这个东西,真的科学还有待考证。

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,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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