flex4、as3书


第一本 flex4书--Hello! Flex 4[PDF]
下载地址:http://rapidshare.com/files/331080254/Manning.Hello.Flex.4.Nov.2009.pdf

《Flash ActionScript3 》系统架构殿堂之路[PDF] --可惜就是只有12章不全
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号称国内第一本《Flex 4.0 RIA开发详解(第2版) 》
这本书千万不要买,奔着国内第一本flex4没错 我买了,书印得质量不错,但对应书的内容可是糟糕至极,可能用的flash builder是测试版缘故 里边有些介绍的内容在正式版里是没有的,最糟糕的是 第18章的页头居然是 flex概述,真是错误百出。。。太多了说不过来了 误人子弟

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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