关于使用TreeView

using System;
using System.Collections;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Web;
using System.Web.SessionState;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.HtmlControls;
using Microsoft.Web.UI.WebControls;//导入使用Tree的using

namespace WebApplication2
{
    
/// <summary>
    
/// WebForm1 的摘要说明。
    
/// </summary>

    public class WebForm1 : System.Web.UI.Page
    
{
        
protected Microsoft.Web.UI.WebControls.TreeView TreeView1;
    
        
private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
        
{
            TreeNode node
=new TreeNode();
            node.Text
="节点一";
            TreeNode n
=new TreeNode();
            n.Text
="一节";
            node.Nodes.Add(n);

            TreeNode nodes
=new TreeNode();
            nodes.Text
="节点er 2";
            TreeNode ns
=new TreeNode();
            ns.Text
="er节";
            nodes.Nodes.Add(ns);
            
this.TreeView1.Nodes.Add(node);
            
this.TreeView1.Nodes.Add(nodes);
        
            

            
        }


        
Web 窗体设计器生成的代码
    }

}

 
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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