Flex学习笔记

本文指导如何创建FlexLibrary项目,将所需代码移入,并设置编译文件包。通过增加一个TextInput组件用于输入邮箱地址,配合EmailValidator进行验证。实现自定义验证逻辑,仅在提交时触发验证操作,提升用户体验。

建立 swc文件

建立库项目 FlexLibrary

将所需代码移入

项目属性,设定编译文件包,保存

bin文件夹里找到swc文件。

使用Validator 验证输入

         增加一个TextInput idEmail

         增加一个EmailValidator sourceEmail property为文字

         重写出错显示代码来自定义验证

         增加trigger triggerEvent来实现不自动验证只提交时验证。

         可以使用ActionScript代码来实现验证。使用Validator.validatorAll(Array[])

                   Array是一个验证数组

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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