浅谈面向对象

面向对象:顾名思义就是站在对象的角度思考问题,我们把多个功能合理的放到不同对象里,强调的是具备某些功能的对象。 具备某种功能的实体,称为对象,

面向对象很符合我们常规的思维方式,稳定性好,可重用性强,易于开发大型软件产品,有良好的可维护性和可拓展性。

面向对象的三大特征:封装,继承,多态

封装:隐藏对象的属性和实现细节,仅提供一个对外的接口,保证数据的安全性和完整性;

继承:实现一个类的时候可以在另外一个类的基础上实现,当子类继承父类后,子类是一种特殊的父类,能直接或间接获得父类里的成员(私有变量除外),易于程序的可拓展性;

多态:一个方法的不同表现方式,可以让同一类型的对象在运行时可能表现出不同的行为特征。

万物皆对象,对象也可称为一个实例,对象具有状态和行为,比如说人是一个对象,人的姓名,性别,年龄都是状态,人打代码,吃饭,睡觉这是行为。

说到对象不得不说类,类是对象的类型/模板。创建一个对象,就是使用一个类作为构建该对象的基础,具有相同特征和行为的多个对象的抽象就是类。感觉很绕啊这是,那就来看下边的这个例子,--->我们人作为对象来说时,属于人类。

类和对象的关系就是:类是对象的抽象,对象是类的实例.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kevinZhu/p/6842268.html

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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