我的创作纪念日

机缘

以前本来这是想看看别人的博客,后来觉得老看别人的,不做点贡献不太好,于是开始写博客
绝对不是因为每次打开优快云都会弹出登录窗口太烦了


收获

收获了19W阅读量


日常

  1. 创作已经是你生活的一部分了
  2. 有限的精力下,可以平衡创作和工作学习

成就

提示:你过去写得最好的一段代码是什么? 请用代码块贴出来
例如:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,a[10005],mxws=1,c[10005];
int ten[10],w[10005],wsa[10005]; 
vector<int> b[10]; 
int ws(int k){
	int ans=0;
	while(k){
		ans++;
		k/=10;
	}
	return ans;
}
int main(){
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>a[i];
		wsa[i]=ws(a[i]);
		if(wsa[i]>mxws) mxws=wsa[i];//求最高位数 
	}
	ten[0]=1;
	for(int i=1;i<10;i++) ten[i]=ten[i-1]*10;//记录10^x 
	for(int i=0;i<mxws;i++){
		for(int j=0;j<n;j++) wsa[j]=ws(a[j]);
		for(int j=0;j<n;j++){
			w[j]=0;
			if(wsa[j]<i+1) continue;
			w[j]=(a[j]/ten[i])%10;//记录当前位的值; 
		}
		for(int j=0;j<n;j++){
			b[w[j]].push_back(j);//加入桶 
		}
		int cnt=0;
		for(int j=0;j<10;j++){
			for(int k=0;k<b[j].size();k++){
				c[cnt]=a[b[j][k]];//处理完放回原数组;
				cnt++;
			}
			while(b[j].size()) b[j].pop_back();
		}
		for(int j=0;j<n;j++) a[j]=c[j];
	}
	for(int i=0;i<n;i++) cout<<a[i]<<" ";
	return 0;
} 


憧憬

提示:职业规划、创作规划等​​
真没什么

Tips

  1. 您发布的文章将会展示至 里程碑专区 ,您也可以在 专区 内查看其他创作者的纪念日文章
  2. 优质的纪念文章将会获得神秘打赏哦
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。
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