15、数据库项目的设计与管理全解析

数据库项目的设计与管理全解析

一、项目前期基础要素

1.1 变量命名与业务规则

在项目中,如果变量名来源于某个应用,那么就需要提供该应用的名称。同时,要明确业务规则,即展示该值是如何推导出来的,或者该属性值是如何被使用的。

1.2 用户界面与报告布局

1.2.1 用户界面设计

有报告显示,用户界面设计至少会占据总设计和实施工作量的 50%。对于典型的交互式窗口应用程序,屏幕上几乎每个数据输入字段都需要进行数据验证,这样看来这个比例并不夸张。
- GUI 布局 :需要提供屏幕布局的模拟图。对于屏幕上的每个数据项,至少需要详细描述以下内容:
- 标题/描述
- 默认值
- 验证规则(最小值和最大值等)
- 最大输入长度
- 最大显示长度
- 计算方式
- 与其他字段的依赖关系
- 按钮/复选框/编辑框等界面元素类型
- 验证确认
此外,为了实现高效的 GUI 设计,每个表单都必须符合信息输入的无缝流程。还需要通过按钮(如“确定”“取消”等)、导航到其他屏幕以及字段之间的制表顺序等方式来控制用户操作流程。

graph LR
    A[提供屏幕布局模拟图] --> B[描述数据项信息]
    B --> B1[标题/描述]
    B --> B2[默认值]
    B --> B3[验证规则]
    B --> B4[最大输入长度]
    B --> B5[最大显
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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