我们需要面对面

作者在海外项目工作中体会到英语学习面对面交流效果更好,听MP3易走神,而与外国人直接交谈能让人专注,进步更快。还建议交流时不用担心说错,可通过表情或说“Sorry”等表达没懂。强调英语学习是跨出国门第一步。

英语的学习真的需要面对面,自从我干起海外项目工作后,这方面的体会颇深。听起MP3总让我想睡觉或走神,而面对一个真正的外国佬(其实说不定是个菲律宾或印尼来的)我不会这样,那时的耳朵是竖着的,那时全身的神经都是绷着的,我没空想别的,所以进步快许多,比起在学校强多啦,要知道俺可是从没过过四级(别人问我时,我也如实说)。建议直接交谈,对方是会为你着想的,你说错时,对方也会为你指出,你根本不用担心,如果你没有弄懂他说什么,只要装出比较苦恼、困惑的表情,或者说句不经意的“Sorry”“Pardon”即可。

要记住,学习英语只是我们跨出国门的第一步,后面还有更多的东西等着我们,如果这一步都没有走好,你就回家种田去吧!

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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