怀旧,寻一份坦然

不知不觉,不知时第几个年头,染上了感伤,恋上了怀旧,喜欢写怀旧的文字,听经典的老歌,看俗套过气的电影,拍黑白镜头的老照片,喜欢淡淡的花香,喜欢恬淡的季节,喜欢安静的山水,听禅鸣耳语,看雪花染白大地,漂白银灰色天空,漂白暗黄的心境,让心飘飞千树梨花,纯洁一片寂寞寒冬,感动平凡清淡的人生。

  当我在一个闲暇的午后,恬淡精美的阳光洒落窗边,不经意间打开记忆尘封的书架,捧起一本年代久远的旧书,轻轻翻阅,细细品读,慢慢回味,细数那一段短暂而美好的时光;当深邃的双眸,触摸到文字的温热,逝去的记忆浮现脑海,念起童年时村头古树下解放退伍老人那一台黑白的电机,想起被时光遗望停放在角落里已布满灰尘的缝纫机,想起了那辆陪爷爷度过了一生的高脚自行车。爱上旧时光,爱上怀旧的文字,爱上了回忆,在远古的禅院里诵读爱的经书,心超然如素雅秋菊,丢掉忧伤,捡起快乐。

  岁月的留声机播放着那些老土的故事,平淡的口吻,土里土气的辞藻,孕育着一份温馨的情感。如果你也听说那些可以穿越时光的老土的故事,请不要忘记想念,请不要忘记铭记,铭记那些我们共同走过的曾经,记住时光,记忆爱。老土的故事,穿透时光的繁花巷口,淌过湍急凶险的岁月暗礁,没有跌宕起伏的情节,没有滑稽逗乐的桥段,只有令人潸然泪下的一字一句,爱一言一行,伴经典的国粹,传唱永恒的温存,续写一份独家的时光记忆。

  时光阡陌是静美,岁月深处是成长。时光渡口,清风江上,千里澄江似练,万里晴空,青鹭翔飞,鱼翔浅底。怀旧的字里行间,抒写一路追寻长途,寻求一份力量;洋洋洒洒的人生,不断攀登高处,取得一点一滴的进步,向梦想的远山,一步一步靠近。于旧时光里,攫取一份经验,吸收一份营养,摘一朵希望,折一枝春,自信坦然走向无穷的未来。进步与成功,是不断付出努力与汗水的结果,用坚强与执着不断填充生命的空缺,让人生盈满人间最美四月天的芳香,便是一种会流泪与快乐的幸福。

  一滴热泪,是一种获得成功认可的喜悦;一句坚信,是一份充实人生的动力;一次尝试,是一份勇敢跨越障碍的见证;一分耕耘,是一份持续奋斗的标注。汗与泪,洗礼了梦想;难与苦,筑就了我们追梦路上最坚固的堡垒。乘一缕清风,与夕阳斜照黄昏,与明月共婵娟。携一双拼搏的羽翼,与黄沙狂舞,与群山含晚籁;采一束阳光,别于心间,存一份希望,积蓄一份阅历,等待来年秋风起,麦子熟了,菊花开了,扬起微笑,与欣喜共赴竹溪佳处,度一悠闲恬淡人生。惜一寸光阴,怀一份懂得,灌溉那一段年少懵懂的年月。

  岁月的老者,两袖清风,仙风道骨,从旧时光走过,胸怀翠竹,一腔超尘。大事已明,如丧考批,因为懂得人生,所以释然得失;目光放远,万事皆悲,因为懂得人生,所以不惊不悔。人活着必须要有意个最美的梦想,为之奋斗,为之付出,即使无果而终,后人也会为之动容。生命在宇宙万物面前,微不足道,而死亡也无足轻重,但人的一生需要一个不变不灭的目标,点燃生命的烟火,绽放绚丽的颜色。

  时光,太老,太旧;生命,太脆弱,人生,太清瘦。千年落回,离别散落,人固有人一死,人一死,生前的百般辉煌万般荣耀都会化为虚无,但时光会细细刻录下他走过的旅途,记取他留下的足迹。

  怀旧,寻一份坦然。无论是生活在繁华虚无的明媚里,还是于远山远水中淡然处世,我们都要为生命注入了属于自己的血液与灵魂,让人生的锋芒毕露。

  愿风载尘,愿雨柔情。怀旧,寻一份坦然,碎碎念念的时光,偶尔糊涂,明知山路漫漫,水路迢迢,却偏执一念向前,上下求索,义无反顾全心沉入其中,随其哀乐而哀乐,伴起喜怒而喜怒;但也许就是人生的一个象征、一个缩影、一个说明,告诉我们,好好享受那些幸运与苦难,好好珍惜那一份超脱的坦然。

  怀旧,寻一份坦然。时光,慈悲为怀,博爱无边,念情悠悠,爱长长,静静流淌在岁月的小河里,与清水合欢,与睡莲长眠。

 

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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