少说话其实也是一种修养

少说话其实也是一种修养

在你的身边是否有爱说话的人和那些存在感较少的人呢?是不是截然不同的两种性格,这两种性格的人,你愿意和哪一个做朋友呢?如果和别人发生争执,生气开始做一些不可挽回的事情,可是想过真的值得生气吗?

静下心来想一想其实都不是,大部分的争吵无非是一些鸡毛蒜皮的事情,都是开始的不肯忍让,嘴上得理不饶人一点点的激怒对方,倘若我们能理智一点,宽容一点,少说一句,是不是就没必要大动干戈了呢,Talk2all,静下来心平气和的沟通的时候会发现,语言暴力真的是一件很伤人的事情,别人当作你情绪的宣泄桶,仗着这个人爱你就无所畏惧,深思一下我们是不是把最好的一面给了外人,而把自己最不堪最丑陋的面孔给了自己的爱人以及父母亲人呢。

反之,多一点倾听和宽容事情不仅不会那么的一发不可收拾而且会变得温馨和感动,依然记得眼睛里满满的崇拜和爱意,所以,不管是婚姻,爱情,友情还是亲情中都不要做一个河东狮子吼,要懂得管理自己的情绪,学会适当的闭嘴,静下来倾听周围的美好,做一个有修养和内涵的人,做一个不张口则以,张口即惊人的人。

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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