Adobe技术开发者研讨会

本文总结了参加Adobe研讨会的体验,强调了用户体验为核心的产品开发理念,软件设计考虑用户环境,软件开发理念的变化,以及在用户需求基础上进行创新的重要性。重点介绍了Flash在游戏和移动终端的应用和Flash3D技术,以及其方便的开发和优秀的性能。

昨天,我参加了Adobe的这个研讨会。在此之前,Adobe对这次研讨会进行大肆宣传,免费邀请Adobe研发者或对Adobe研发有兴趣的技术人员参加,参会人员除得到Adobe的赠品、会议中间的免费茶点,还有就是抽奖参加Adobe AIR培训的机会,Adobe邀请了Adobe 全球平台技术推广总监、Adobe全球游戏开发技术推广经理和Adobe 中国平台技术推广总监等来给大家讲解和演示Adobe的最新技术及应用,会议时间是一天,可见Adobe对这次会议是相当的重视,而这样的会议,Adobe每年都会在中国举行一次。

就在最近两年,智能手机的出现,在移动和终端发生了一场革命,在这么短的时间内,有的企业成了行业的领跑者,如:Apple,有的企业产品市场占有率开始下降,如:NOKIA。“NOKIA是通过扩大自己手机的销量达到市场占有率,降低成本,Apple是通过消费者认可,拉动产品销售量”一位Adobe技术推广经理说。

这次会议内容主要是Flash在游戏和移动终端(智能手机和平板电脑)的应用和Flash 3D技术。从现场的作品演示和简单的DEMO来看,Flash的开发非常方便,产品的性能非常好。

我对这次会议的总结是:

1、产品开发以用户体验为核心。

这就要求软件更好的UI设计,开发者更要重视软件运行效率,开发平台编译之后的软件运行效率要好。

2、软件设计要考虑用户的环境。

和以往的坐在办公室里电脑前使用软件不同,手机的使用者可能在任何环境下,手机屏幕更小。

3、软件开发理念的变化。

更多的人是使用在地铁或公交上,或开会前的几分钟使用手机娱乐,称为“碎片经济”,怎样在几秒钟的时间内抓住使用者,成为软件设计的重点。

4、在用户需求基础上进行创新。

Apple推出的很多功能是很多用户所想不到的,但是很受用户欢迎。




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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