31、本地用户数据管理与备份解决方案

本地用户数据管理与备份解决方案

1. 本地专用数据的沟通与培训

在用户数据和设置框架中,对于本地专用数据,需要向用户传达相关信息并进行培训。本地专用数据存在的原因是,由于信息安全或信息技术使用政策,某些特定类型的数据不应漫游或重定向。

例如,许多组织中的用户音乐收藏(音乐或“我的音乐”文件夹)、图片、视频和某些个人文件等,这些数据应仅保存在用户的本地磁盘上。要确保用户了解这些数据类型,以及用于保存此类数据的存储位置。同时,由于本地专用数据仅存储在用户系统上,需提醒用户有责任备份不想丢失的数据,以防硬件故障或丢失。

2. 本地访问数据的管理
2.1 解决方案概述
  • 类型 :提供指导和脚本。
  • 功能和工具 :漫游用户配置文件、脱机文件、组策略、快捷方式。
  • 解决方案总结 :对于需要本地访问但仍需满足UDS框架可用性、移动性和弹性要求的数据,在用户配置文件中创建一个或多个排除在漫游之外的本地文件夹。
  • 好处 :支持需要本地数据访问的应用程序或工作流程。
2.2 本地文件文件夹命名

在管理此类数据时,需要确定本地文件文件夹的名称。文件夹名称应传达以下信息:
- 数据将从本地磁盘访问,而非通过网络。
- 数据将定期备份。
- 该文件夹不应成为所有用户数据的新本地存储,仅用于必须本地访问的数据。
- 该文件夹不应在用户断开

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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