人云我亦云

      云计算持续火热,到处都在关注云计算,既然人们都在谈论云计算,我也就“人云亦云”一回,也来谈谈个人看法。
      云计算是一种新的IT产业模式,云计算能把零散的IT资源整合起来,然后弹性输出,按需供给,按量计费,提高IT资源利用率。云计算中心就是一个整合的资源池,不过我个人不太赞同“云计算中心”的说法,我更愿意称之为“云计算网”。因为网络会让每台计算机、每个人既是资源的享用者,也是资源的输出提供者。
      如果把IT能力比作电力,那么现状是"电力"的通用性不强,"电网"尚未建成,"电力"的输送成本太高,"变压器"不给力,"电器"不够多样化…… 所以云计算发展亟待解决的问题就是,制定出通用的、易于输送的IT服务标准,云计算企业能够生产出大量通用的、廉价的易于输送的IT"电力",自然就会引爆"电器"(云计算第三方应用)多样化发展的旋风。
      但现在云计算的状况是各家自备电池或自建电厂,这样的电力成本肯定比用国家电网供电的成本高许多,投资大资源浪费严重,云计算应该扮演国家电网的角色,减少企业投资,降低计算和存储资源的成本,节约资源。云计算用户不需要配置多少本地软硬件资源,由类似工作站的云计算网提供软硬件支撑,呈现给用户的只是交互式的图形用户界面。
      目前国内云计算的发展还不成熟,国外要领先一些,不少公司已经开始提供云计算服务,如亚马逊的EC2、谷歌的Google App Engine以及saleforce等等,国内有阿里云、百度、腾讯、新浪、静水飞云等。

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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