最近的心情

博客内容包含旅途感受,如坐对方开的车、听歌的快乐,还表达了爱一个人比被爱更幸福的感悟,以及对恋爱、结婚的思考,最后提到心情稳定。虽有英文短文链接,但未涉及信息技术相关内容。
乘客 - 王菲 - 将爱

高架桥过去了
路口还有好多个
这旅程不曲折
一转眼就到了
坐你开的车
听你听的歌
我们好快乐
第一盏灯开了
你在想什么
歌声好快乐
那歌手结婚了
坐你开的车
听你听的歌
我不是不快乐
白云苍白色
蓝天灰蓝色
我家快到了
我是这部车
第一个乘客
我不是不快乐
天空血红色
星星灰银色
你的爱人呢
yes i'm going home
i must hurry home where your life goes on
so i'm going home going home alone
and your life goes on

爱一个人要比被爱更幸福,
今天我给你写信,
我透过邮局的窗户,
眺望那金色的夕阳,
就象在那凄风苦雨中
摇曳更加强了意志
在纷纭烦扰的人情的花坛中
因我俩辛酸的缘分而盛开的红色花一样
爱一个人要比被爱更幸福
今天我又给你写信我思念的人啊,
请你珍重,
哪怕这是我的最后一次问候
但是因为爱过,
所以我真正的幸福过!



没有恋爱,准备恋爱,想了又想
没有结婚,准备结婚,看了又看

这旅途不曲折,一转眼就到了

幸好心情很稳定。


看了又看 论坛

好的英文短文

http://online.wsj.com/article/0,,SB109986795263067023,00.html?mod=todays_us_page_one

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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