锻炼思维,提高智力的方法

推理分析法

  有一天正晌午,邵康节(北宋著名哲学家)和他12岁的小儿子邵伯温在院子里乘凉,突然院墙外边边伸出一个人头,朝院子中瞅了一圈,又缩了回去。邵康节问儿子:“你说这个人瞅啥?”伯温说:“八成是个贼,想偷东西,看见有人,又走啦。”“不”,邵康节说,“他是找牛的,不是贼。”儿子不信,跑出门去向那人问是不是找牛的。“是呀!”找牛的人说,“小兄弟,你咋知道我是找牛的?”试问,他爹怎么知道这个人是找牛的?

  邵康节是这样解答的:伸出头的人若是个贼,见院子里有人,便会立即缩回去。他见院子里有人,还是瞅一圈,这说明是寻找东西,而且是寻找会动东西,只瞅一下而没仔细看,说明是个大东西,看他样子是农民,所以准是找牛的。

    邵康节的回答,其实是一系列的推理,这就是推理分析法。 

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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