【SICP练习】52 练习2.20

本文深入探讨了Scheme编程语言中一个有趣的过程——same-parity,通过使用带点尾部记法的define,结合cons和filter函数,实现筛选相同奇偶性的元素。文章详细解释了代码的巧妙之处,并分享了作者的思考。


练习2.20

如果读懂了题目的意思这道题也是不难的,重点就是带点尾部记法形式的define。下面我们就来写出same-parity过程。

(define (same-parity fist . other)

   (filter (if (even? fist)

                even?

             odd?)

          (cons first other)))

最巧妙地地方就在于用cons将散乱的first和other结合到一起,然后用filter来保留需要的部分,其中if返回的是谓词。

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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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