并发,并发

博客围绕系统设计中支持分布式和大并发展开,作者因多年从事企业应用和OA开发,对线程开发接触少。解决并发技术方案较易,但确定‘什么地方必须使用同步’较难,作者需深入系统设计框架分析并考虑技术思路。

这两天,满脑子都是Concurrent ,都是syncornied,都是thread·····<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

系统设计的原则是支持分布式和大并发。

这方面不是我的特长,或者说,几年来,针对线程的开发很少——没办法,这几年来都是针对企业应用和OA,名为企业应用开发,但是很多资源已经被屏蔽掉了(比如并发),即是有,也仅仅只是在开发的个别地方多个syncornied。(想想自己以前开发的几个engine,都没有太怎么考虑大并发的问题)

解决并发的技术方案倒是比较容易解决,主要是“什么地方必须使用同步”—— 这是一个并不好回答的问题。不得不整天钻到系统的设计框架中,一遍遍的分析,而且还大致需要考虑紧随的技术解决思路······

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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