ES6从入门到进阶 第三节 字符串模版 字符串方法

本文介绍了JavaScript中字符串模板的使用方法,包括变量插入和多行字符串支持。同时,还讲解了新增的字符串方法如includes(), startsWith(), endsWith(), repeat(), padStart()和padEnd()等,帮助开发者更高效地进行字符串操作。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>字符串模板</title>
</head>
<body>
<script type="text/javascript">
    /*
    `${变量名}` 字符串模板,支持换行
     */
    let name = 'llh';
    let age = 18;
    let str = "这个人的名字叫" + name + "年龄是" + age;
    let str1 = `这个人的名字叫 ${name}`;
    console.log(str1);

    /*
    新增字符串方法 
    查找 includes() 返回布尔 查到返回true
    str.startsWith() 是否以谁开头 返回布尔
    str.endsWith()
    str.repeat(次数) 重复字符串 返回字符串
    str.padStart(总字符串长度,填充内容) 填充字符串 在前面填充
    str.padEnd()
     */
    let str2 = 'apple orange pear';
    alert(str2.includes('apple'));

    let str3 = 'a';
    let padstr = "xxx";
    console.log(str3.padStart(str3.length + padstr.length, padstr));
</script>
</body>
</html>

 

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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