为博聆网用户编写的userscript

本文介绍如何为Firefox和Chrome浏览器安装特定插件,以方便用户将内容分享至博聆网。对于Firefox用户,需安装Greasemonkey插件,并下载针对新浪微博、土豆和优酷的脚本;Chrome用户则通过安装Tampermonkey实现相同功能。
 

为了让大家更好的把平时看到的东西发到博聆网 ,大贝经过苦心研究,发现了这个好东西

附件地址: http://dl.dbank.com/c0bbwknsdr

使用如下:

首先,你要有一个firefox或者是chrome浏览器

(firefox用户看这里!)

1,首先安装插件greasemonkey 又叫油猴

安装方法:

    1)访问插件地址https://addons.mozilla.org/zh-CN/firefox/addon/greasemonkey/

然后点击 添加到firefox ,安装后重启firefox即可。

   2),或者使用附件中的插件文件直接安装,附件解压后把greasemonkey-0.9.18-fx.xpi 直接拖到firefox上,然后会提示安装插件,点击安装即可,然后会提示要重启浏览器。重启即可。

2 ,安装针对新浪微博,土豆,优酷的脚本。我把脚本放在了 http://userscripts.org/users/445435 这里。 一个个点击进去,点击右上角“install”即可。
(chrome用户看这里!)
然后搜索 Tampermonkey ,安装第一个。
然后就是安装针对新浪微博,土豆,优酷的脚本。我把脚本放在了 http://userscripts.org/users/445435 这里。一个个点击进去,点击右上角“install”即可。
 
安装好之后,访问新浪微博,优酷,土豆的时候效果是这样的:


 

 

 
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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