学习JAVA第一天——总纲

博主以转行为目的学习Java,采用Archlinux + eclipse + JDK8作为学习平台。学习策略是刷LeetCode打基础、通过项目磨练技术,用博客和GitHub督促自己。还借鉴了相关文章,打算先看《21天学通JAVA》,后续再研究JDK源码,同时参考了git教程。

学习目的

以转行为目的,要求快速学习尽快满足工作所需最低要求,后续继续往"高精尖"里钻力争进度以求不被淘汰!

学习平台

Archlinux + eclipse + JDK8 作为学习平台

大学时对计算机比较感兴趣也折腾过,毕业后微软打击盗版电脑要升级Windows7感觉配置有点吃力,再者也不怎么玩游戏还要担心中毒,一般上网用浏览器就够了——于是干脆切换到linux,开始也折腾过版本最后因为"洁癖"选择了archlinux + openbox ——简洁够用arch的wiki也很友好,其他版本要装一大堆不必要的软件包更新也比不上arch,gentoo编译实在是吃不消。

学习策略

大学里学过C语言考过二级,后面切换到linux自己也学过shell和python写过一些代码,但总是感觉实际用处不大——写得少用不上很容易就忘了,故而这次通过刷leetcode打基础通过项目综合运用来磨练技术——以问题为导向兼顾乐趣成就感,同时通过博客和github记录来督促自己,顺便总结经验——输出是最好的学习。

借鉴

通过搜索看到几篇很值得参考的文章,感觉语法不难决定先看《21天学通JAVA》边刷题打下基础,搞定后再看看JDK源代码理解下JAVA常用的数据结构看能否整明白,比较难的多线程反射框架到时再说

  1. Java入门到精通
  2. 一个牛人给JAVA初学者的建议
  3. java基础知识总结超详细
  4. 知乎海纳的专栏——进击的JAVA新人

git教程

  1. 廖雪峰的git教程
  2. git官方教程
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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