斯坦福大学公开课:iOS8开发 第一课:课务,iOS8概述学习笔记

本文介绍了Swift编程语言中的几个关键概念,包括对象与类的关系、常量的使用、字符串内表达式的嵌入、Optional类型的两种状态、类型推导以及如何正确处理Optional类型的数据。

1. 所有的对象,类.类的实例都在堆中

2. let 代表常量,一旦你为它设置了初值,它在这个方法内就不能被改变了.

3. 如果在字符串里放进  \() 就可以在括号里放入一个表达式 swift就会对这个表达式求值,然后把值转化成string最后嵌入到这个字符串里  比如 
          println("digit = \(digit))     
  打印出来是 digit = Optional("9")

4. optional 只有两张类型 : 1. 未设:代表这个值还没有被任何人设置过,或者有人故意将它设置成了未设状态
                                           2. 有值:

5. swift并不是弱类型 .而是非常非常强类型的语言.但是Swift有一个非常强大的特性,叫做类型推导
          let digit = sender.currentTitle!
 
6.后面的叹号是将optiona解包,得到的就是其真正的属性,但是如果属性是空会崩溃必须在初始化的时候赋值   
          var isHaveText: Bool = false
  
7. 如果不对其进行解包直接进行运算操作,比如:
           display.text = digit + display.text 
     编译器就会不知道其类型报错.

全部代码

class ViewController: UIViewController {


    @IBOutlet weak var display: UILabel!

    

    var userIsInTheMiddleOfTypingAnNumber: Bool = false;

    

    @IBAction func numberButtonClick(sender: UIButton) {

        let digit = sender.currentTitle!

        if userIsInTheMiddleOfTypingAnNumber {

            display.text = digit + display.text!

        } else {

            display.text = digit

            userIsInTheMiddleOfTypingAnNumber = true

        }

        

        println("digit = \(digit)")

    }

    

}


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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