FCKeditor

FCKeditor是一个专门使用在网页上属于开放源代码的所见即所得文字编辑器。它志于轻量化,不需要太复杂的安装步骤即可使用。它可和PHP、JavaScript、ASP、ASP.NET、ColdFusion、Java、以及ABAP等不同的编程语言相结合。“FCKeditor”名称中的“FCK” 是这个编辑器的作者的名字Frederico Caldeira Knabben的缩写。

  FCKeditor 相容于绝大部分的网页浏览器,像是 : Internet Explorer 5.5+ (Windows)、Mozilla Firefox 1.0+、Mozilla 1.3+ 和 Netscape 7+。在未来的版本也将会加入对 Opera 的支援。

这里主要介绍fckeditor在java中的应用,在jsp中可以使用javascript也可以使用自定义标签调用fckeditor。

1. fckeditor的安装,先到http://www.fckeditor.net/下载两个压缩包:FCKeditor_2.6.4.zip和fckeditor-java-2.4.1-bin.zip,解压 FCKeditor_2.6.4.zip,并把FCKeditor_2.6.4.zip下的fckeditor文件夹放到工程的WebRoot目录下,解压 fckeditor-java-2.4.1-bin.zip,并把里面的commons-fileupload-1.2.1、commons-io-1.3.2、slf4j-api-1.5.2、fckeditor-java-core-2.4.1、slf4j-simple-1.5.2.jar拷到工程的lib目录下。

配置一下web.xml:

<servlet>
<servlet-name>Connector</servlet-name>
<servlet-class>
net.fckeditor.connector.ConnectorServlet
</servlet-class>
<load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

<servlet-mapping>
<servlet-name>Connector</servlet-name>
<!-- Do not wrap this line otherwise Glassfish will fail to load this file -->
<url-pattern>/fckeditor/editor/filemanager/connectors/*</url-pattern>
</servlet-mapping>

本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/zhengcandan/archive/2009/04/10/4062857.aspx

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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