沿用高考的学习方法

高考 过去很多年,过去我一直对高考没有一句正面评价,觉得它既背离科学,又压抑人性,用一种恶心的方式来分配教育资源。

但是随着时间的流逝,我也不得不承认,经历过高考复习后,中学几年期间养成的学习习惯一直让我受益,

这是追求极限的学习习惯:

1,追求深刻理解:在阅读,理解与实践之间不停的循环,在极其熟练的基础上以感悟的方式学习,来达到灵通的境界。

2,追求准确,细节,快速。

3,不停的完善知识体系:在实践中的每次灵感闪光和犯的错误都是成长的机会。

4,调节身心,加强精神,身体建设。

5,惊人的吃苦能力,耐性,抗打击能力,宁死不屈的精神,面对压力的调节,引导自己趋向更加豪放的人生观。

6,引导局势,不是单纯被动的去学,不屈服与自己不喜欢的事情,通过刻苦努力来让自己从学习实践进步中获得成就感和乐趣,进入良性循环,一切不利都是暂时的,都是可以转化成良性循环的,而良性循环就是高速发展的保证。而面对自己喜欢或者擅长的,那么就任意发挥了,这是赋予自己自信的最佳方面。

当沉下心来,以平静的心态回顾过去,每段时光都是值得回忆的,而时间沉淀下来的财富,更让我感恩不已。

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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