简单例子孕育丰富投机内涵

 一天,靠炒卖股票发家的犹太巨富列宛,看着他8岁的儿子在院子里捕雀。

捕雀的工具很简单,是一只不大的网子,边沿是用铁丝圈成的,整个网子呈圆形,用木棍支起一端。木棍上系着一根长长的绳子,孩子在立起的圆网下撒完米粒后,就牵着绳子躲在屋内。
 不一会儿,就飞来几只雀儿,孩子数了数,竟有10只之多!它们大概是饿久了,很快就有8只雀儿走进了网子底下。列宛示意孩子可以拉绳子了,但孩子没有,他悄悄告诉列宛,他要等那两只进去再拉,再等等吧。
 等了一会儿,那两只非但没进去,反而走出来4只。列宛再次示意孩子快拉,但孩子却说,别忙,再有一只走进去就拉绳子。
 可是接着,又有3只雀儿走了出来。列宛对他说,如果现在拉绳子还能套住1只玩儿。但孩子好像对失去的好运不甘心,他说,总该有些要回去吧,再等等吧。
 终于,连最后1只雀儿也吃饱走出去了。孩子很伤心。
 列宛抚摸着孩子的头,慈爱地教训道:“欲望无穷无尽,而机会却稍纵即逝,很多时候,为了得到更多而一味等待,不采取果断的行动,不但不能满足我们的欲望,反而会让我们把原先拥有的东西也失去。”

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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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