csdn erdas 中文 教程

时间: 2023-11-17 08:03:19 浏览: 74
CSDN上有很多关于ERDAS的中文教程。ERDAS是一款专业的遥感影像处理软件,它可以用来处理和分析遥感数据,包括卫星影像、航空影像等。在CSDN上,你可以找到关于ERDAS的入门教程、基础教程和高级教程,内容涵盖了软件的安装、界面介绍、基本操作、影像处理、数据分析等方面。 这些中文教程通常会以图文并茂的方式呈现,让读者可以更直观地了解软件的操作步骤。教程内容通常由专业的遥感工程师或者地理信息系统专家撰写,他们会根据自己的经验和实际工作中的需求,编写相关的教程,因此这些教程都具有较高的实用性。 通过CSDN上的ERDAS中文教程,用户可以系统地学习和掌握该软件的使用方法,从基础的影像处理到高级的空间分析,都可以在这些教程中找到相应的内容。此外,CSDN平台也有丰富的用户讨论和交流氛围,可以在学习过程中与其他用户交流经验,解决实际问题。 总之,CSDN上的ERDAS中文教程为广大遥感爱好者和从业人员提供了很好的学习资源,帮助他们更好地掌握这一专业软件的应用技巧,提高工作效率和数据处理能力。
相关问题

ERDAS9.2安装教程

以下是ERDAS9.2的安装教程: 1. 下载软件: 你可以从百度云下载地址[2]中下载ERDAS 9.2的安装文件。如果无法访问该链接,还可以使用备用下载地址来下载。 2. 安装软件: 打开下载的安装文件,按照提示进行安装。如果你的系统是64位的,注意选择64位系统下的安装选项。 3. 替换文件: 打开ERDAS 9.2安装目录,通常是erdas9.2文件夹。将erdas9.2\ERDAS9.1_Crack\ERDAS9.1_Crack\Crack文件夹中的ERDAS.exe和license.dat文件复制到安装目录下,替换掉同名文件。 4. 修改许可证: 使用纯文本编辑软件(如记事本)打开erdas9.2\ERDAS9.1_Crack\ERDAS9.1_Crack\Crack文件夹中的license.dat文件。将首行中的"DESKTOP-0V5IM9B"部分改为你自己计算机的名称,并保存。 现在,你已经完成了ERDAS 9.2的安装。你可以开始使用这个软件来进行相关的工作了。

erdas 2015 安装教程

ERDAS 2015是一款功能强大的遥感影像处理软件,下面是安装教程: 首先,确保你的计算机满足系统要求,包括操作系统和硬件要求。然后,准备好ERDAS 2015的安装文件和许可证文件。 双击打开安装文件,运行安装程序。在安装向导中,选择默认的安装目录或选择自定义安装目录。建议将ERDAS 2015安装在默认目录下。 接下来,选择要安装的组件。ERDAS 2015包括许多组件,如Imagine, ER Mapper, LPS等。根据你的需求选择所需的组件进行安装,也可以选择全部组件。 然后,输入许可证信息。将许可证文件与安装文件一起提供,按照提示输入许可证文件的路径和信息。确保输入的许可证信息准确无误。 接下来,选择安装模式。ERDAS 2015提供两种安装模式:Typical和Custom。Typical模式将安装常用组件和功能,而Custom模式可以让你选择安装特定的组件和功能。 然后,开始安装。点击“安装”按钮开始安装。安装过程可能需要几分钟或更长时间,具体取决于你选择的组件和硬件性能。 安装完成后,你可以选择启动ERDAS 2015或退出安装程序。如果选择启动ERDAS 2015,系统将会自动打开软件,你可以开始使用。 在安装完成后,建议更新软件至最新版本,以获取更好的稳定性和功能。 以上是ERDAS 2015的简要安装教程。希望对你有所帮助!

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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