23.2 The System.Exception class

本文介绍了System.Exception类作为所有异常的基础类型,包含Message属性用于存放异常原因的描述,以及InnerException属性来链接导致当前异常的原因。
The System.Exception class is the base type of all exceptions. This class
has a few notable properties
that all exceptions share:
? Message is a read-only property of type string that contains a
human-readable description of the
reason for the exception.
? InnerException is a read-only property of type Exception. If its value is
non-null, it refers to the
exception that caused the current exception. (That is, the current
exception was raised in a catch block
handling the type InnerException.) Otherwise, its value is null, indicating
that this exception was not
caused by another exception. (The number of exception objects chained
together in this manner can be
arbitrary.)
The value of these properties can be specified in calls to the instance
constructor for System.Exception. 
 
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。
### MATLAB 2023b Version 23.2.0.2365128 发布说明 MATLAB 2023b 版本号为 23.2.0.2365128 的发布引入了一系列新功能和改进,旨在提升用户体验和技术性能。此版本特别关注于增强数据分析工具集、优化图形界面以及提高编程效率。 #### 新增特性与改进 - **数据分析能力加强**:通过集成更强大的统计分析库和支持机器学习框架接口,使得复杂的数据挖掘工作变得更加简便高效[^4]。 - **图形化用户界面更新**:对 App Designer 和 Live Editor 进行了多项改进,提供了更加直观易用的设计体验,帮助开发者快速构建应用程序并展示计算过程中的动态变化情况[^2]. - **代码编辑器升级**:增强了 IntelliSense 功能,在编写函数调用时能够自动补全参数列表,并提供详细的文档提示;同时修复了一些已知 bug 来确保更高的稳定性[^3]. #### 安装指南 为了顺利安装 MATLAB 2023b (version 23.2.0.2365128),请按照以下指导操作: 1. 下载官方提供的最新版安装文件包,可以从指定链接获取资源. 2. 双击下载好的 .dmg 文件(适用于 macOS),挂载镜像后打开其中的应用程序安装向导。 3. 阅读许可协议条款并接受条件以继续下一步骤。 4. 输入有效的许可证密钥完成授权验证流程。 5. 根据个人需求选择要安装的产品组件和服务选项。 6. 设置目标路径用于存储软件及其关联依赖项,默认情况下会放置在 `/Applications` 目录下[^1]. 7. 开始正式部署进程直至结束,期间可能会涉及到替换现有签名的操作来保证系统的兼容性和安全性. 8. 启动 MATLAB 并享受全新的开发环境带来的便利之处。 ```bash /Applications/MATLAB_R2023b.app/bin/matlab -desktop ```
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