小白入门------第一篇博客

一名来自湖北十堰的本科生分享他如何从非计算机专业转行,决心投入学习以进入百度、字节跳动等大公司。他强调实践、思考、刷题和使用版本控制工具Git来提升技能,并设定详细的学习计划,追求不断进步。

        大家好,我是来自湖北十堰的小小本科生。自己跨专业专升本考到这个学校的计算机科学技术专业,也算圆了自己的本科梦。但是自己前面专科的专业与计算机一毛钱关系都没有,作为大三的我学起来确实吃力,但是我打算以后从事计算机相关专业,所以开始用行动来改变。

        当然我的目标是能进百度,字节跳动,滴滴等这样的大公司,但我清楚任重而道远,想要达到自己的目标得付出N倍努力。首先我认为学习编程是个漫长的过程,不能只局限于课堂和视频,要多敲多练,学习计算机大佬们对于问题的思考方式,解决的步骤,培养一个良好的习惯和编程思想。多在牛客网和PTA等上刷题,不懂就要多问多思考,而不只是复制粘贴。每日总结存在的问题将代码上传到gitte管理记录,每周对所学知识进行梳理每周拿出14-20小时来学习,量变引起质变。“路漫漫求修远兮,吾将上线而求索”。

        人生可以平凡但不能平庸,挑战自我,不给人生留遗憾。

        最后感谢各位读者们的阅读,有不对不妥之处,欢迎大家给我提建议,希望能和大家一起进步成长。

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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