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。
在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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。

本 PPT 介绍了制药厂房中供配电系统的总体概念与设计要点,内容包括: 洁净厂房的特点及其对供配电系统的特殊要求; 供配电设计的一般原则与依据的国家/行业标准; 从上级电网到工厂变电所、终端配电的总体结构与模块化设计思路; 供配电范围:动力配电、照明、通讯、接地、防雷与消防等; 动力配电中电压等级、接地系统形式(如 TN-S)、负荷等级与可靠性、UPS 配置等; 照明的电源方式、光源选择、安装方式、应急与备用照明要求; 通讯系统、监控系统在生产管理与消防中的作用; 接地与等电位连接、防雷等级与防雷措施; 消防设施及其专用供电(消防泵、排烟风机、消防控制室、应急照明等); 常见高压柜、动力柜、照明箱等配电设备案例及部分设计图纸示意; 公司已完成的典型项目案例。 1. 工程背景与总体框架 所属领域:制药厂房工程的公用工程系统,其中本 PPT 聚焦于供配电系统。 放在整个公用工程中的位置:与给排水、纯化水/注射用水、气体与热力、暖通空调、自动化控制等系统并列。 2. Part 01 供配电概述 2.1 洁净厂房的特点 空间密闭,结构复杂、走向曲折; 单相设备、仪器种类多,工艺设备昂贵、精密; 装修材料与工艺材料种类多,对尘埃、静电等更敏感。 这些特点决定了:供配电系统要安全可靠、减少积尘、便于清洁和维护。 2.2 供配电总则 供配电设计应满足: 可靠、经济、适用; 保障人身与财产安全; 便于安装与维护; 采用技术先进的设备与方案。 2.3 设计依据与规范 引用了大量俄语标准(ГОСТ、СНиП、SanPiN 等)以及国家、行业和地方规范,作为设计的法规基础文件,包括: 电气设备、接线、接地、电气安全; 建筑物电气装置、照明标准; 卫生与安全相关规范等。 3. Part 02 供配电总览 从电源系统整体结构进行总览: 上级:地方电网; 工厂变电所(10kV 配电装置、变压
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) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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