毕业生活第一季——fubai

一名程序员在经历六个月的工作后,意识到自己渐渐偏离了技术初心,决定重新出发,专注于提升技术能力并找回最初的激情。
[size=large]  从7月初入职到现在刚刚好差不多是6个月,突然想起写博客,是因为最近技术被鄙视了。被老人各种看不起了,一瞬间感觉到了,自己被这个社会安逸的节奏带走了曾经的热血豪情。所以决定,重拾生活,重拾技术,开始努力。因为听到过这样的一种观点:就现在这种社会风气,想要成功,根本轮不上拼天赋。虽然我不完全赞同这个观点,但是我依然觉得,作为想要努力改变当前不好状态,把这句当作一种安慰或则说一句座右铭,还是很有效的。所以,我决定给自己制定目标开始奋斗。那么曾经记录技术的地方,我就回来了。开始吧,愤怒的程序员。
   曾经爱好编码的那一腔热血变成了,少给点需求,少加点班,让小资生活来的很快点吧。也许这就是进入社会的第一道坎。没有意识的,我们就跟着这个潮流越行越远。“fubai”真是一个好词,不仅可以用来形容一些贪官污吏,更适合形容我们这群翩翩少年进入社会慢慢变化的样子。微薄的工资虽然不能让我们去买房买车,但那什么iphone、ipad、imac还是能勉强买上,把自己想要的衣服、化妆品、奢侈品都买上。终于过了一把“土豪”的小资日子。这样越来越远,最后忘记自己最初的样子。安于现状,不思进取。
    生活的重心失落之后,没有目标的生活,最后让我认识到我只是一个平凡人。或许我应该甘于平凡,甘于在小资生活与羊群意识中慢慢变老,直到死去。我可以甘于平凡,但我不能忍受自己这种该死的羊群意识、还未开始就承认自己输了的这种该死的意识。总是被动、总是逼迫、总是逃避。我必须开始出击、开始不害怕与人争执、与人矛盾。我为何会变成那样?我该死的自尊心,在谁的挑战下,一次次退出底线。直到现在的忍无可忍。
 幸好,还可以重来。我现在就要重来。
    第一步:认知系统常用技术,熟悉业务,认知框架。
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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...
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