OpenCms.7.Development 到手

本书名为《OpenCms7Development》,现已提供电子版。对比之前的版本,本书为开发者提供了更多实用的内容。读者可以在itpub下载区或通过Google搜索获取资源。
    上次还说 OpenCms 7 Development 5月份即将出版 ,昨天晚上就拿到了OpenCms.7.Development的电子版本。
    抢先看一下完整封面:
    目录在 这里
    大概浏览了一下,发现这本书还是可读的,比起原来的两本来,对开发者更有价值了。等忙过现在这阵子,我也想好好看看,看能带给自己多少东西。
    有兴趣的朋友可以到itpub的下载区域搜索一下这本书。也可以在google上搜一下国外的共享。:)
    当然,更希望有机会在国内买到实体图书!


我的相关日志:

2008-05-08 |  Alkacon_OAMP_SyndicationFeed 使用示例
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2008-05-07 |  Alkacon_OAMP_Counter 使用示例
2008-05-05 |  期待 OpenCms 7.0.5
2008-04-30 |  Alkacon 提供的 OpenCms 模块预览(二)
2008-04-30 |  Alkacon 提供的 OpenCms 模块预览(一)
2008-04-29 |  给我发mail的OpenCms Core Developer的真身
2008-04-28 |  OpenCms 中实现文章分类功能
2008-04-12 |  <cms:param>标签的使用


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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