4.17

本文介绍了一个简单的学生信息管理系统,包括学生基本信息的设置和显示。
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
class Student{

private:
	string name;
	int number;
	float score;
public:
	
	
	void setStudent(string n ,int num,float s)
	{name=n;
	number=num;
	score=s;
	}
	void show()
	{
		cout<<"学生姓名:"<<name<<"学生编号:"<<number<<"学生成绩:"<<score<<endl;
	}

};
int main()
{
	Student stu[6];
	Student *pr;
	pr=stu;
	stu[0].setStudent("LiXiaoming",1,98);
	stu[1].setStudent("meimei",2,92);
	stu[2].setStudent("lala",3,78);
	stu[3].setStudent("qiuqiu",4,89);
	stu[4].setStudent("shushu",5,99);
	stu[5].setStudent("biubiu",6,100);
	for(int i=0;i<6;i=i+2)
	{
         pr++;
         pr->show();
        pr++;
	}
	return 0;

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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