十二月送书

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这时间过的真快,朋友圈被圣诞节刷屏了我才突然意识到,2017 年只剩一周了,这一年给自己总结的一个字:忙。不过忙的同时也收获不少,当然这一年也有不少有意思的事值得记录下来,老读者都知道,我有写年终总结的习惯,从 14 写博客那会就坚持到现在,有时候自己无聊都会去翻翻以往的年终总结,看着看着就笑了,觉得那会挺幼稚的,但是又觉得很难得,庆幸那会把这些用文字留下来了,不然真无法想象自己年轻时的模样,今年的年终总结肯定也得好好写写,年初时定下的计划都一一实现了貌似。


也感谢各位读者不离不弃,又陪伴了我一年,不过也表扬下自己,吭哧吭哧又写了一年,想想还是蛮有毅力的,给自己一个大大的赞。


另外给大家分享件值得庆祝的事,Google 2017 Android 全国大学生开发大赛第一名获奖得主竟然是我的知识星球一位球友,真是万万没想到,我的众多球友们也纷纷献上祝福,不过他的得奖跟我没半毛钱关系,我也没对他有过什么指导,主要还是靠他个人努力,不过我也借此给自己贴下金,哈哈,不过我的知识星球牛人真的蛮多的,尤其是学习的氛围,我能预测到 2、3 年之后很多人一定会是业内的翘楚,我在他们这个年龄可是远远跟他们比不了的,不得不说,年轻一代,真是越来越厉害。


对了,提醒下,我不是想让大家加入我的知识星球,相反,奉劝大家现在千万别付费加入了,因为第一期马上到期了,你现在付费加入不太值,实在感兴趣的话,建议等明年的 2 月底第二期开始再加入吧,期待 18 年一起学习,一起进步,应该不会让你们失望。


好了,说正事,今天平安夜,估计不少单身狗又要被虐了,老读者都知道,我每月都会送书,于是,姑且就把 12 月份送书选在了今天,希望今晚孤独的你可以有份好运。

这些书都是我从图灵教育和博文视点的书库里精心挑选的,有些还是新上市的书籍,特别感谢图灵教育博文视点出版社的赞助。

废话不多说,本次抽奖的书籍有:

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这些书籍都是我自己挑选的,本次共送出 40 本,是的,没看错,就是 40 本,稍微说下,因为每次送书一毛钱不会赚,而且还要签名、发货非常麻烦,所以,快递费需要中奖读者自付,我每年差不多要送上千套礼物给大家,希望大家理解下。


除了书籍之外,还会顺带送 Google 官方贴纸,这个数量有限,送完为止。


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之前很多读者都知道,我的赞赏平时都是关闭着的,主要现在不缺赞赏这点钱,想着让大家赞赏其他需要鼓励的原创作者就好,但是我每月付出不少时间,分享的大都是自己原创总结与亲身经历,总希望能得到一份认可,而赞赏是最好的一种认可方式,所以想着,每月赞赏开放一次吧,但凡这一个月的文章,有哪一篇对你有点启发,希望你可以赞赏一次,数额不要多,一块两块看您心意,这份认可我觉得是最宝贵的。


而你对我分享的认可,我会额外从赞赏列表里抽取这些幸运读者,把签名书籍全部送出去,算是向所有对我这个月写作认可的读者一个感谢吧。每月一次,也希望大家多多评论、点赞,好好把握。


最后,祝大家平安夜快乐!


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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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