网络初步认识

计算机网络

独立主机:原本的计算机数据都是相互独立的,用于单纯的计算;
主机互联:随着发展可以将多台主机互相连接,传输数据;
局域网:计算机的数量增多,通过交换机和路由器连接到一起;(交换机的作用主要用于记录主机的mac地址,无法进行动态的数据发配,路由器可以增加网络识别,发送给目标主机)
广域网:相比于局域网范围更广
互联网:用于国际性的广域网

IP地址:uint32_t(一个无符号4字节整数)作为网络通信中的主机标识,传输数据时,会将自己的地址以及目标地址(网络传输每条数据中都含有这俩个参数)
ipv4:uint32_t DHCP/NAT ipv6:推广较少,数据吞吐量极大
端口号:uint16_t(无符号2个字节整数)用于标识进程,传输数据时该往哪个进程传输,一个端口可以对应一个进程,一个进程可以对应多个端口

协议:按照通用的标准进行数据传输,网络互联;
协议分层:OSI,TCP/IP
OSI应用层,表示层,会话层,传输层,网络层,链路层,物理层
TCP/IP
应用层:应用程序之间的沟通,HTTP(超文本传输协议),FTP(文件传输协议)等等
传输层:负责进程之间的数据传输,TCP/UDP
网络层:负责地址管理与路由选择,IP(通过ip地址标识主机,路由器负责规划传输路线)
链路层:负责相邻设备之间的数据传送和识别,网卡设备驱动/交换机/以太网协议
物理层:负责光/电信号的传输,网线/光纤/无线网电磁波等等

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。
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