模板方法模式

本文深入探讨了模板模式的概念,一种行为模式,用于定义一系列算法的骨架,允许子类提供具体实现而不改变整体流程。介绍了其优点,如封装不变部分,开放可变部分,便于后期扩展,同时指出需要为每一步骤扩展子类的缺点。

模板模式主要一组算法的骨架,或者是定义一件事务执行的流程,通过把一些实现的步骤延迟到子类进行实现,在子类不改变核心结构的情况下重新定义该流程的某些特定步骤的实现。它是一种行为模式。
优点:
  1、封装了不变的部分,开放了可变的部分,开放了特定步骤的不同实现,方便后期扩展,实现“开闭原则”。
  2、公用代码得到提取,提高复用。
  3、制定了功能实现的步骤,保证了对象的整体的高内聚。
缺点:
  1、对每个不同的步骤,需要扩展具体的子类实现。

例如:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/liaobudao/p/11253434.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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