第四周第一次作业

本文介绍了三个简单的Python程序实例,包括餐馆订位系统、判断整数倍的数字输入以及基于年龄的电影票价计算。通过这些实例,读者可以了解如何使用条件语句和循环来解决实际问题。

7-2 餐馆订位: 编写一个程序,询问用户有多少人用餐。如果超过8人,就打印一条消息,指出没有空位;否则指出有空桌。

counts = int(input("Please tell me how many people want to eat here:\n"))
if counts > 8:
	print ('No empty seats!')
else:
	print ('Enough seats.')
结果:
Please tell me how many people want to eat here:
8
Enough seats.
另一结果:
Please tell me how many people want to eat here:
9
No empty seats!

7-3 10的整数倍: 让用户输入一个数字,并指出这个数字是否是10的整数倍。

num = int(input('Please enter the number: '))
if not num % 10 :
	print ('It is 10*k, when k is integer.')
else :
	print ('It is not 10*k, when k is integer.')
结果:
Please enter the number: 99
It is not 10*k, when k is integer.
另一结果:
Please enter the number: -10
It is 10*k, when k is integer.

7-5 电影票: 有家电影院根据观众的年龄收取不同的票价;不到3岁的观众免费;3-12岁的观众为10美元;超过12岁的观众为15美元。请编写一个循环,在其中询问用户的年龄,并指出其票价。

while True :
	age = input('Please tell me the age, q to quit:\n')
	if age == 'q':
		break
	age = int(age)
	if age >= 0 and age < 3:
		print ('free!')
	elif age >= 3 and age <= 12:
		print ('10 dollars.')
	elif age > 12:
		print ('15 dollars.')

结果:

Please tell me the age, q to quit:
-1
Please tell me the age, q to quit:
0
free!
Please tell me the age, q to quit:
5
10 dollars.
Please tell me the age, q to quit:
13
15 dollars.
Please tell me the age, q to quit:
99
15 dollars.
Please tell me the age, q to quit:
q


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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