能力提升的僵化、优化、固化过程

本文介绍了管理进步和能力提升的三个阶段——僵化式学习、优化式创新及固化式提升,并详细阐述了每个阶段的具体含义及其在技术领域的应用。

管理进步讲究“僵化、优化、固化”三步曲,能力提升包含“学习、思考、分享”三层次。

僵化式学习,优化式创新,固化式提升,进一步学习,个人能力扩展的一种框架。

僵化式学习

人的思维和行为容易固化,学敏捷,学TDD等,容易产生抵触情绪。“如何学”就成为一个重要问题。僵化就是学习初期阶段的“削足适履”。是一种学习方式。先僵化,说起来容易做起来难,削足适履肯定是个痛苦的过程。变则痛,但世界上唯一不变的事情就是变化。学习TDD时,一定要重复的“红灯-绿灯-重构”,抵制诱惑,快速实现。不经过多次僵化练习,是很难感受到TDD内涵、放弃抵触情绪的。

优化式创新

优化就是改进,优化就是创新。优化的目的是使知识变得更高效更适用。僵化而不优化一定会僵死。“TDD很好,但是不实用”,听得最多的这句话,是错误的。TDD是流程或框架,在使用时需要借助方法和工具,比如:实践结对编程,以点带面,形成氛围;善用TDD的驱动设计,容易忽略的重构加强,改善设计;对存量代码补充UT时,以业务场景驱动而不是代码驱动,黑盒测试。

固化式提升

将僵化阶段优化阶段的成果心得,进行固化。固化的目的是为了总结分享,以便别人或者自己进一步学习。固化的方式有多种,比如总结文档,最佳实践,模板化等。 这里的模板化举个例子,比如存量代码单元测试的依赖隔离使用mock,可将使用到所有mock技术的一个实例模板化,那么对新人就不必再去摸索,如果完成这个模板,就可认为mock的技能达到初级阶段。固化也是简化。

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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