necpp

本文提供了在Ubuntu上安装NECpp软件包的详细步骤,包括如何使用软件包管理器如aptitude或synaptic进行安装,以及如何手动下载necpp_1.5.0+cvs20101003-2.2ubuntu1_amd64.deb文件。文中还列出了全球多个地区的镜像站点,以便用户选择最快速的下载源。

1)https://github.com/tmolteno/necpp

2)https://packages.ubuntu.com/trusty/amd64/necpp/download

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用在 AMD64 上 necpp_1.5.0+cvs20101003-2.2ubuntu1_amd64.deb 的下载页面

如果您正在运行 Ubuntu,请尽量使用像 aptitude 或者 synaptic 一样的软件包管理器,代替人工手动操作的方式从这个网页下载并安装软件包。

您可以使用以下列表中的任何一个源镜像只要往您的 /etc/apt/sources.list 文件中像下面这样添加一行:

deb http://cz.archive.ubuntu.com/ubuntu trusty main universe

请使用最终确定的源镜像替换 cz.archive.ubuntu.com/ubuntu

您可以从以下任意站点的 pool/universe/n/necpp/ 子目录中下载所需的文件:

北美洲

亚洲

非洲

欧洲

 

如果您感觉以上站点的速度都不够理想,请查看我们的完整源镜像列表

注意: 某些浏览器需要您明确告诉它们,您仅仅是想保存这些文件,并非查看或运行它们。对于 Firefox 或者 Mozilla ,您可能需要在按住 Shift 键的同时点击上面的 URL 链接。

有关 necpp_1.5.0+cvs20101003-2.2ubuntu1_amd64.deb 的更多信息:

实际大小453586 字节(443.0 kByte)
MD5 校验码de16d4643c2087031456b12e064809b9
SHA1 校验码10c221c5edb4c07a564170c28a430b03ce850466
SHA256 校验码1768e87ee74ceec0936ec9c70f74a895067c0445b6155c975fa4e023c97c6169

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http://elec.otago.ac.nz/w/index.php/Necpp

 

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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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