北京移动的非语音产品让我失望

本文从一名北京移动用户的视角出发,回顾了使用bj1860邮箱遇到的问题、GPRS上网的价格与速度变化、手机浏览网页及使用即时通讯工具的经历,并表达了对移动非语音服务的失望。
说明:本文仅仅从一名北京移动的客户的角度来写,绝没有牵扯到我因为工作需要而接触的北京移动的人员与资料。

很早之前,就把bj1860的邮箱作为备份邮箱印制在名片上
最近发现其垃圾邮件过滤以及Web登录功能弱得让我几乎放弃

很早之前,就开始用GPRS上网
其价格、速度在这4年多的的变化是价格进步迅速、速度裹足不前

一年多一直喜欢用手机看网页,有WAP的有普通的
中国移动(北京移动的母公司)的移动梦网首页内容贫乏.....

一直很看好手机地图,在其推出数月终于能够在dopod上面可用之后
发现内容非常不详细
时不时的还被迫更新一下地图——花个几元钱的流量

我偶尔用手机登录MSN,更偶尔地打开QQ
这说明我对移动IM是有需求的
移动的飞信推出后,我一点试用的念头都没有
因为,我对移动的非语音产品失望了
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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