英语听写达到100篇

2013年5月30日开始听写VOA Special,在听了47篇后,2013年7月8日开始听写沪江英语中的VOA Standard节目,后来又试试TED节目,今天一共坚持了100篇。

 

048.VOA.美国独立日(1_2).mp3 
049.VOA.美国独立日(2_2).mp3 
050.VOA.Aids.mp3 
051.VOA.美国六月就业率再超预期1.mp3 
052.VOA.love is difficult.mp3 
053.VOA.移法立否,两院共商.mp3 
054.VOA.克罗地亚加入欧盟(1_2).mp3 
055.VOA.克罗地亚加入欧盟(2_2).mp3 
056.VOA.保障未来粮食供给海地篇(1_2).mp3 
057.VOA.保障未来粮食供给海地篇(2_2).mp3 
058.VOA.反非洲之角的暴力极端主义(1_2).mp3 
059.VOA.反非洲之角的暴力极端主义(2_2).mp3 
060.VOA.西半球国家能源一体化(1_2).mp3 
061.VOA.西半球国家能源一体化(2_2).mp3 
062.VOA.《湄公河下游倡议》(1_2).mp3 
063.VOA.《湄公河下游倡议》(2_2).mp3 
064.VOA.民主过渡_埃及必胜(1_2).mp3 
065.VOA.民主过渡_埃及必胜(2_2).mp3 
066.VOA.打击逃税(1_2).mp3 
067.VOA.打击逃税(2_2).mp3 
068.VOA.民间正义的幻想(1_2).mp3 
069.VOA.民间正义的幻想(2_2).mp3 
070.VOA.坚定立场_毁誉参半(1_2).mp3 
071.VOA.坚定立场_毁誉参半(2_2).mp3 
072.VOA.华盛顿邮报久旱逢甘霖(1_2).mp3 
073.VOA.华盛顿邮报久旱逢甘霖(2_2).mp3 
074.VOA.马里新政府_必要助经济(1_2).mp3 
075.VOA.马里新政府_必要助经济(2_2).mp3 
076.VOA.泄密曼宁被判入狱35年(1-2).mp3 
077.VOA.泄密曼宁被判入狱35年(2-2).mp3 
078.VOA.刚果金再起战火(1-3).mp3 
079.VOA.刚果金再起战火(2-3).mp3 
080.VOA.刚果金再起战火(3-3).mp3 
081.VOA.新建尼加拉瓜运河_改变全球贸易运输(1-2).mp3 
082.VOA.新建尼加拉瓜运河_改变全球贸易运输(2_2).mp3 
083.VOA.联合国国际水合作年(1_2).mp3 
084.VOA.联合国国际水合作年(2_2).mp3 
085.VOA.美国敦促对叙利亚采取行动_(1_2).mp3 
086.VOA.美国海军大楼枪击事件(1_2).mp3 
087.VOA.美国海军大楼枪击事件(2_2).mp3 
088.VOA.医改法案仍是争论焦点(1_2).mp3 
089.VOA.医改法案仍是争论焦点(2_2).mp3 
090.VOASP.美国政府关门(1_2).mp3 
091.VOASP.美国政府关门(2_2).mp3 
092.VOA.聚焦美国政府关门.mp3 
093.VOA.美政府关门尚未影响小镇居民生活(1_2).mp3 
094.VOA.美政府关门尚未影响小镇居民生活(2_2).mp3 
095.TED.通往成功的秘诀(1_5).mp3 
096.TED.通往成功的秘诀(2-5).mp3 
097.TED.通往成功的秘诀(3-5).mp3 
098.TED.通往成功的秘诀(4-5).mp3 
099.TED.通往成功的秘诀(5-5).mp3 
100.TED.你为什么不会成就伟业(1-6).mp3

 

以前用一个专门的听写本,后来就直接在evernote中听写,然后把沪江上的听写记录复制到evernote中,例如:

image

本文转自申龙斌的程序人生博客园博文,原文链接:http://www.cnblogs.com/speeding/p/3407845.html,如需转载请自行联系原作者

http://www.cnblogs.com/speeding/ 

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
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