记忆方法--给朋友的一封信

本文分享了提高记忆效率的方法,包括选择安静的环境、大声朗读记忆材料等技巧,并建议每次记忆时长控制在半小时到一小时之间。
其实记忆也是要有方法的
以前看过一本讲关于记忆方法的,不过都忘记了。
年纪大,主要是经历的事情多,会影响大脑,不能专注于某一件事情,比如记忆,
所以背东西如果能达到忘我的境界,也就是整个脑海中都是关于要记忆的东西的话,会很快就能记住。
在背东西前面,首先是背的环境,要安静,这样能让人容易进入状态吧
可以发出声音的读要背的东西,这样也能让大脑进入状态
一般个人觉得10分钟以后,就能进入那种状态了
一般持续时间也不要过长,每天选定要背的内容,最好在半个小时到一个小时内读完的,这个看个人情况而定的
不过我这样也只做过几次,就是高中考政治的时候,考试前两天,每天抽一到两个小时,很有效果。
以后就再也没这么做了,因为也没有了大段记忆的东西。呵呵,你可以试试哦
这个可是独门绝技,不能轻易外传哦哈哈玩笑啦
记忆的东西,想记得总归能记住,不想记得如何也不行 
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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