perl 北大教程

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   1  [文件]  Perl5教程(目录)                           [2000.11.19]
   2  [文件]  第一部分 Perl语言 第一章 概述             [2000.11.19]
   3  [文件]  第一部分 Perl语言 第二章 简单变量         [2000.11.19]
   4  [文件]  第一部分 Perl语言 第三章 操作符           [2000.11.19]
   5  [文件]  第一部分 Perl语言 第四章 列表和数组变�    [2000.11.19]
   6  [文件]  第一部分 Perl语言 第五章 文件读写         [2000.11.19]
   7  [文件]  第一部分 Perl语言 第六章 模式匹配         [2000.11.19]
   8  [文件]  第一部分 Perl语言 第七章 控制结构         [2000.11.19]
   9  [文件]  第一部分 Perl语言 第八章 子程序           [2000.11.19]
  10  [文件]  第一部分 Perl语言 第九章 关联数组/哈希    [2000.11.19]
  11  [文件]  第一部分 Perl语言 第十章 格式化输出       [2000.11.19]
  12  [文件]  第一部分 Perl语言 第十一章 文件系统       [2000.11.19]
  13  [文件]  第一部分 Perl语言 第十二章 Perl5中的引    [2000.11.19]
  14  [文件]  第一部分 Perl语言 第十三章 Perl的面向�    [2000.11.19]
  15  [文件]  第一部分 Perl语言 第十四章 Perl5的包和    [2000.11.19]
  16  [文件]  第一部分 Perl语言 附录一 函数集           [2000.11.19]
  17  [文件]  第二部分 Perl的CGI应用 第一章 cgilib例    [2000.11.19]
  18  [文件]  第二部分 Perl的CGI应用 第二章 动态创建    [2000.11.19]
  19  [文件]  第二部分 Perl的CGI应用 第三章 计数器的    [2000.11.19]
  20  [文件]  第二部分 Perl的CGI应用 第四章 设置Web     [2000.11.19]

 
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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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