14、大型Web应用中页面与模块的开发指南

大型Web应用中页面与模块的开发指南

在大型Web应用开发中,采用面向对象的方法来定义页面和模块具有显著优势,它能提升代码的可维护性和可复用性。下面将详细介绍页面类的扩展以及模块的使用。

1. 页面类的扩展

面向对象方法定义大型Web应用页面的一个重要好处是可以轻松从已创建的类派生出新类型的页面类。常见的页面类派生类型有全站页面类、部分页面类和特定页面类。

1.1 全站页面类

全站页面类继承自 Page 类,针对整个Web应用的独特特性进行定制。通常会实现 Page 抽象接口中的以下方法:
- get_css_common :指定所有页面都要链接的CSS文件数组。
- get_js_common :指定所有页面都要链接的JavaScript文件数组。
- register_links :构建解析样式表和JavaScript文件名的数据结构。
- get_header :返回整个站点的头部HTML标记。
- get_footer :返回整个站点的底部HTML标记。

此外,还可以定义与整个Web应用相关的其他方法和数据成员,如路径相关的数据成员:
| 数据成员 | 描述 |
| ---- | ---- |
| $path_root | 目录结构中查找PHP包含文件和其他源代码的起始路径,通常形式为 /home/u

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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