惊闻robbin归来,提点建议

本文针对JavaEye网站当前的问题,提出了包括文章多分类、增强编辑器功能、改进问答积分制度、文章发布渠道选择等方面的建议。
这两天看到robbin发的招聘贴,应该是从csdn暴发归来(哈哈,不知用词对不对)。至于近期javaeye各方面,如内容质量走低,这也是大家有目共睹的事。猜测robbin近期应该会有所动作,如网站改版、功能调整优化。自已也算是javaeye的一个fans,结合使用javaeye的一些经验,提出一些个人建议,以便以后更方便使用。

1.文章分类,现在只能单一类别,希望能支持多分类。

2.web编辑组件加强,如平常我们写文章,一般是先写在word文档里,然后贴粘过来。但是javaeye的web编辑组件不能记录word文档的结构,如样式、颜色、结构等。这样使用起来,非常不便,还要重新排版。我看csdn、51cto上的组件就能支持直接复制。

3.关于问答,一般新手都没有什么分。那么有问题想问,也没有分,这样就不能提问。应该添加一定的机制,如每天登录就可以加问答分。一方面可以增加访问量,另一方面确实可以帮助大家解决问题。虽说可能javaeye定位高端,但也不要放弃小菜吧。

4.发文章的时候,现只能单选。如只发到论坛或只发到博客频道。我是想能不能两个都选。不知robbin关于这个功能,原来是居于什么想法。

5.等待大家更多建议。

大家有没有更好的想法,一起提高我们学习、成长及交流的环境。 :D
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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