29、电子邮件发送与接收的常见问题及解决方案

电子邮件发送与接收的常见问题及解决方案

1. 发送邮件的常见错误

1.1 主题行浪费

在自动发送邮件时,应动态生成有用的主题行,避免让收件人的邮箱充斥大量重复、无明确信息的主题。例如,不要让邮箱显示类似“Super - User File history database merge report”这样重复的主题,而应像“Super - User Backup OK, 1 tape, 1.400 GB written.”这样,提供简洁明确的情况总结,清晰表明程序是在报告成功、失败还是其他情况。多花些编程精力优化主题行,能大大减少阅读邮件的时间。

1.2 邮件正文信息不足

邮件正文也应提供足够的具体信息,可参考新闻报道的经典问题来提供:
- Who :指出是哪个脚本在反馈问题,可包含 $0 的内容以显示当前脚本的完整路径,若脚本有版本号也应提及。
- Where :指明脚本中出现问题的位置。可使用Perl的 caller() 函数获取相关信息,示例代码如下:

# Note: what caller() returns can be specific to a
# particular Perl version, so be sure to see the perlfunc docs
($package, $filename, $line, $subroutine, $hasargs, $wantarray,
 $evalte
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值