重庆北大青鸟解放碑校区J11班 蒋勇组 【权限管理系统】

项目由重庆北大青鸟解放碑校区J11班蒋勇小组完成,旨在控制后台管理系统权限,防止风险,采用H5、CSS3、jQuery等前端技术,及MVC、MyBatis等后端技术。

重庆北大青鸟解放碑校区 J11班
项目小组:蒋勇小组
项目名称:权限管理系统
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项目介绍: 权限管理是一个几乎所有后台系统的都会涉及的一个重要组成部分,本系统主要目的是对整个后台管理系统进行权限的控制,而针对的对象是员工,避免因权限控制缺失或操作不当引发的风险问题,如操作错误,数据泄露等问题。

使用技术:这个项目使用技术比较多,从前端使用了H5、CSS3、jQuery、BootStrap、Ajax 等技术,后端包含 MVC、MyBatis、jsp 等技术,数据库使用了 Mysql 以及Power Deginer。

项目总结 : 这个项目对于我们来说有点难涉及的技术也有点多,但是我们确定了做这个就没有想过要放弃,组员都比较努力配合也比较默契,最后才展现出了这样一个比较完整的项目,团队和坚持真的很重要!

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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