忙碌的一天

1、三份CAD实验报告。

2、被告知明天考《科目一》(很突然吧?没办法,小地方,不是很规范),由于跟驾校光杆司令的老乡关系,又由于他近期远驻太原,所以同时赋本人一项使命,看管办公室钥匙,以便学员有事过来。美其名曰:看老乡你老实才敢把钥匙交给你,你是队长,要督促他们过来做题,提醒他们紧张起来。

肩负任务,时刻准备跑过去给驾校学员开办公室门,还得复习整整一本驾驶题库,一个多月没看了,只有一天时间。拼了!加油!

 

通知早八点半于驾校办公室集合。榆次考点,距学校一小时车程。 紧张复习中……

 

有的人才看书没几天,很多地方不理解,只好我这老油条出马讲解。他们反复做着豁然开朗的表情。说实话,老师这职业也挺适合我的。哈哈。

从17:00到22:30一直在办公室陪着他们。

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上午的课堂上,某男始终在“咳,然后吐痰”,盖过所有声音。人们开始只是想这人可能感冒了。可一小时不间断地咳又吐,大家纷纷变理解为鄙视,怒目而击,无效,几近崩溃。如果允许,我真想废了那厮。学习再好又怎样,素质低,将来只会顺利被人活活打死!提前祝这孩儿安息吧!我承认自己似乎很阴险。

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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