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- 据央视新闻,受“流量经济”刺激,个别网民为博眼球、求关注,频繁发布“改头换面、张冠李戴”式不实信息,进行造谣诽谤、恶意炒作,更有甚者,多次发布“移花接木、指桑骂槐”式谣言信息,侮辱谩骂、攻击诋毁他人,或挑起对立、煽动拉踩,借此博取流量,以达快速涨粉、谋取非法利益之目的,严重扰乱社会秩序和网络空间秩序,危害广大网民合法权益。
对此,公安机关网安部门高度重视,在持续高压严打网络违法犯罪、强化网络乱象治理的同时,指导超大型互联网平台切实压紧压实主体责任,充分发挥公约协议的自律自治作用,共同营造清朗网络空间,各大互联网平台积极响应。
有的视频平台发布《关于更新“违规蹭热不当获利”内容治理规范的公告》,明确要求“账号不得借热点事件,仿冒、不当关联当事人与涉事品牌,并借此发布虚假营销信息违规蹭热,引发关注后不当获利”,严禁利用“虚假身份”“虚假内容”“虚假营销”“虚假流量”不当获利。
有的内容分享平台发布《关于“违规蹭热”内容治理新公告》,明确提出请勿冒充他人、请勿发布虚假的内容、请勿通过不当方式引流、请勿批量发布同质化低质内容、尊重原创并分享真实内容。
有的互联网公司发布《关于进一步加强“体育饭圈”专项整治的公告》,严厉打击对运动员、教练员发布恶意攻击谩骂言论,甚至造谣抹黑、挑动对立,煽动运动员粉丝群体进行拉踩引战等行为。展开62 - #豆包MarsCode初体验# Hello 掘友们,体验字节豆包MarsCode送抖音鼠标垫啦!
参与方式:进入活动专属链接
sourl.co,注册登录并安装使用豆包MarsCode,将使用截图和不低于30字的文案,带上话题 #豆包MarsCode初体验# 并发布沸点,文案内容包括但不限于:豆包MarsCode体验感想、反馈建议、使用小妙招……
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奖励公布与发放:
公布日期:9月12日
发放日期:9月24日前展开1215 - 发布半年后,又加更了一节《 手把手带你学会前端优化神器《Grafana》视频+图文教程》:
juejin.cn
目标是解决大家在Grafana Agent Alloy安装过程中遇到的报错、数据未上报等问题,
使用了新版的 Grafana Alloy 作为演示,并且会追加配套的视频教程。
欢迎各位来试一试,更欢迎评论、点赞、转发支持一下展开126 - FOMO(Fear of Missing Out)是一个心理学概念,它描述了人们因为担心错过某些机会或活动而产生的焦虑和不安感。这里有几个例子可以帮助更好地理解这个现象:
1. **社交媒体**:
- 很多人在浏览社交媒体时,看到朋友们发布的聚会、旅行或者各种精彩活动的照片和视频,会产生一种焦虑感,担心自己错过了那些美好的时刻。
2. **投资决策**:
- 在金融市场上,FOMO可以导致投资者在市场热潮中盲目跟风购买股票或其他资产,害怕错过赚钱的机会,尽管这些投资可能存在高风险。
3. **工作机会**:
- 有些人在职业发展过程中会感到FOMO,特别是当他们听说同行或朋友获得了新的、更好的工作机会。这种焦虑可能促使他们频繁地找工作和跳槽,希望自己不被落在后面。
4. **活动和聚会**:
- 当有人收到多个活动邀请时,即使他们已经有安排,也可能会因为害怕错过更有趣或更重要的活动而感到焦虑,甚至可能试图改变计划以参加更多的活动。
5. **学术和技能提升**:
- 在学习或职业技能提升过程中,人们可能因为看到别人参加各种培训班、在线课程或获得新认证而感到压力,害怕自己被遗忘或者落后于人。
这些例子都说明了FOMO是如何影响人们的心理状态和行为的,它可以在各种情境下表现出来并对个人的决策产生重大影响。展开12 - CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA于2006年推出的并行计算平台和编程模型。其发展历史可以简要总结如下:
1. **初期背景(2000年代初)**:
- 随着GPU性能的快速提升,研究人员和开发者开始探索如何利用GPU进行通用计算,而不仅仅是图形处理。
2. **CUDA发布(2006年)**:
- NVIDIA正式推出CUDA,提供了一种C语言扩展,使得开发者能够使用熟悉的编程环境来编写可以在GPU上执行的并行程序。
- 第一个CUDA版本使得科学计算、图像处理等领域的应用能显著提升性能。
3. **CUDA Toolkit(2007年)**:
- 发布了CUDA Toolkit,包含驱动程序、编译器、库和示例代码,使得开发者更容易使用CUDA。
4. **扩展与应用(2008-2010年)**:
- CUDA逐渐被应用于各种领域,如深度学习、科学计算、金融分析等。
- 开源深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)的发展进一步促进了CUDA的普及。
5. **持续更新(2010年至今)**:
- NVIDIA不断更新CUDA,增加新的功能和性能优化,支持更多的硬件架构。
- 发布了新的工具和库,如cuDNN(针对深度学习的GPU加速库)和cuBLAS(用于线性代数的库)。
6. **行业标准化**:
- 凭借对GPU计算的广泛支持和强大的工具生态系统,CUDA已成为行业标准,影响了计算机科学、人工智能、游戏开发及更多领域。
CUDA的发展不仅推动了GPU计算的进步,也促进了大规模并行计算和机器学习技术的革新。展开评论1