果蔬项目各种模块编写流程~

本文详细介绍了根据需求修改数据库字段的过程,包括代码生成、控制器方法调整、BLL方法更新、缓存添加、页面及表单修改等步骤,确保项目顺利进行。

一、对照需求修改数据库字段
二、生成代码
三、修改web.controller的各种方法:
注意[AuthorizeFilter("basis:bigclassification:search")]这一块的路径,页面调用方法时指向这里,
以及[HttpGet]
webcontroller中client调用api的方法时var request = GetRestClient(action, Method.POST);
中的post或者get方法要与webapi的[HttpPost("GetList")]一致,否则调用不到
四、修改webapi.controller中的各种方法
五、修改BLL的方法——重名验证需要在这里添加(调用service中的方法)以及保存数据的save方法需要清除缓存。
这里的ListFilter方法是缓存需要缓存哪些数据
service中的ListFilter方法是搜索框的筛选条件
六、修改service中的方法,重名验证方法代码在这里,
七、添加缓存
八、修改页面和form表单

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。
评论
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

打赏作者

無羁

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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