杂谈

 先贴一个文章连接: Google Earth再建功―成为水灾救援帮手
当互联网技术脱离了单纯的网络应用还能有所贡献,就不只是技术而已,我看到的是更多的亲切感。

         刚刚看过一个师弟的一片日志,他表达了一下自己对xiaonei“征婚”现象的bs,我突然发现了自己大一时的影子:敢于对身边的“丑恶”想象做出批评、热血、有激情、有原则等等。想了一下,觉得他挺好,我也挺好,大一和大二的感觉果然不同,不敢说是自己成熟,不承认是自己世故,只是我开始体验这个世界,而不是用耳朵听,用眼睛看。
       教育经历让我们习惯了1对2错的认识观,认为什么事情的评判标准都只有对与错两种,而对与错的立场也已经是早已经就明摆着的事情,无需争辩。但是,事实上,身边的事情,社会上的事情都是模糊数学,有那种简单的1+1=2原理是不能解释和应对这纷繁复杂的真实世界的。科学有它的好处,但是它的坏处就在于将事物简单化、理想化,首先限定好订立成立的条件,一旦环境不符合这个条件,科学就无能为力,整个体系都会摇摇欲坠。而学习科学知识已有多年历史的我们正是习惯了这个思维定势,将社会先入为主的打上了很多标签,一旦发现与自己事先预想的不一样的就会不适应,反感,甚至开始厌世,认为这个社会已经无可救药,今不如古,但是也许这个世界本来就是这个样子的,只是我们建立的模型不够真实罢了。每个进入社会之前的人都会给自己绘制一个社会的模型,而大多数人都会将他设计成一个美丽的大花园,充满机会与挑战,充满阳光与欢笑,痛苦、挫折、阴谋等等只是花园中的点缀,最终总会烟消云散,皆大团圆。
       但是,现实是什么样子的么?不知道。以前是因为我没有看到很多东西,所以我不知道;现在是因为我以为我看到了一点点东西,所以我意识到我不知道,但我不知道我究竟是不知道什么,我也不知道我知道什么,知道与不知道就在这个非平衡态摇摆,而支点就是我的信仰,它将决定天平的倾斜。存在即合理,任何事物都有其存在的必然性和合理性,然而对与错的评判标准就在于一个人的信仰,或者说是原则。没有原则的人会游走于各种原则之间,试图总是找到对自己有利的一方,但是这是危险的,就像是在一团团的线团中打转,很有可能将自己绑缚住,反倒迷惑得很。倒不如尽早找到自己的立场和原则,有了一个标准就有了大的方向。
   


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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