关于SharePoint讨论板的一些知识(2)--视图中的栏目

本文介绍了SharePoint讨论板的默认视图及其定制方法,包括如何修改显示的栏目,如主题、创建者等,并解释了各栏目的含义。

关于SharePoint讨论板的一些知识(2)--视图中的栏目

        新建讨论后,默认显示四个栏目:主题、创建者、答复和上次更新时间。

        从功能区的当前视图能够看出这是默认的主题视图。
        改动主题视图。能够看到全部的栏目(缩小了,这样能够截图到一张上)。

        我们全然选中它们,点击确定。查看有什么变化。(由于视图显示的栏目太多,截图分两部分解释)。


        主题是我们在新建讨论时填写的。点击能够进入讨论。

这里我是用的系统帐户。然后登陆我的帐户进行答复。

所以答复为1。


        由于这是第一个讨论,所以ID为1。第一个版本号1.0。点击编辑图标能够直接编辑此讨论。标题和主题同样,点击能够进入讨论。点击答复图标能够直接答复。此次没有发送邮件。类型为目录,内容类型为讨论。

        讨论主题没有内容。

文章是包括了主题+正文。

        其余的栏目,希望网友自己了解。

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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