24、文本处理工具全解析

文本处理工具全解析

在日常的文本处理工作中,我们常常会遇到各种需求,比如查看文本中的隐藏字符、对文本进行排序、去除重复内容、提取特定部分等。幸运的是,有许多实用的工具可以帮助我们完成这些任务。下面将详细介绍一些常用的文本处理工具及其使用方法。

cat 工具

cat 程序有许多有趣的选项,其中一些可帮助我们更好地可视化文本内容。例如,-A 选项可用于显示文本中的非打印字符。在某些情况下,我们想知道可见文本中是否嵌入了控制字符,最常见的是制表符(与空格不同)和回车符,这些在 MS-DOS 风格的文本文件中常作为行尾字符出现。另外,还有一种常见情况是文件中的文本行带有尾随空格。

下面我们使用 cat 作为简单的文字处理器来创建一个测试文件:

[me@linuxbox ~]$ cat > foo.txt
The quick brown fox jumped over the lazy dog.
[me@linuxbox ~]$ 

在输入上述文本后,按 Enter 键结束该行,然后按 Ctrl - d 表示文件结束。接下来,我们使用 -A 选项来显示文本:

[me@linuxbox ~]$ cat -A foo.txt
^IThe quick brown fox jumped over the lazy dog.   $
[me@linuxbox ~]$ 

从结果可以看出,文本中的制表符用 ^I 表示,它意味着 “Control - I”,实际上就是制表符

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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