linux类似大逃杀的游戏,Win7仍是Steam第一操作系统 外媒:中国《绝地求生大逃杀》玩家立功...

Steam发布了最新的二月份玩家硬件及软件调查数据。Windows 7在操作系统中占据主导地位,尽管其份额略有下降,仍远超Windows 10。据推测,这一现象可能与中国玩家大量涌入并偏好使用Windows 7有关。

日前,Steam公布了最新二月份玩家硬件软件调查数据。数据显示,Windows 7在玩家操作系统中的占有量虽然略有下降,但仍是第一名,比起第二名的Windows 10高出了不少。外媒Softpedia报道称,这可能和大量《绝地求生大逃杀》中国玩家涌入有关。

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今年2月份,使用Windows 7(64bit)的Steam玩家占到了68.5%,比上个月略有下滑,但仍比增长中的Windows 10(64bit)用户高出许多,排名第二的Windows 10(64bit)占比仅为25.41%,二者加起来就占据了Steam用户约94%的比例。

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另外Windows XP用户提升了0.03%,不过依旧只占到了0.21%,份额微乎其微。所有的Windwos系统用户加到一起的比例高达98.31%,OSX和Linux用户仅占1.33%和0.28%。

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外媒Softpedia表示,目前的数据统计可能是因为《绝地求生》而造成了大量的中国玩家成为了Steam用户,原本在2017年,Win 10就已经成为了Steam用户的首选,但在《绝地求生》大流行后,更多的Win 7用户出现,Win 10丢掉了第一的位置,中国玩家加入,而他们大部分都是使用Win 7的。

不过目前来看,Win 10的份额已经逐渐在增长之中,未来还是有望超越Win 7的。

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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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