Sublime Text的配置

学习react-native使用Sublime Text进行编辑时,对Sublime Text进行配置,包括自动补全,样式风格,字体大小等等,以此文章来进行记录。

下载Sublime Text

下载地址:http://www.sublimetext.com/3

安装Package Control

需要安装Package Control之后才能下载安装插件,安装方法请参考官网https://packagecontrol.io/installation#st3

安装插件进行配置

安装sublime的插件步骤如下:
1.打开Sublime Text3 ,点击菜单栏的“Preferences”–>”Package Control”,或者可以使用快捷键CTRL+SHIFT+P 打开
2.在打开的终端窗口,输入“install”,下方就会提示“Package Control:install package”,用鼠标点击
3.这时候等待几秒,就会弹出一个终端,在终端输入你想要安装的插件,进行查找,点击下方列表中插件,就会自动安装。
常用的插件:
https://www.oschina.net/translate/20-powerful-sublimetext-plugins
设置字体大小:
点击菜单栏的“Preferences”–>”Settings”,修改Preferences.sublime-settings-User文件,加入”font_size”: 12,保存后生效,如下所示:
这里写图片描述

导入项目

点击菜单栏的“Project”–>”Add Folder to Project” ,选择项目的目录,就将项目导入进来了。

运行项目

打开命令行,输入命令:
adb devices
adb reverse tcp:8081 tcp:8081
react-native run-android
如图所示:
这里写图片描述
如果已经运行过”react-native run-android”命令则修改android.js文件后只需要保存后摇晃手机或打开模拟器菜单,点击reload即可重新加载,显示修改文件后的效果。

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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