我会努力提升自己

暑假留校实习也有一阵子了,跟着老师和同学一起创业的日子是快乐的,我们一起工作,一起生活,快乐的有些飘飘然了,人就是这样,太快乐就会浮躁,然后忘了自己的初衷。就像温水煮青蛙,当自己突然醒悟,那一切都晚了。今天是进公司的第二次汇报了,我的工作做一个会议文件的系统管理,起初认为只要完成了指定的功能就OK了。我自信满满的展示了我的成果。可令我意想不到我的老师,也是我的Boss,并不是很满意,他说了一番我感觉很有道理,我们做产品不能仅仅注重技术,而应该是站在用户的角度来做,这不像从前完成作业,仅仅是实现功能,我们现在做的是如何做好一个用户满意的产品,需要的功能做好,不需要的就不要。

老师曾对我说他想看到我的蜕变,因为我现在还不成熟。有时候我也自己感觉,自己有点一瓶子不满,半瓶子晃荡。没有了当初的志气,多了一份的懒惰。眼看就要大四了,转眼我也就毕业了,但感觉自己还不够强大。离我当初的所想的目标还是差一点。

平时自己做项目的时候经常翻阅别人的文章,感觉他们整理的很好,我感觉这也是一种总结,起码在不久的将来看到自己整理的东西,也会有小小的成就感,我也应该经常对自己的生活和工作进行总结,起码不会让自己觉得每天都是浑浑噩噩的度过,我要让生活过的充实充满意义,拾起最初的初衷,追逐自己的梦,努力提升自己,我不仅要老师看到我的蜕变,我要让自己,让所有人看到我的蜕变。ZZ-RunToDreame

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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