尝试让自己多线程

程序员有个偏好,那就是实现,他们喜欢把东西实现出来。这是一个优点,实现能力越强的人,一般编程能力也越强,我们也就可以说,他的技术越强。
但是喜欢实现却又是程序员的缺点,因为他们在实现一样东西的时候,经常会不想去理会其他的事情。比如说,程序员接到一项任务时,普通的程序员就马上会开始动手。稍微好一些的程序员则会仔细思考一下再动手。可惜,这样子也是程序员管理能力欠缺的一个原因。
当你的能力足够的时候,你应该懂得,把分配给你的任务计划一下,看看多久完成,如果你要把这个任务分块的话,尝试估计一下各个块的完成时间。不要因为担心预计得不准,就不去估计。因为有个计划给领导,绝对比没有的强。
开发经验逐渐增多的情况下,你已经有能力相对准确的计划自己的任务了。这时候你应该去找你的领导,把他今年可能会分配给你的任务看一下。这件事情很重要,因为你不做的话,你还只是一个程序员。因为你对自己的能力已经有了充分的认识,也能相对准确的估计你的开发进度了。你可以好好把今年的任务计划一下,把更新好的进度表给你的领导。因为他对你开发进度的估计,怎么样都没有你自己估计的准确。你能给一份计划,他会很开心。
现在,你已经有能力计划自己整年的开发情况了。
但是计划会改变。  
我们要拥抱计划的变更!
你跟客户,或者负责需求的人熟吗?只有时刻掌握着需求的变化,才能时刻把握好自己的计划。
你跟QA熟吗?QA对你这个人开发质量的印象如何?清楚自己的开发质量,才能保证把事情做好的能力一直在进步。
你跟领导熟吗?你保证你做的事情领导都知道吗?你想做什么领导也知道?
你敢不敢说,所有跟你有关的情况,都尽在你的掌握?
会不会觉得这些很像空话,很不实际!
但是有做总是有好处的!
你做得越多,你越过程序员就越快。因为你不能,也不想只是单线程的程序员!


 

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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