2013年04月07日

官方公布说这种流感病毒里面没有携带能感染人的基因,这是政府稳定人心还是确实如此我们不得而知,即使它现在没有人传人的现象我们有了去年”禽流感“变异的教训过后不能不去害怕:H7N9会不会也变异?2012刚过不久,近来自然灾害频发,气象异常,社会动荡,是不是上帝灭世的旨意半路上给堵车了?开个玩笑,死也好活也罢,睁眼一分钟就微笑六十秒,多喝水,常运动,合理膳食。希望大家都能健健康康的,不感冒不生病过了这个怪异的春季。
国家公布金银花能有效预防流感。五月份为金银花采摘季节,如果到时候流感还没有遏制住,金银花的价格肯定会涨。河南的
 封丘,新密等地都有产金银花,而且封丘是中国三大产地之一。现在刚毕业的兄弟们如果还没有找到工作而且闲的蛋疼,可以考虑一下是不是贩一下金银花板蓝根之类的中药,中成药。我们从非典禽流感一路走来,发现还是老祖宗的中医对此疑难杂症颇有见解,我记得当年非典时候我们村的老中医卖中药都发财发的”疯了“。人们还为了一些无知的言论去疯抢过盐。既然国家给商贩们打了个”金银花专治H7N9“的广告,我们何不用一下这个广告,即使去分一杯笑笑的羹也是可以的嘛,有余货卖不完没关系,这玩意儿清热去火疏风解毒,我们可以送给亲戚朋友或者自己泡茶喝也是养生啊,再或是储藏起来等(金银花相对与其他重要是很容易储藏的,纸箱放棉花置于干燥通风处防潮防虫即可)等秋天流感再次爆发接着卖啊。
特此声明:生意有风险,投资需慎重,莫为一时热血涌动化作数年伤痛。我现在是想安心工作,如果我在家没事儿或者我还上着大学我会进一步考虑这个事儿是不是能做?有兴趣的朋友可以进一步考虑一下细节问题,如果生意失败与本人无关。
多么可悲啊!世人总是充满了无知与偏见,怕死,怕好处被别人抢去了,盲目的从众心理极为严重。淡定,剥去那些复杂的表情与怪诞的举止,漠然发现我们的一切行为都源自内心最深处的最肮脏与最纯洁的殊死较量,那最深处的心大家都一样,一样的污秽不堪,也一样的平静纯洁。
今天国家公布了金银花的避灾驱邪之效,明天就会有群众去疯抢,上周板蓝根被疯抢不就是例子嘛!
能调动人类内心最深处的善也好恶也好都是生财之道,脑白金调动的是人们心中的孝心,畅销十几年了,后续好多广告都跟风送父母健康,黄金酒,足疗仪,清肺戒烟的药,保健内衣。。。有效吗?效果当然是有了,但脚踏实地的摸着良心说实在话:买这些不如让父母早上喝牛奶燕麦粥,晚上喝蜂蜜茶,一天也就三四块钱,效果比其好的多。能调动人心中的恶也是本事,吹牛能吹的让周围的人心潮澎湃醉生梦死的跟着,你不管天塌地陷。这调动的是人的贪欲,就像传销,人也是赚钱,方法不同罢了,都是为了生存嘛。
既然发的是横财就要谈到会不会被唾骂了。我今天早上看到一篇文章,说的是意大利城邦时代时候,有一个人养了一群士兵(用我们的话说是土匪头子)战乱时候出租自己的军队给国王打仗,和平时候就进到城里先烧几个农场,然后城邦交了”保护费“,就退出城邦,就这样的人,市民们不仅不恨他而且还尊他为英雄,八十岁死了之后人们还给他举行了国丧。这是什么情况?细想自古以来人们不都是崇拜强者嘛,@希@特@勒,@斯@大@林,@毛@泽@东虽然有过错,但是恨他们的人并不多,反而为他们歌功颂德崇拜他们的人却比比皆是。娱乐界的舒淇是拍三级片出身,成名后声称要将自己脱去的衣服一件件的穿起来,她过去的污点并没有遮盖住作为强者的光芒(我们跟她比她确实是强者,强的不止一丁半点)。现在社会上先混黑富起来然后洗白自己的也大有人在啊!你光芒万丈时候没有人会在意你光芒下面是否有污点,他们想的是怎么借到你的光芒衬托自己,抑或是怎么利用你的光芒为自己做保护,再或者是完全的拜倒在你的光芒之下迷失了自己。
。。。。<要说的还有,困的脑袋堵了,睡觉啦>
杂谈而已,明天要上班了,得睡觉了。无聊小作,权当娱乐,多谢捧场。
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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