HTML5

万维网的核心语言、标准通用标记语言下的一个应用超文本标记语言HTML)的第五次重大修改。

HTML5草案的前身名为 Web Applications 1.0,于2004年被WHATWG提出,于2007年被W3C接纳,并成立了新的 HTML 工作团队。
HTML 5 的第一份正式草案已于2008年1月22日公布。HTML5 仍处于完善之中。然而,大部分 现代浏览器已经具备了某些 HTML5 支持。
2014年10月29日,万维网联盟泪流满面地宣布,经过几乎8年的艰辛努力,HTML5标准规范终于最终制定完成了,并已公开发布。

HTML5将会取代1999年制定的HTML 4.01、XHTML 1.0标准,以期能在互联网应用迅速发展的时候,使网络标准达到符合当代的网络需求,为桌面和移动平台带来无缝衔接的丰富内容。

HTML5还有望成为梦想中的“开放Web平台”(Open Web Platform)的基石,如能实现可进一步推动更深入的跨平台Web应用。
接下来,W3C将致力于开发用于实时通信、 电子支付、应用开发等方面的标准规范,还会创建一系列的隐私、安全防护措施。
W3C还曾在2012年透露说,计划在2016年底前发布HTML 5.1。

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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