day07 (01)标识符和关键字

本文详细介绍了编程语言中标识符的定义、命名规则及其重要性,并列举了合法与非法标识符的例子。此外,还讲解了关键字的概念及如何查询Python中的所有关键字。

标识符和关键字

<1>标识符

什么是标识符,看下图:

<2>标识符的规则

  • 标识符由字母、下划线和数字组成,且数字不能开头

    思考:下面的标识符哪些是正确的,哪些不正确为什么

   fromNo12
   from#12
   my_Boolean
   my-Boolean
   Obj2
   2ndObj
   myInt
   test1
   Mike2jack
   My_tExt
   _test
   test!32
   haha(da)tt
   int
   jack_rose
   jack&rose
   GUI
   G.U.I
  • python中的标识符是区分大小写的

<3>命名规则

  • 见名知意

    起一个有意义的名字,尽量做到看一眼就知道是什么意思(提高代码可 读性)比如: 名字 就定义为 name , 定义学生 用 student

  • 驼峰命名法

  • 小驼峰式命名法(lower camel case): 第一个单词以小写字母开始;第二个单词的首字母大写,例如:myName、aDog

  • 大驼峰式命名法(upper camel case): 每一个单字的首字母都采用大写字母,例如:FirstName、LastName

  • 还有一种命名法是用下划线“_”来连接所有的单词,比如send_buf,

    Python的命令规则遵循PEP8标准,这个在后面会慢慢讲到。

<4>关键字

  • 什么是关键字

    python一些具有特殊功能的标识符,这就是所谓的关键字

    关键字,是python已经使用的了,所以不允许开发者自己定义和关键字相同的名字的标识符

  • 查看关键字:

and     as      assert     break     class      continue    def     del
elif    else    except     exec      finally    for         from    global
if      in      import     is        lambda     not         or      pass
print   raise   return     try       while      with        yield

可以在Python Shell通过以下命令进行查看当前系统中python的关键字

>>> import keyword
>>> keyword.kwlist

关键字的学习以及使用,咱们会在后面的课程中依一一进行学习。


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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