大田第一次和「 IDO 老徐 」连麦:诊断个人 IP

大田分享了他在互联网建立个人IP的历程,从18年开始在博客园和csdn发布内容,到22年初受到徐哥直播启发开始日更。他收到的正反馈包括粉丝信任、流量主开通和短视频平台的垂直粉丝增长。在遇到如何管理微信群和输出Python系列内容的问题时,徐哥给出了具体的建议,强调内容专注和差异化。大田鼓励想玩个人IP的人勇于尝试,坚持长期主义,并认为徐哥的建议对个人成长极具价值。

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大田加入 IP 实验室的三个月,复盘一下昨晚和徐哥连麦诊断个人 IP 内容。


一、个人 IP 成长历程( IP 之路)

一)什么时候开始在互联网写内容?


18年的时候就在博客园、csdn平台输出自己平常工作遇到的问题,断断续续的,想起来的时候就会输出一下。20年初,因为找工作的原因,注册了公众号,更新了7篇文章,后来坚持不下去就停了。

二)什么时候开始有个人 IP 意识的?


22年初,就是今年过年的时候,听到徐哥的直播后才有个人 IP 意识。那场直播里,我听到最多的一句话就是通过不断的输入倒逼自己的输出,开始了第一篇日更。在那一天起初我的想法很简单,想通过输出不断精进自己的技术,将自己学到的东西分享给大家,感觉日更不成问题,所以开启了这条路。

二、个人 IP 收到的正反馈

一)信任

有一些粉丝对大田比较认同,确实也按照自己所给的方法做了,他们能感受到自己的真诚吧。因为自己也曾经走过这条路,所以这一路上能遇到的问题基本都能预测到,也能给他们切实的意见,自己也收获了小粉丝们的信任,有找工作和软件测试方面的问题都会来找我探讨一下。

二)开通流量主

日更第45天,视频号蹭热点视频,导入公众号粉丝约 900+ ,开通流量主功能。

三)通过短视频收获了 500+ 精准粉丝

半个月前开始在各大平台输出自

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度数据平滑性要求较高的复杂场景。
内容概要:本文详细介绍并展示了基于Java技术实现的微信小程序外卖点餐系统的设计与实现。该系统旨在通过现代信息技术手段,提升外卖点餐管理的效率用户体验。系统涵盖管理员、外卖员、餐厅用户四个角色,提供了包括菜品管理、订单管理、外卖员管理、用户管理等功能模块。后台采用SSM框架(Spring + Spring MVC + MyBatis)进行开发,前端使用微信小程序,数据库采用MySQL,确保系统的稳定性安全性。系统设计遵循有效性、高可靠性、高安全性、先进性采用标准技术的原则,以满足不同用户的需求。此外,文章还进行了详细的可行性分析技术选型,确保系统开发的合理性与可行性。 适用人群:计算机科学与技术专业的学生、从事Java开发的技术人员、对微信小程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①为中小型餐饮企业提供低成本、高效的外卖管理解决方案;②提升外卖点餐的用户体验,实现便捷的点餐、支付评价功能;③帮助传统餐饮企业通过数字化工具重构消费场景,实现线上线下一体化运营。 其他说明:该系统通过详细的系统分析、设计实现,确保了系统的稳定性易用性。系统不仅具备丰富的功能,还注重用户体验数据安全。通过本项目的开发,作者不仅掌握了微信小程序Java开发技术,还提升了独立解决问题的能力。系统未来仍需进一步优化完善,特别是在功能模块的细化用户体验
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