oeasy 教您玩转 linux 之 010302 火狐浏览器 firefox

本文介绍了如何检查火狐浏览器的当前版本并进行更新,同时演示了如何为应用程序创建桌面快捷方式,方便日常使用。

我们来回顾一下😌

上一部分我们都讲了什么?🤔

  • oneko🐱

  • xeyes👀

这次看看这个火狐🦊

火狐🦊

  • 看看当前版本

  • 看看是否可以更新

  • 如果需要更新就更新

   firefox -v
   apt search firefox
   sudo apt upgrade

打开火狐🦊

  • 直接运行程序,浏览网页·

#打开oeasy.org
firefox oeasy.org
#在两个标签页中打开网站
firefox lanqiao.cn bilibili.com

  • ctrl+c结束进程

  • 想在桌面创建快捷方式

  • 明确软件包位置

  • 灵魂三问❓

http://img.mukewang.com/5f669d8a00010b5d10500237.jpghttp://img3.mukewang.com/5f669d8a000191db06800682.jpg

总结🤨

  • 这次升级了浏览器火狐🦊

  • 制作了桌面上的快捷方式

  • gui和cli之间的路径有什么关系呢?

  • 下次再说!👋

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作程,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。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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