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大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来,人工智能(AI)发展迅猛,其应用已深入到各个领域,从自动驾驶汽车到智能家居,再到医疗诊断,AI正在改变我们的生活方式。其中,自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支,近年来取得了显著进展,而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容,包括文本、图像、音频、视频等。
- 自动驾驶的“大脑”:决策规划篇
Yellow ?
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- 高效空间编码技术:SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
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文章目录SPD-Conv:高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- Python编码系列—Python原型模式:深克隆与高效复制的艺术
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欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- PCL点云系列之 如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据?自动驾驶汽车如何感知周围环境
知识大胖
PCL点云PointCloud系列教程python自动驾驶汽车
介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境,或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的?答案就在于点云的魔力。这些密集的数据点集合通常由LiDAR或深度相机等传感器捕获,构成了机器人、3D建模和自动驾驶汽车等各种应用的支柱。但是,如果您不仅需要捕获几何形状,还需要保留这些点的颜色信息,该怎么办?在本文中,我们将深入研究一个Python脚本,该脚本从ROS(机器人操作系统)包中提取点云数据,同时
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
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随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- YOLOv5 + SE注意力机制:提升目标检测性能的实践
那年一路北
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一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本,以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而,随着应用场景的复杂化,传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此,引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE(Squeeze-and-Excitatio
- 端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构
AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向,近年来取得了显著进展。然而,实现真正安全的自动驾驶仍然面临着诸多挑战,其中之一就是如何有效地融合来自不同传感器的数据,构建一个可靠的感知、决策和控制系统。传统的自动驾驶系统通常依赖于单一传感器,例如摄像头或雷达,这会导致感知信息的缺失和鲁棒
- 自动驾驶---Motion Planning之轨迹Path优化
智能汽车人
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1背景在之前的几篇文章中,不管是通过构建SL图《自动驾驶---MotionPlanning之PathBoundary》,ST图《自动驾驶---MotionPlanning之SpeedBoundary》,又或者是构建SLT图《自动驾驶---MotionPlanning之构建SLTDrivingCorridor》,最终我们都是为了得到boundary的信息。构造优化问题求解的前提:首先确定问题的代价函
- 人类驾驶的人脑两种判断模式(反射和预判)-->自动驾驶两种AI模式
liron71
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一种模式是直觉模式,判断是基于条件反射,视觉感知触发到直接条件反射(从经历中沉淀形成的神经信息闭环),类似现在自动驾驶技术的传统AI模式。另一种模式是物理时空图式推理模式,判断是基于预判预测,人脑把物理世界的物理动态时空规则(规律)图像已经编码为脑内符号(语言或图式)系统,通过预判预测的思维链推理过程(语言符号或物理时空图式的推理运算,映射推理出了物理世界的后续时空图像,作出反馈的动作选择),根据
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例155:构建一个完整的自动驾驶汽车仿真模型
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本论文是南京大学、英伟达最新CVPR2024工作。蛮幸运的,该论文提出了很多思考,证明了很多最优Paper在落地上车方面的无效性。咱们对待新方法能否成为自动驾驶的最佳实践要审慎。论文名称:IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving?论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.03031.代码链接:ht
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以下是一个简单的Python示例,用于模拟监测自动驾驶模拟过程中违反交通规则的车辆。在这个示例中,我们假设交通规则包括车辆不能超过限速,并且不能在红灯时通过路口。importrandom#定义交通规则SPEED_LIMIT=60#限速,单位:km/hTRAFFIC_LIGHTS=["red","green"]#交通灯状态#定义车辆类classVehicle:def__init__(self,id)
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内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 【openCV-89】人脸检测
华东算法王
华东算法王-opencvopencv人工智能计算机视觉
人脸检测简介人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在从图像或视频中识别并定位出人脸的位置。人脸检测不仅是人脸识别、表情分析、面部特征点检测等高级任务的前置步骤,而且在安防监控、智能家居、自动驾驶等多个领域都具有广泛应用。人脸检测的目标人脸检测的目标是从输入的图像或视频流中自动检测出所有人脸的区域,通常用矩形框(boundingbox)表示人脸的位置。人脸检测不仅要识别图像中的人脸,还要在各种条件
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
木子算法
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智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- 自动驾驶之BEVDet
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BEVDet主要分为4个模块:1、图像视图编码器(Image-viewEncoder):就是一个图像特征提取的网络,由主干网络backbone+颈部网络neck构成。经典主干网络比如resnet,SwinTransformer等。neck有==FPN==,PAFPN等。例如输入环视图像,记作Tensor([bs,N,3,H,W]),提取多尺度特征;其中bs=batchsize,N=环视图像的个数,
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汽车行业大数据应用的主要方向随着技术的不断发展和智能化的浪潮,大数据在汽车行业中的应用越来越广泛。下面将介绍汽车行业大数据应用的主要方向,并提供相关的源代码示例。智能驾驶与自动驾驶大数据在智能驾驶与自动驾驶技术中起着重要的作用。通过收集和分析大量的车载传感器数据、地图数据、交通状况数据等,可以实现实时的环境感知、路径规划和决策,从而提高驾驶安全性和效率。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用大数
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基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
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人工智能在fpga的具体应用
FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮,在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟,FPGA在人工智能方面的应用也越来越多,特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用,对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
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机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取,攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱,重点解析12类核心算法及其防御价值。一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用,而FastSAM作为一种高效的图像分割算法,结合了像素的局部特征与全局信息,以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状,自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力,并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
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点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
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BEV自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习BEV
1、为什么需要BEV?自动驾驶需要目标在3D空间的位置信息,传统检测为2D图像上检测目标然后IPM投影到3D。所以无论如何3D结果才是我们最终想要的。对于单个传感器:通过单目3D、深度估计等手段好像能解决这个问题,但是往往精度不高。对于自动驾驶,往往需要360度的多个摄像头协同工作。将多个摄像头的结果进行融合也是一大问题。所以把图象特征转到BEV空间下直接进行3D位置预测,一则可以解决2D到3D的
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新型技术测试汽车自动驾驶人工智能
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AI安全全景解析:从数据到模型的全方位防护引言随着AI技术在金融、医疗、自动驾驶等领域的深度应用,安全风险呈现指数级增长。Gartner预测,到2025年将有30%的企业因AI安全漏洞遭受重大损失。本文从数据安全、模型安全、部署安全三大维度,详解AI全生命周期防护技术。一、AI安全核心风险矩阵风险类型典型场景技术影响数据投毒训练数据被恶意篡改模型准确性下降模型窃取黑盒攻击获取模型参数知识产权泄露对
- 领航者-跟随者编队算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴算法python开发语言
文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导运动模型领航者的控制跟随者的控制示例推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)代码运行结果代码和图表说明应用案例优化和挑战优化挑战结论引言在现代科技的发展中,无人机和自动驾驶汽车已经变得越来越普遍。这些技术依赖于多智能体系统(MAS),即多个智能设备一起协作完成任务。在这些系统中,领航者-跟随者编队算法是非常重要的一部分。
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文