Vue router

1、安装vue router :npm install vue-router或cnpm install vue-router或yarn add vue-router
2、在src中新建router.js
3、吧下面代码引入到router.js中

import Vue from 'vue'
import VueRouter from 'vue-router'
Vue.use(VueRouter)

4、在src中新建view文件夹,在view新建Home文件夹,在文件夹中新建index.vue
把下面代码写到 home/index.vue中

<template>
  <div id="home">
      <Content />
  </div>
</template>
<script>
  import Content from "../../components/Content.vue"
  export default {
    name: "index",
    data(){
        return{
        }
    },
    components:{
        Content,
    },
    methods:{
    }
  }
</script>
<style scoped>
</style>

5、在router.js中写

import Home from './views/Home/'
export default new VueRouter ({
    routes: [
      {
        path: '/',
        redirect: '/home'  //设置默认指向
      },
      {
        path: '/home',
        component: Home
      }
    ]
})

6、在App.vue中的div内引入

<router-view></router-view>

7、在main.js中写 import router from ‘./router’
具体如图所示
在这里插入图片描述

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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