困倦,因为9/11报告

作者因阅读9/11报告而困倦,分享了阅读感想。一是报告信息公开程度高,重视细节利于团结民众和助选;二是钦佩报告中体现的美国人在恐怖主义面前的爱国主义精神。还提及买书时店员对Raymond Carver小说集的赞许。


困倦,因为9/11报告

9/11报告发布的时候,我就觉得,这会是一份非常详尽、细致,把信息公开精神演绎到极限的报告。当时,我从网站上下载了报告的pdf文档,但实在没有体力对着电脑屏幕阅读那么厚的一本书,最终还是托人从美国带了一本。

9/11报告用的纸非常差,字也不大,但考虑到它的定价与其他美国书相比已经算很低的了,我还是知足吧。结果,最近这些天睡觉前总是忍不住要把报告翻上几页,然后就老是不知不觉看到很晚,白天不停地犯困。趁着困倦没法编程序时候,写两句感想吧:

第一,9/11报告的信息公开程度比我最初想象的还要高得多,在报告里可以读到有关9/11的许多真正的细节,细得让人喘不过气来。其实,重视细节是西方人的传统,对于9/11报告这样一种带有“客观调查”意味的国家行为来说,重视细节可以更容易地让大众相信“国家”的结论,可以更容易地将全美国的老百姓团结在以布什为核心的“反恐司令部”周围。最最重要的是,一份摆出了大量细节的报告(我又想起了有关上一届美国总统的那份同样充满细节的报告)自然而然是贴了真理标签的最好的助选武器——祝布什成功连任,因为我的美国朋友要投他的票,布什连任了我的朋友才会开心。

第二,尽管我不相信9/11报告已经提供了100%的细节,不相信这份“客观”的报告不会漏掉任何敏感的东西,但我还是对报告中屡屡提到的美国人在恐怖主义面前表现出来的爱国主义精神表示钦佩。任何成熟的民族都会在危机时表现出这种精神。就像前几天俄罗斯的校园恐怖一样,尽管我对俄罗斯军方的应变和处置能力到底是强是弱颇感困惑,但我仍然百分之百地钦佩那些在事件中丧生的军人——祝俄罗斯人民好运。

顺便多说一句,帮我买书的朋友当时在书店里买了三本书,除了9/11报告,还有一本畅销小说The Notebook(它在美国几大排行榜上呆了好几年了)和一本Raymond Carver的小说集。结果,收款的店员对前两本书没有任何反应(买的人太多了?),唯独见到Carver的小说集时,她突然惊讶抑或赞许地说:“这真的是一本好书呀!”——这个插曲说明,即便在商品化的美国,即便在普通的店员里面,我们也能找到些拒绝流俗、崇拜大师的人物来(在中国,作家马原、余华等人就深受Carver的影响)。

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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