学习maven

一,初步认识
1.Maven是Apache公司的开源工具,是项目构建工具。用来依赖管理。
优点
2.和普通项目比maven项目没有Jar包,项目要小。
如何实现的如下图在这里插入图片描述
二.两大核心
第一大核心就是:依赖管理:对jar包的统一管理
2.项目构建:项目在编码完成后对项目进行编译,打包,测试,部署可以通过一系列命令来实现。
目前很多工具都自带maven,也有相应的gui,并且会自带本地仓库。因此maven的安装和配置,以及一些命令省略
三.安装和配置省略
四.maven仓库类型
在这里插入图片描述
五.maven项目目录
其中重要的是pom.xml。是maven的核心配置文件
src目录为存放源码,target是src编译完存放目录
在这里插入图片描述
六.maven常用命令
1.clean清理
将项目根目录下target清理掉
2.compile编译
将项目中.java文件编译为.class文件
3.test单元测试
单元测试类名有要求:XxxTest.java
将根目录下src/test/java都会执行
4.package打包
web project ----war包
java project -----jar包
将项目打包,打包项目根目录下target目录
5.install安装
解决本地多个项目公用一个jar包
打包到本地仓库

七.maven整合web项目暂略。

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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