X++扩展数据类型(EDT)在AX2012中的介绍

本文介绍了X++扩展数据类型(EDT)在AX2012中的应用,包括创建步骤、使用方法以及其在提高代码可读性、维护性和数据一致性方面的优点,同时讨论了EDT的局限性,如不支持复杂逻辑和直接实例化。

X++扩展数据类型(EDT)在AX2012中的介绍

X++扩展数据类型(EDT)是一种在AX2012中定义数据类型的方法,它可以在多个表、类或方法中重用。EDT可以继承自其他EDT或基本数据类型,如int、str、date等。EDT可以包含属性,如标签、帮助文本、长度、精度、枚举值等,这些属性可以影响数据的显示和验证。

创建EDT的步骤

  1. 在AOT中,右键单击Data Dictionary节点,选择New > Extended Data Type。
  2. 在新创建的EDT节点上,输入一个唯一的名称,如MyEDT。
  3. 在属性窗口中,设置EDT的属性,如继承的类型、标签、帮助文本等。
  4. 保存EDT节点。

使用EDT的步骤

  1. 在AOT中,找到要使用EDT的表、类或方法。
  2. 在字段、变量或参数的定义中,指定EDT的名称作为数据类型,如MyEDT myVar。
  3. 在代码中,可以使用EDT的属性和方法,如myVar.label()或myVar.enumValue(1)。

使用EDT的优点和限制

  • 优点:EDT可以提高代码的可读性和可维护性,因为它可以避免重复定义相同的数据类型和属性。EDT也可以方便地修改数据类型和属性,而不影响其他地方的代码。EDT还可以实现数据的一致性和有效性,因为它可以强制执行相同的验证规则和显示格式。
  • 限制:EDT不能包含复杂的逻辑或行为,如方法或事件。如果需要这样的功能,可以使用类或表来定义数据类型。EDT也不能直接实例化或赋值,必须通过字段、变量或参数来使用它们。
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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