别不信,你只需20个小时,就能学会任何事情!

文章提出了一种不同于传统10000小时原则的观点,认为通过专注于技能的拆解、自我纠正、避免干扰及持续45分钟每天的练习,可以在20小时内达到不错掌握程度。学习过程包括明确目标、理论学习、选择学习资源以及立即实践。

之前网上有一种观点,学会一项东西或掌握一项技能,有个“10000小时原则”,即需要练习10000小时。但演讲者Josh Kaufman表示,10000小时那是熟练到专家级别了。只要遵循四个原则,从完全不会到一个不错的掌握程度,只需20小时。也就是说每天45分钟,坚持一个月左右就可以了。你就可以掌握一门外语或是其他技能等等到一个还不错的熟练程度。这四个原则就是:

1.解构技能,把目标拆成小目标,越细越好。

2.学习此项技能中,学会自我纠正。

3.远离让你学习分心的东西,如游戏

一、20小时入门一项技能的重点


1、全身心投入2、使用一定的方法3、每天45小时,坚持一个月

二、入门一项技能的四个步骤


1、拆解你的学习目标

(1、想好你最后要达成什么效果

(2、将技能分解成一个个小部分

2、要有一定程度的理论学习(这能够帮助你自我纠错)

3、找到3到5钟学习资源

4、不要因为学习理论而推迟练习

(1、排除干扰

(2、练习20小时

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值