13、基于OPEN迁移服务平台的迁移应用程序设计与开发

基于OPEN迁移服务平台的迁移应用程序设计与开发

1. 引言

迁移应用程序是一类特殊的应用程序,它能够跟随用户,感知用户的上下文环境,并适应不断变化的环境,例如可用设备的变化,同时保持应用程序会话的连续性,从而确保应用程序所支持任务的连续性。简而言之,迁移 = 设备变更 + 适配 + 连续性。

为确保整个迁移过程的正确性,迁移应用程序的设计不仅要考虑应用程序的功能和基本要求,还要考虑与这类特殊应用相关的一系列特定方面。具体而言,应用程序设计师必须考虑迁移过程中涉及的应用程序的各个方面、与迁移平台集成的指南,以及从感知和意识角度来看迁移体验的可用性。

2. 迁移应用程序的方面

OPEN迁移服务平台(MSP)能够支持设备变更、适配和连续性。因此,想要利用该平台提供的迁移功能的应用程序必须以适当的方式进行适配或设计。

MSP对迁移和适配的支持涉及应用程序的不同方面,这些方面需要以合适的方式进行考虑和设计,以便将应用程序与平台正确集成。迁移过程涉及的方面包括:应用程序逻辑、用户界面、网络、上下文和策略。MSP内部通过特定模块分别处理这些方面。因此,迁移应用程序的设计阶段必须考虑这种概念上的划分,并相应地组织应用程序。

以下是迁移应用程序的方面总结:
|方面|描述|
| ---- | ---- |
|应用程序逻辑|在迁移过程中,需要适应不同的上下文环境,包括不同设备类型之间资源的变化,并且要支持所有迁移类型,包括部分迁移。因此,应用程序逻辑必须是可重新配置和可拆分的,以便在不同的上下文和设备中分别执行。|
|用户界面|在迁移过程中,必须全部或部分地适应设备的功能。有多种可能性,例如预计算

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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