程序的顶部行

在本节中,我们将解决一些常见的问题,新程序员似乎遇到相当高的概率。这并不是意味着一个详尽的列表编译或执行的问题,而是一个务实的解决基本问题的列表。如果你有任何其他问题的建议可能会被添加到该列表,将它们贴在下面评论部分。

问题1:当执行一个程序的IDE,控制台窗口闪烁,然后立即关闭。

回答1:一些编译器(如。流血的Dev c++)不会自动暂停程序执行完成后控制台屏幕上。如果是这样的话你的编译器,以下两个步骤将解决你的问题:

首先,添加以下程序的顶部行:

1
2
3
cin.clear();
cin.ignore(255, '\n');
cin.get();

这将导致程序等待你在继续之前按下一个键,它将让你有时间检查程序的输出在你的编译器关闭控制台窗口。

其他的解决方案,如一般建议系统(“暂停”)解决方案可能只适用于特定的操作系统。

问题2:微软Visual c++编译时,你会获得如下错误:“C:\ vcprojects \ test.cpp(263):致命错误C1010:意想不到的文件结束而寻找预编译头文件的指令

回答2:这个错误发生在Microsoft Visual c++编译器被设置为使用预编译头但是你的c++代码文件不包括stdafx头第一行。要解决这个问题,只需找到文件产生错误(在上面的错误,测试。cpp是罪魁祸首),并添加以下行顶端的文件:

1
#include "stdafx.h"

或者,您可以关闭预编译头。

问题3:当试图使用cin或cout,编译器说cin或cout是一个“未申报的标识符”

回答3:首先,确保你有包括以下文件的顶部行:

1
#include <iostream>

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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