《思考的技术》--大前研一读书笔记

本文强调了逻辑思维和口头表达的重要性,通过每日练习增强思维能力,并提供了有效的思考方法和建议,包括假设验证、批判性思考及突破性思维。同时,提出通过演讲训练来强化口头表达技巧。

1、逻辑思维能力需要每天坚持不懈的练习,就如同为强身健体而做府卧撑练习一样。

2、思考的方法:假设-->验证,假设-->验证。

3、对任何人说过的任何话都不要全盘接收,多问几个问什么?有什么论据可以支持对方的观点。

4、思维的金字塔结构,顶点是结论,下层是分析数据。

5、必须具有突破性思维,必须具有凭一几之力解决问题的能力。

6、无国界经济,互联网经济、倍数经济。

7、M2M(machine to machine)将大有作为,这中间可以产生许多重大商机。

8、只要有一时间,就应该锻炼思维能力。

9、强化口头表达能力,可以随便以一个物体为题,进行20分钟演讲训练。


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。
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