第一章c语言概述

C语言是一种计算机程序设计语言,属高级语言范畴。它既具有高级语言的特点,又具有汇编语言的特点。它可以作为工作系统设计语言,编写系统应用,也可以作为应用程序语言,编写不依赖计算机硬件的应用程序,代码清晰精简,十分灵活。

c语言有一下几大特性:

(1)两重性:c语言不仅可以像汇编语言一样,能对硬件进行操作,像一般的驱动开发,都是运用到c语言,另外c语言的语法结构和语法又像高级语言一样,能使人容易看懂和编写。

(2)结构化:c语言开发的另一大特性是一般采用结构化的开发流程,结构化就是除了模块之间必要的信息交流,其余各个部分相对独立,尽可能降低各个模块之间的耦合度,模块之间共用的参数尽可能少。

(3)运行效率极高:特别在linux平台上,linux是用c语言开发的,对于某些平台对运行效率要求很高时,一般采用c语言来编写程序。

(4)可移植性好:c语言编写的程序一般来说不需要进行任何的修改,就可以在不同的平台上运行。当然在移植的问题上来说,一般会用到typedef这个关键字。

(5)具有丰富的数据结构和数据类型,c语言有34个运算符,32个关键字,9种控制语句。

当然c语言也有缺点,就是太灵活,语法结构太不严格,相对限制较少。

  现在, Windows已成为计算机的主要操作系统, 相应的基于Windows的程序开发多采用C++,它虽是一种面向对象的语言, 但其核心内容仍是标准C。

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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