CS2 Downloads


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Acrobat 3D 1.0 for WindowsWinAC3D_1.0_Volume_NACK_WWE.zip1159-1414-7569-3493-5006-5653
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ADBEAudition_loopolgy.7z
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Illustrator CS2MacAI_CS2_IE_NonRet.dmg.bin1034-0416-0740-0527-2887-2375
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WinIC_CS2_UE_NonRet.exe1036-1419-3531-6378-2148-9313
InDesign CS2MacID_CS2_UE_NonRet.dmg1037-0413-9961-4063-8457-1098
WinID_CS2_UE_NonRet.exe1037-1412-5094-8316-6812-7982
Photoshop CS2MacPhSp_CS2_English.dmg.bin1045-0410-5403-3188-5429-0639
WinPhSp_CS2_English.exe1045-1412-5685-1654-6343-1431
Adobe Premiere Pro 2.0WinPPRO_2.0_Ret-NH_UE.zip1132-1280-4900-7476-5108-8019
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。
03-12
### 计算机科学CS2课程内容 计算机科学中的CS2通常指的是面向对象编程和数据结构的入门课程。这类课程旨在帮助学生掌握更复杂的编程概念和技术,建立在CS1的基础之上。 #### 面向对象编程基础 CS2课程会深入讲解面向对象编程(OOP),包括类(class)、对象(object)、继承(inheritance)、封装(encapsulation)以及多态(polymorphism)[^2]。通过这些概念的学习,学生能够编写更加模块化和可维护性的代码。 #### 数据结构与算法分析 另一个重要组成部分是对各种基本数据结构的研究,如链表(linked lists)、栈(stacks)、队列(queues)、树(trees)和图(graphs)等。同时也会教授如何评估不同操作的时间复杂度和空间复杂度,从而选择最优的数据处理方式[^1]。 #### 实践项目 为了巩固理论知识并提高实际动手能力,许多CS2课程都会安排一些实践性强的小型项目或者实验作业。例如,在学习到网络爬虫(web crawler)相关内容时,可能会让学生自己构建一个简单的版本来抓取网页信息。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def simple_web_crawler(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') links = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if href.startswith('http'): # 只收集绝对路径链接 links.append(href) return links[:5] # 返回前五个外部链接作为演示 print(simple_web_crawler("https://example.com")) ``` #### 教学资源获取途径 对于想要进一步了解或自学这部分内容的人士来说,可以考虑利用在线平台上的公开教育资源。然而需要注意的是部分高校提供的视频资料可能存在下线风险,因此建议尽早下载保存所需材料[^3][^4]。
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