js不常用的知识点

1.let的使用
let是声明变量,与var的区别是作用域更小

     function fors(){
        for (var i=0;i<=5;i++) {
            console.log(i);
        }
        console.log(i+1);
    }
    fors(); //1,2,3,4,5,7
    function fors2(){
        for (let i=0;i<=5;i++) {
            console.log(i);
        }
        console.log(i+1);
    }
    fors2(); //1,2,3,4,5  i is not defined

2.箭头函数
相当于匿名函数

     fn = x=> x*x;
     fn(2) //4

3.数组辅助,
[a,b] = [b.a+b];
相当于python中的 a,b = b,a+b
起到的效果是 t = a
a = b
b = t+a
4. js的判断简化写法

greeting=(visitor==”PRES”)?”Dear President “:”Dear “; 如果 visitor ==
‘pres’ greeting = Dear President 否则 greeting==Dear 相当于python中的
greeting = Dear President if visitor == “PRES” else Dear

(ms == 0) ? jQuery(“#dk_kj”).hide(): jQuery(“#DKKJ_MONEY”).val(ms);

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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