说说我心中的Linux系统

本文分享了一位普通人的Linux学习之路,强调信心与坚持的重要性。作者推荐《Linux就该这么学》作为初学者的最佳读物,指出书中图文并茂、语言幽默,易于理解,适合初学者自我学习。

我不知道在阅读此篇文章的你,是一个什么样的人,或许你只是偶然看到此篇文章的路人,或许是对linux有兴趣但没接触过linux的圈外人,或许是已经入行没多久的菜鸟,或许是喜欢linux却学习不下去预备放弃的人更或许你是linux运维技术行业资历远胜与我的人,不论你是什么样的人,都希望在你阅读完此篇文章后,可有所收货,才不枉费著写此篇文章的我与耗时阅完文章的你。

先来简单的说说我自己吧,普通人,既不是富二代也不是官二代,高考一般发挥上了普通二本,志愿填的是土木工程,接触linux已经有俩年了,但是对linux运维技术行业的喜欢是从我高中阶段就开始了的。
或许你们会觉得疑惑,为什么我高中阶段就喜欢linux运维技术行业却最后上的专业却是土木工程,原因说说我心中的Linux系统很简单,我身边得人告诉我,玩计算机的都是大神,普通人入圈只会扑街成狗,所以当初未选择这个行业,是源于我对自己的不自信与大众对计算机行业认识的偏差。
所以在这里我想说,如果你对linux运维技术行业有兴趣,请你一定要对自己有信心,迈过第一步,才有迈第二步的机会与可能,确实,我不否认学习linux的都是聪明人,笨的人学不会linux,因为这个世界上,不存在真正的笨蛋,那个人生下来俩只眼睛一个鼻子一张嘴巴,能有什么区别?真正的区别是你在你人生路上的选择,是在于你在做事情的执着与坚持。
凡事在最难的地方,便是开头,很多不敢去学习linux的或者学习linux的菜鸟,学不下去的缘由,很大一部分是不知道自己应该怎么去做,在我刚刚进入这个行业的时候,也是如此,很迷茫,不知道自己的一腔热血能否真的让自己坚持下去,事实上,可以的,因为学习linux本身就没有我们想象的那么难。
之前有个好友问我,初入linux运维技术行业,需不需要花大价格去上专门的课程,当然,如果你有钱,我自然不会去阻止,但是我认为,确实是没有这个必要,而且一节linux运维技术行业的课程课费并不便宜,不如花个几块钱网费了解linux运维技术行业的大致内容,再去书店买本有关与学习linux的书本,跟着书本自己学,这样你初入linux的经济投资并不大,但是在linux行业需要得真正投资是你的坚持。
跟着书本学习linux,也不是介绍linux的什么书都可以的,市场上有关与学习linux的书,不在少数,选择异常重要,在这里我推荐一本叫《linux就该这么学》的书,那么我为什么会推荐这本呢,原因很简单,看着本书学习linux会比你看其他的书更容易学,因为它书中的内容,不像其他书一样乏味。
学习的过程本就是很难坚持的,而linux运维技术行业的代码命令之类的也自然不会让人觉得有多有趣,再看那些纯粹的理论知识,便更难坚持下去了,所以学习不能盲目,而这本书它结合了图文,并且里面会以幽默的话语去吐槽linux的槽点,让人更有兴趣学习下去。
并且这本书是教你刚刚学习linux应该准备点什么,应该从哪里开始的,全书有着大量制作过程的截图,并且文字也是大白话文,不会存在看不懂的现象,书中也有对linux开源系统详细的介绍,可以让你在短短几分钟的时间内,重新认识linux,而且书中还记录了刘瑞大师学习linux的心得,我想对于初学linux开源系统与与我一样觉得没必要花大价钱去专门学习课程的人来说,是最好的选择了。
喜欢linux运维技术行业,又不敢深入的另外一个缘由,想必是对于开源系统前途的犹豫,那么我想问问你们,在21世纪的今天,什么东西是最发达的?
IBM创始人兼CEO的托马斯·约翰·沃森曾今说过,“世界市场对计算机的需求大约只有5部,”然而现在几乎每家每户都有一台电脑,所以对于linux的前景问题完全不需要考虑,随着市场的扩大,对开源技术人员的需求只会越来越多。
linux的魅力是无限的,因为对它的热爱与喜欢,所以才会让我放弃原本安定的工作与生活,重新去学习linux,事实也证明我成功了,当然不仅仅是我,不管是任何人只要你想要学习linux,都可以的,而且不是说linux行业会与其他行业所冲突,刚刚入圈的人,你们完全不需要放弃你们现在手中所忙的事情,完全可以兼顾的,白天可以学习或是工作,晚上跟着《linux就该这么学》这本书去学习linux,所以并不会太费精力,一定要摒弃那种所谓对linux很难学的观念,重点还是看你是否真的想要。
问问自己的心是否真的喜欢linux,如果是,那且抛开顾虑去试试吧,只要去努力,结果不会令你失望的。

转载于:https://blog.51cto.com/14197666/2377475

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。
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