小红书榜单|江寻千靠打铁花吸粉30w背后的密码

将1600度的铁水打向高空,漫天华彩在黑夜中绚烂绽放,这转瞬即逝的炽热与震撼,却是非遗绝技的千年传承。
近期,博主@江寻千发布了一条关于“打铁花”的视频,小红书涨粉超30w,全网涨粉超百万,登榜千瓜全部行业涨粉红人TOP1,爆火的背后藏着什么信息?本期小编小红书数据分析工具探寻其流量密码。
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一、优质的创作内容,传统文化的守护

打铁花,最早可以追溯到春秋战国时期,历史悠久,不同于其他传统技艺,这项技艺对于力量、技术等多方面因素都有较高的要求,除此之外,要需要一颗能面对1600°高温铁水的勇气。视频展现,九月为了实现打铁花的想法,花费一个月的时间进行练习。

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图|小红书截图

在几分钟内的打铁花视频里,让人震撼的不仅仅是结尾“铁树银花落,万点星辰开”画面,整个视频记录了九月不远千里拜师学艺以及不断练习的全过程,这种对传统技艺的传承精神更让人为之动容。

视频发布后,网友纷纷在评论区表示:“当火花四溅的那一刹那,内心不只是震撼,还有非遗传承人恒久坚持的感动,那是一种超越了俗世的力量”;“最后那一刻我竟然看哭了。”引起用户的情感认同与共鸣。

从整个账号风格来说,宣言非物质文化遗产是九月视频的基调,不止打铁花、还有复刻1300年前的荔枝酒、宫廷美食龙须酥、三不沾这些古法美食,以及纸鸢、鱼灯、绒花这些传统手工物,都在她的视频得到了展示。如同之前爆火的李子柒,当接力棒接到了九月手上,这或许也是一种传承。

二、女性力量的震撼,深度共鸣

除了对传统文化的情感认同,视频中表现的“女性力量”更加让人振奋。
小红书作为女性种草社区的代表,品类中许多女性用户表示:震撼、浪漫、感动、女孩子等词,引起高度共鸣。
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正如东风夜放花千树、更吹落、星如雨,像漫天星辰降临人间,像火光烧遍春日花田,像火山喷发,漫天光雨铺天盖地,那不是烟花,更像一颗遥远的超新星爆炸,闪耀着女性的力量与美。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
在Python中创建一个关于非物质文化遗产(非遗)打铁花的知识问答智能体程序,可以采用自然语言处理库如NLTK、spaCy或更现代的transformers等结合文本生成技术。以下是简单步骤: 1. **数据准备**:收集关于打铁花的非遗知识,可以从网络、书籍、文章或者权威资料中获取,整理成结构化的Q&A对形式。 ```python data = [ ("什么是打铁花?", "打铁花是中国传统民间烟花艺术之一..."), ("打铁花的历史起源是什么?", "起源于明朝,主要用于庆祝节日..."), # 更多问题和对应答案... ] ``` 2. **预处理**:清洗文本,去除无关信息,并将问题和答案分别转换为模型能理解的格式。 3. **模型选择**:使用例如BERT、RoBERTa这样的预训练模型,通过Hugging Face的Transformers库加载模型。 4. **问答功能实现**:编写函数,输入用户的问题,利用模型生成最相关的答案。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering def answer_question(question): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-chinese") inputs = tokenizer(question, data[0][0], return_tensors="pt") # 使用上下文作为提示 outputs = model(**inputs) answer_start_scores, answer_end_scores = outputs.start_logits, outputs.end_logits answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0].tolist())) return answer ``` 5. **运行程序**:循环用户的提问并提供相应答案。 ```python while True: question = input("请输入问题:") response = answer_question(question) print("答案:", response) ```
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