四年大学,说毕业就毕业了

几年前,还在看学姐学长穿着学士服在图书馆门前和校门前拍毕业照,转眼,拍完大合照,论文答辩通过,仿佛时间过的也太tm快了,抓住大学的尾巴,找到了我认为可以一辈子的女朋友,很努力的女孩,感触非常大,确实让我改变了不少,加上大学的时光本来就不多了,我分外珍惜在校的时间,在图书馆学习的时间,每天还抽空打打篮球、跑跑步,还有算是把大学四年都没养起来的肥肉给加上了,每天明明不饿,硬是吃的饱饱的,还每天跟妈妈汇报我吃的好撑,明天一定要克制住,都是屁话,哦...

过了答辩,加上今天(2019-04-20)考完浙计算机三级数据库,顺便把数据结构和数据库都粗略的看来一边,妹子考完专四,去潇洒了,还给我发了烧烤图,我还是早早卑微地在食堂吃了午饭,开始高数和英语的复习(预习),英语还是按恋练有词来,高数感觉还得按照汤神走。

先说到这,学习去了。。。

冲鸭。。。

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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