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--“何不就与那老儿做棺材钱,教他欢喜?”宋江便道:“王公,我 日前曾许你一具棺材钱,一向不曾把得与你。今日我有些金子在这里,把与 你,你便可将去陈二郎家买了一具棺材,放在家里。你百年归寿时,我却再 与你送终之资。”王公道:“恩主时常觑老汉,又蒙与终身寿具,老汉今世不 能报答,后世做驴做马报答押司!”宋江道:“休如此说。”便揭起背子前襟, 去取那招文袋时,吃了一惊,道:“苦也!昨夜正忘在那贼人的床头栏杆子 上,我一时气起来,只顾走了,不曾系得在腰里。这几两金子直得甚么,须 有晁盖寄来的那一封书,包着这金!我本欲在酒楼上刘唐前烧毁了,他回去 说时,只道我不把他为念;正要将到下处来烧,却被这阎婆缠将我去;昨晚 要就灯下烧时,恐怕露在贼人眼里∶因此不曾烧得。今早走得慌,不期忘了。 我常见了这婆娘看些曲本,颇识几字;若是被他拿了,倒是利害!”便起身 道:“阿公,休怪。不是我说慌,只道金子在招文袋里,不想出来得忙,忘 了在家。我去取来与你。”王公道:“休要去取。明日慢慢的与老汉不迟。” 宋江道:“阿公,你不知道。我还有一件物事做一处放着,以此要去取。”宋 江慌慌急急奔回阎婆家里来。 官网
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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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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