JR5-Spring

1、SpringIOC 控制反转(目的),依赖注入(手段)

1、谁控制谁?容器来控制bean的生命周期
2、控制什么?控制对象
3、为何要反转?自己创建对象,设置属性太麻烦
4、那些方面反转了?

2、ApplicationContext 和BeanFactory什么关系

BeanFactory是IOC容器,来管理基础Bean的生命周期
ApplicationContext为Spring提供了大量扩展,添加了国际化(例如资源绑定)、事件传播、资源加载和对Context的透明创建支持。
本质区别:视同BeanFactory的bean事延时加载的,ApplicationContext是非延时加载的

3、@Configuration相当于beans.xml文件,其中的@Bean相当于beans.xml中的

在这里插入图片描述
4、

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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