22、C++实用工具与标准库扩展

C++实用工具与标准库扩展

1. C++实用工具

1.1 线性插值函数

线性插值函数 linear_interpolate() 可用于内置整数和浮点类型,也能用于用户自定义类型,如定点类。若仅用于整数类型,在线性插值方程的除法中加入简单的舍入修正可能有益。

1.2 循环缓冲区模板类

循环缓冲区是一种高效的存储队列,适用于通信接口和其他输入输出操作。以下是一个模板循环缓冲区类的实现:

template<typename T,
const std::size_t N>
class circular_buffer
{
public:
    typedef T value_type;
    typedef value_type* iterator;
    typedef std::size_t size_type;
    circular_buffer() : in_ptr(buffer),
                        out_ptr(buffer) { }
    constexpr size_type size() const { return N; }
    bool empty() const { return (in_ptr == out_ptr); }
    size_type inque() const
    {
        const bool is_wrap = (in_ptr >= out_ptr);
        return (is_wrap ? in_ptr - out_p
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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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