我的linux成长之路

我的linux成长之路(感悟)

1.兴趣是最好的老师,它会指引你去探索、求知,这个是我们学习linux系统的原动力。

2.刚开始接触linux命令集时,是件很痛苦的事件,命令才记不住,参数又多,感觉如一个未知的世界。我是从linux基础命令开始的,看书(学校教材),看视频,打命令(虚拟机),如此反复。这个一定要过关,因为我们是利用命令和终端打交谈的,如果这个都不掌握,下面就没话说了。

3.熟悉一定的命令,这个阶段开始完整看两遍<鸟哥私房菜>
  我的意见是不要一开始就看鸟哥,而是学点命令集先,因为鸟哥的命令集说的也不是很详细。鸟哥私房菜好处在于很基础、很全面,有点厚,对于巩固基础很有帮助,读的时候有点豁然开朗感觉,这样进步很快。这书还是不够详细呀,否则更厚都有。

4.这个时候,系统管理方面应该没有问题了,基础还可以吧,就可以看下服务器方面的了。<linux服务器全程配置实录>,台湾培亚,还有很多视频。自己去搭建下,对比测试,最好能以tcp/ip卷二为基础理解运行流程为佳。

5.以上只是把系统管理和服务器过一遍,日后还要回去复习。这个时候需要学下bash了,这个是一件很享受的事情,日后系统管理不用那么辛苦了。

<UNIX shell实例精通>,这书也挺来错的,
sed,awk,bash基础,真的很好的书呀。

6.是时候找份工作,把学到的东西学以致用,用以检验自己的水平,而且呢,
通过工作,可以看到我们需要偏重学习某一方面,因为要学的东西实在太多了。
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以上有毕业生必须掌握的水平,否则别说你是学linux的.
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但出来后发现,以上内容和工作还是有差别呀,招聘工作内容更实际
nagios+cacti 监控,这个要会,不过以前学习没有涉及,自己学。
mysql数据库  这个也要自己学,内容很多,不细讲
lnmp/lamp    这个架构肯定要熟悉
开源应用     lvs heartbeat keepalived puppet 等等,又是自己学呀
shell/python 这个要向深层次学,python挺不错,有点像java.
<高性能linux服务器构建实战>和现在工作内容接近
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这个根据自己工作情况,自己选择,因为那些小公司的架构其实很简单的,但是我们肯定要有所偏重
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#经常到linuxtone,cu,51job,it168文库看看,收获颇多呀
#群是吹水的地方,在群上问问题,对自己技术提高没有帮助,自己可以google,或到论坛探讨
#经常看看别人的博客,看到好的知识点,记录下,日积月累。
#很怀念和同学在学校一起学linux的日子,互相讨论,互相进步,很感谢他们。
-以上只是个人经历,写出来和大家分享下,更希望能抛砖引玉

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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