IBM推出免费Firefox的扩展CoScripter,可以录制客户端的操作,生成自动脚本

CoScripter是一款免费工具,能够简化用户的重复操作流程,提高工作效率。它不仅有助于减少开发者在测试用户界面时的工作量,还能让用户录制操作过程进行分享或教学示范。
能干什么用?

1. 方便用户的重复录入,现在已经是web 2.0的写时代了,即使是查询也还有许多的重复的执行的步骤(看demo的影片)

2. 方便开发者测试用户界面

3. 与他人分享操作过程,教学示范

4. 干点坏事(属于创意性思维,恕不举例,以免优秀的人才陷入俗套)


观赏影片
[url]http://services.alphaworks.ibm.com/coscripter/browse/video[/url]

下载:免费(需要IBM AlphaWorks注册)

[url]http://services.alphaworks.ibm.com/coscripter/browse/extension[/url]
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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