设计模式

如何解决复杂性问题

  • 分解:即分而治之,将大问题分解为多个小问题,将复杂问题分解为多个简单问题。
  • 抽象:由于不能拿掌握全部的复杂对象,我们选择忽视它的非本质细节,而去处理泛化和理想化了的对象。

变化:
客户需求的变化
开发团队的变化
技术平台的变化
市场环境的变化

面向对象设计,为什么?
变化是复杂的天敌!面向对象设计最大的优势在于“抵御变化”

面向对象
1.理解隔离变化。从宏观层面来看,面向对象的构建方式更适应软件的变化,能将变化所带来的影响减为最小。

2.各司其职。从微观面来看,面向对象的方式更强调各类的责任

3.对象是什么?

  • 从语言实现层面来看,对象封装了代码和数据。
  • 从规格层面来讲,对象hi一系列可被使用的公共接口。
  • 从概念层面讲,对象是某种有责任的抽象
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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