18、Python编程进阶:函数与类的深度探索

Python编程进阶:函数与类的深度探索

1. 函数参数传递

在Python中,向函数传递参数有多种方式。你既可以直接传递列表,也可以传递包含列表的变量名。例如:

names = ['Schrepfer', 'Maier', 'Santiago', 'Adams']
alphabetize(names)

这个函数会将传入的名字按字母顺序显示出来,结果如下:

Adams, Maier, Santiago, Schrepfer

除了传递列表,你还可以设计函数使其接受任意数量的参数。使用 *args 作为参数名即可实现这一功能,示例代码如下:

def sorter(*args):
    """ Pass in any number of arguments separated by commas
    Inside the function, they treated as a tuple named args """
    # Create a list from the passed-in tuple
    newlist = list(args)
    # Sort and show the list.
    newlist.sort()
    print(newlist)

在函数内部,传入的参数会被当作一个名为 <

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或分图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一别特征提取。; 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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