pthon wxPython GUI

本文介绍了一个基于Python的简单文本编辑器的实现过程,包括文件读取、写入和基本界面设计。

抄的《python基础教程2》的例子:


#_*_ coding:utf8 _*_
import wx

def load(event):
    file = open(filename.GetValue())
    contents.SetValue(file.read())
    file.close()
def save(event):
    file = open(filename.GetValue(),'w')
    file.write(contents.GetValue())
    file.close()

app = wx.App()#PySimple
win = wx.Frame(None,title="Simple Editor",size=(410,335))
bkg = wx.Panel(win)

loadButton = wx.Button(bkg, label='Open')
loadButton.Bind(wx.EVT_BUTTON,load)
saveButton = wx.Button(bkg,label="Save")
saveButton.Bind(wx.EVT_BUTTON,save)
filename=wx.TextCtrl(bkg)  ##定义一个文本对象
contents=wx.TextCtrl(bkg,style=wx.TE_MULTILINE|wx.HSCROLL)  ##创建一个多行的,有水平滚动条的文本框

hbox= wx.BoxSizer() ##使用尺寸器,实现相对坐标
hbox.Add(filename,proportion=1,flag=wx.EXPAND) ##在窗口扩大时(水平方向),filename能获得所有额外的空间
hbox.Add(loadButton,proportion=0,flag=wx.LEFT,border=5)
hbox.Add(saveButton,proportion=0,flag=wx.LEFT,border=5)

vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
vbox.Add(hbox,proportion=0,flag=wx.EXPAND | wx.ALL,border=5)
vbox.Add(contents,proportion=1,flag=wx.EXPAND | wx.LEFT | wx.BOTTOM | wx.RIGHT,border=5)

bkg.SetSizer(vbox)
win.Show()
app.MainLoop()


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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