软件工程第一次作业

本文分享了一位新手对软件工程专业的初步认知,从误解到理解软件工程的真正含义,认识到其在构建和维护软件中的核心作用。文章还提到了C语言的基础应用,如数字运算和软件开发,并表达了对学习C语言、Java、Python等编程语言及开发技术的渴望。

你对软件专业或者计算机专业了解是怎样?

只能说对软件工程这个专业了解非常少,一开始我认为软件工程就是学习如何使用软件。然而在mooc上通过翁凯老师我才知道,原来软件工程是一门构建和维护软件的学科。在学习了计算机发展史之后,我才知道这计算机之路是多么的坎坷,也让我越发敬慕前辈们。并且如今的各行各业都有计算机行业的渗入,比如银行、航空、政府部门等。

你了解C语言吗?C语言主要应用有哪些?

我并不是很了解c语言,但大概就是用一行一行平淡无奇的代码开创一个精彩的世界。

C语言可以用于数字运算、软件开发等等,比如Linux就是c语言编程的。

你希望在这个专业学到哪些内容?

熟练掌握c语言、java、Python等语言以及掌握一些开发技术。

和学长学姐交流,阅读学长学姐们大一课程总结,谈谈你如何规划大一生活?

1.每天运动一个小时,坚持跑步打篮球,身体是革命本钱。

2.坚持学习,每周去三次图书馆。

3.积极参加社团。

4.坚持每晚睡前20分钟背单词。

我的第一个“Hello world!”程序

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/linzekai/p/11544225.html

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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