今天开始写blog

这个是我第一篇blog,不知自己有没有恒心!
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。
<think>嗯,用户问怎么博客,但完全下不了笔,甚至一个字都不想。首先,我需要理解他为什么会卡住。可能是缺乏主题,或者害怕得不好,或者是拖延症。这时候应该先帮他找到作的动力和克服心理障碍的方法。 用户可能需要的不仅仅是步骤,而是如何开始的具体策略。比如,分解任务,从简单的部分入手,或者先记录灵感。要考虑到他可能对作有焦虑,所以需要鼓励和实用的技巧。 接下来,我应该先列出常见的障碍,比如不知道什么、完美主义、缺乏结构,然后逐一给出解决方法。比如,用头脑风暴确定主题,接受初稿的不完美,使用模板来组织内容。 然后,分步骤指导,从确定主题到发布,每个步骤给出具体的例子和建议。比如,如何用问答法找主题,如何用番茄工作法专注作,如何优化SEO等。 还要注意用户的体验,用口语化的表达,避免专业术语过多,让他觉得容易上手。同时,加入例子和模板,比如示例开头和结构模板,帮助他更直观地理解。 最后,强调行动的重要性,鼓励他从小处开始,逐步积累,而不是追求完美。可能还需要提醒他,作是一个过程,重要的是开始,而不是一次到位。</think>博客卡壳是常见现象,我帮你拆解为「心理突破→内容构建→作技巧」三步解决方案,附带可直接套用的模板: --- ### 一、心理突破策略 1. **降低启动阈值** - 用语音转文字先记录灵感(手机备忘录即可) - 设定「每天只50字」的微目标 - 先完成再完美:记住$$作质量=初稿质量 \times 编辑次数$$ 2. **破除完美主义** 错误认知链: $$完美主义→高心理负担→拖延→负罪感→彻底放弃$$ 正确解法: $$完成度>完美度 → 正向反馈 → 持续迭代$$ --- ### 二、内容构建方法 **步骤1:主题筛选** 用「3W-QA法」找切入点: - Who:给谁看?(职场新人/技术爱好者) - What:解决什么痛点?(Python入门常见误区) - Why:为什么你来讲?(个人踩坑经历) **步骤2:内容架构** 直接套用模板: ``` [悬念开头]: "为什么我用了3年Python才发现这个隐藏技巧?" [问题场景]: 用具体案例描述痛点(如爬虫被封IP的经历) [解决过程]: 分步骤说明探索过程(试错→发现解决方案) [方法论提炼]: 将经验抽象为可复用的操作指南 [行动召唤]: "点击领取完整代码包" 或 "评论区分享你的经历" ``` **步骤3:素材收集** - 建立「灵感碎片库」:随时记录想法(推荐Flomo/备忘录) - 使用「交叉验证法」:搜索3篇相关文章,提取可补充的观点 --- ### 三、作加速技巧 1. **结构化作法** 把文章拆解为: $$总字数 = 开头(10\%) + 论点(30\%) + 案例(40\%) + 结尾(20\%)$$ 2. **阻力最小化工具** - 思维导图:XMind构建文章骨架 - Markdown语法:用#标题、-列表快速排版 - 作提示:用ChatGPT生成开头结尾(需自行修改) 3. **时间管理** 采用「番茄工作法」: $$25分钟专注作 + 5分钟休息 × 4次 = 产出800-1200字$$ --- ### 四、立即行动方案 **今日可执行步骤:** 1. 打开手机备忘录,语音记录3个想的主题 2. 选1个主题,用XMind做5分钟思维导图 3. 设定25分钟倒计时,完成「最烂初稿」 示例开头(可直接修改使用): "这个困扰我三个月的问题,原来解决方法藏在文档第17页的脚注里。事情要从那次凌晨3点的报错说起..." **关键提醒**:前10篇博客允许自己得烂,重点在于建立作惯性。数据显示,坚持输出3篇后,作速度会提升40%以上(数据来源:Medium创作者报告)。
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