耐心

博客指出耐心并非忍受痛苦坚持到底,底层规律是在拉伸区保持耐心直至拐点,学习应注重知识记忆与应用。以考研数学复习为例,进入平台期需坚持巩固。还给出做法,包括延迟满足、接纳自己、自虐上瘾。

1. 注意:

耐心不是忍受痛苦,坚持到底

2.底层的规律:

在这里插入图片描述
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在拉伸区,保持耐心,直到拐点
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书不在多,重点是记住并且能应用
在这里插入图片描述
这样就明白了,我刚开始复习考研数学,虽然在重复训练,但是感觉到还是不能将题目知识掌握透彻,那就是进入了平台期,所以需要继续坚持,不断巩固这样可以到达上升期

3.如何做:

1.延迟满足

2.放下心里包袱,不要焦虑,接纳自己

3.自虐上瘾

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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