2021年开年第一篇

过完年,焦虑成为开年的主要负面情绪。

女儿今年必须做好上小学的准备了,也只能是深圳,可是因为搬住东莞了,后面学位成为了头痛的问题,只能有房才能解决,红本房是买不起了,本来计划今年年中入手小产权房;可谁知一开年深圳出台二手房防炒房政策了,这也误伤了小产权市场;小产权也跟着涨起来了。后续肯定越涨越高,身上的现金本就不够,这可怎么办,借钱说实话我是不肯的,开不了这口,也借不了太多钱。找银行搞抵押贷,没有东莞营业执照又落空。一分钱难倒英雄汉,这可怎么办。

本来想着老实上下班,拿个半年工资凑下,可能还有希望买个,可是,没想到吴总只能给了上家公司2/3的工资水准,就一个刚出道没多久的程序员工资,他也困难,我理解,只是我又离目标更远了,我更焦虑了。

各种兼职或搞副业赚钱?其实如果有时间,我认为我是有把握赚到比上班多得多的钱的。可是在吴总那上班,注定会没天没夜的加班,没时间再干其他事情了。

一方面是解决钱的问题,一方面是技能提升的问题。32岁了,也算是程序员末期了,我不能继续折腾代码了,我得把能力提上来,吴总各方面能力极强,为人可以,又十分愿意传授予我,目前公司人少,我有机会查漏补缺,把做为CTO路上的各个知识盲点给扫掉。技术上目前软件我是没问题的,可是,结构,硬件,产品等等各方面我是欠缺的,我得快速提升,这是后面几年我能跟增长的年龄抗衡的重要方向。要不再过几年,小钱赚到了,技能没提上去,肯定会被行业所淘汰。所以也是我想跟着吴总混的重要原因。当然,他往年对我也算可以,他困难了,我也想着能帮下他。

面对短期个人的压力,及长期的基础能力打造,我显然焦虑了,我知道我得选择后者,义无反顾。可小孩小学,这是人为人父对孩子提供的基本保障吧,误了孩子,我将后悔一生。

 

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。
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