上瘾才是王道

纯粹的喜欢到了极至大概就可以用上瘾来描述了。

最近强烈感受到上瘾就是开了TBC和同事冒冒险什么的。

根本就不知道时间的流逝,前一天4点睡的,早上七点被楼下做操的老太太们吵醒,就立刻开电脑继续鏖战,晚上老婆来电话才发现到了晚上,才感觉到饿。

上瘾,应该就是需要自己控制不要过分的那种东西,如果不控制就会绝对投入感受不到时间流逝而废寝忘食,以至于会要人命的那种。

回到工作上,觉得虽然自己也是主动加班什么的特别多,但是投入程度,喜欢程度乃至纯粹程度都无法和游戏相比。

上瘾才是王道阿。


ps:
我的德莱尼小美女牧师进入灰谷的时候刚好是半夜,一大片郁郁葱葱的森林中,独自奔跑,淅沥沥的下着雨,这时候突然响起moonfall的音乐。
美妙仿佛可以洗涤人的心灵,突然一种触动心灵的感觉。
同为游戏开发者,希望自己有朝一日能够开发出这样的游戏出来,触动人的心灵。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值