视频标题建议： AI这么强，还要学东西吗？网友热议：学习到底有没有意义了？
视频时长建议： 6-9分钟（适合B站/抖音/小红书等平台，节奏感强，配科技背景音乐+动态文字+AI相关插图/动画）
整体风格建议：
开头用震撼AI生成画面（如AI机器人 vs 人类大脑），快速切入话题。
主体用不同颜色卡片区分“悲观派”“乐观派”“中立工具派”。
每段观点配匿名回复关键句截图（模糊用户名），或文字飞入。
插入相关视觉：AI幻觉出错动画、人类指挥AI场景、好奇心火花等。
结尾呼吁观众评论自己的看法，增加互动。
脚本正文：
[开场：0:00-0:40] （画面：快速闪现AI生成代码、画画、解答难题的画面，然后切到困惑人类表情）
旁白（语气带点疑问与思考）： “大家好！现在AI发展这么快，随便问个问题，它都能秒答。有人就感慨：学什么都没意义了，AI全都会了啊！ 最近有个热门讨论帖，91条回复炸锅了。有人觉得人类要被甩开，有人说学习反而更重要了。今天我们来盘点这些真实声音，看看AI时代，学习到底还有没有意义。”
[部分1：悲观声音——AI太强，学习像白费劲 0:40-2:30] （画面：暗色调，A ...
深度学习
未读不过，在动手修改 ultralytics 源码之前，我们需要先认清一个现实问题： 如果 Global 图像是局部区域放大 3~5 倍再下采样回来的，那么原本在 Local 图中清晰可见的目标，在 Global 图里可能会变成只有几个像素的“噪点”。如果你依然用精确的边界框（BBox）作为 Global 标签去强制模型检测，效果往往很差，甚至会带偏网络。
因此，针对你要在华北地区进行大规模旱地提取这类的任务，我建议将 Global 标签设计为“场景级分类标签（Scene Classification）”或“粗粒度掩码（Coarse Mask）”，而不是 BBox。
最简单的“Global 影响 Local”的模型逻辑是：全局输出一个概率权重，直接惩罚或增强局部的置信度。 比如，Global 分支判断这张大图所在的 5km 范围内根本没有农田（概率 0.01），那么 Local 分支里任何疑似农田的检测框置信度都会被乘以 0.01，直接过滤掉虚警。
在 ultralytics 这种高度封装的框架里，硬改数据流（让 forward 接收两个输入）会牵扯到 DataLoader、Trainer ...
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2026/3/9 14:53
# @File : python v2ex_download_comments.py
'''
从指定某个v2ex下载所有的评论
'''
# v2ex_download_text.py
# 功能：从指定 V2EX 帖子下载所有评论（包括楼主），保存为纯文本文件
# 依赖：requests, beautifulsoup4
# 安装：pip install requests beautifulsoup4
# 使用方法：python v2ex_download_text.py
# 注意：V2EX 有反爬机制，建议不要高频请求；本脚本仅用于个人学习/备份
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time
from urllib.parse import urljoin
import re
def extract_users_from_text(text) ...
大家好，我是你们的老朋友——遥感码农小白。
之前有人问我：“RPC 文件是什么鬼？RPB 又是啥？为什么有的卫星给 .rpc，有的是 .rpb？读取的时候总是报错怎么办？”
今天这篇就来手把手帮你搞懂这件事，保证零基础也能看懂、能上手！
一、先搞清楚：RPC 是什么？为什么遥感离不开它？简单说，RPC = Rational Polynomial Coefficients（有理多项式系数）。
卫星拍下来的影像，原始的样子是“歪的、斜的、扭曲的”，因为卫星在飞、地球是圆的、镜头有畸变……直接拿来用会叠不对地图。
RPC 就是卫星厂家提前帮你算好的一组“魔法公式”，告诉你：
“图像上的这个像素（行、列），对应地球上的哪个经纬度（+高度）？”
用这组系数，你就能做：
几何校正（让影像“躺平”）
正射纠正（去掉地形起伏影响）
影像配准、镶嵌、入库……
一句话：没有 RPC，你就没法把卫星照片精准叠到 Google 地图上。
我遇到不提供RPC文件的卫星影像有：
风云4号静止卫星
日本葵花8静止卫星
sentinel3海洋卫星
它们的特点是nc数据，它们把定位信息直接写在nc文件内部，要通过插 ...
深度学习
未读1、详细介绍技术背景，并描述已有的与本发明最相近似的实现方案
1.1 技术背景1.2 最相近似的现有实现方案
2、现有技术的缺点是什么？针对这些缺点，说明本发明的目的。（客观评价，现有技术的缺点是针对于本发明的优点来说的，本发明不能解决的缺点不必写；基于本发明能解决的问题写出发明的目的）
2.1 现有技术的缺点
2.2 本发明的目的
3、本发明技术方案的详细阐述，应该结合示意图进行说明（越详细越好，至少要提供2页；发明中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；所有英文缩写都应有中文注释；所有附图都应该有详细的文字描述，以别人不看附图即可明白技术方案为准；同时附图中的关键词或方框图中的注释都尽量用中文；方法专利都应该提供流程图，并提供相关的系统装置图；工艺专利都应提供整个工艺的流程图，附图中各相关部件都要提供名称）。
附图说明
下面结合附图和实施例对本专利进一步说明。
4、本发明的关键点和欲保护点是什么？（发明内容部分提供的是为完成一定功能的完整技术方案，在本部分是提炼出技术方案的关键创新点，列出1、2、3…，以提醒代理人注意，便于代理人撰写权利要求书）
5、与第1部分最好的现有技术相比 ...
深度学习
未读当水货13年了。。。 大学四年没谈过恋爱，全献给了游戏。谈恋爱哪里有开黑爽？至于学习，低分飘过不挂科就是胜利。当时的信念是，好不容易考上大学，以后注定是去工地的，不如趁着年轻多打一会游戏！
直到大三去野外实习，扛着全站仪在烈日下走了一周，看着磨破的脚底板和黑了三度的脸，我悟了：做测绘太累了，要不考研？
吭哧吭哧的翻开高数书从头开始学习微积分，英语单词从abandon开始背起来。
我那时候水到什么程度？直到开考前三个月，我才知道考研得先报学校再考试。仓促之下，为了求稳直接报了本校。没成想，这种“盲人骑瞎马”的搞法居然让我上岸了，继续在母校混了三年硕士。
工作第一年家里攒了为数不多的口罩，全给我塞进了大包。我就这样背着沉重的行囊，像个孤勇者一样杀到了广州。 入职第一天，组长丢给我一堆高分二号（GF-2）的原始数据。
“去，把这些图做了。” 我盯着屏幕发呆：什么是ENVI处理高分影像？ 在学校我只会在 Google Earth Engine (GEE) 里写两行 JavaScript 调现成的层，那种“点一下运行就出图”的快感让我产生了“我遥感很强”的错觉。
面对本地处理软件，我连大气校正 ...
啥是波段顺序？想象一下，一张遥感图像不是普通的照片，它有好多“层”——这些层叫“波段”（bands）。每个波段捕捉不同颜色的光，比如：
R（Red）：红色波段，帮你看植物的健康（因为健康的植物反射红光少）。
G（Green）：绿色波段，看植被覆盖。
B（Blue）：蓝色波段，帮分析水体或大气。
在电脑里，这些波段像三明治一样叠起来。最常见的有两种顺序：
RGB：红-绿-蓝（这是我们眼睛看照片的自然顺序，很多图片软件默认这个）。
BGR：蓝-绿-红（这是OpenCV这个流行库的习惯，因为历史原因）。
深度学习模型（比如用PyTorch或TensorFlow建的神经网络）在“学习”的时候，会记住这些层的顺序。比如，它会想：“第一层是蓝的特征，第二层是绿的……” 如果你训练时用BGR，但预测（就是用模型猜新图片）时喂它RGB，模型就懵了！它会把蓝当成红，绿当成蓝，结果当然乱七八糟，就像你把鞋子左右穿反了，走路肯定歪歪扭扭。
为啥训练和预测要一致？模型的“记忆”：模型不是随便猜的，它在训练时学的是特定顺序的图案。如果你换顺序，就等于给它看颠倒的地图——它能认出来才怪！
遥感数据的特殊性 ...
大家好，我是小白。很久没写公众号了。
今天聊一聊什么是遥感影像样本库及制作流程。
开门见山地说，深度学习需要的样本，我的理解是：指导计算机去识别、理解输入内容。。
主语是计算机，动词是 识别， 对象是 输入内容。
样本一般形式是 两两为一对 出现。
一、样本的基本组成
Image（原始影像）
就是我们的输入素材，遥感里一般是卫星 / 航拍 / 无人机拍摄的影像，格式多为 TIFF/GeoTIFF（带地理坐标），也可转 JPG/PNG。 我一般是滑窗分割为小瓦片转为png，大小一般是512x512。
Label（标注 / 标准答案）
是给计算机看的「正确答案」，文件格式主要分两类：
图片格式（掩码图）
文本格式（坐标 + 类别）
在语义分割，样本一般是图片+图片的形式。
在目标识别，样本一般是图片+文本的形式。
在语义分割也分为二分类和多分类。
二、不同任务的样本配对（遥感最常用）语义分割（像素级分类，如土地利用分类、水体提取）
形式：影像图 + 标注图（图片格式）
每个像素都对应一个类别，逐像素匹配。
目标检测（找位置 + 类别，如找建筑、车辆、桥梁、光伏板）
形式：影像图 ...
大家好，我是小白。今天分享一个轻量化脚本，只需配置路径和少量参数，就能基于 TIFF 影像 + SHP 矢量自动生成 YOLO-Seg 格式的分割样本，还能自动划分训练 / 验证集、生成标准 data.yaml 配置文件，开箱即用！
当然，前提是，要提前绘制好矢量。绘制矢量这个步骤很麻烦，费时费力，不在这里细说。
核心思路整个流程无需复杂操作，核心就 4 步：
矢量栅格化：将 SHP 矢量转为与 TIFF 影像尺寸、投影完全匹配的二值掩膜（有目标的区域为 255，背景为 0）；
滑窗分块：对大尺寸 TIFF 和掩膜按指定尺寸滑窗分块，支持重叠率设置；
标签生成：从掩膜中提取目标轮廓，归一化后生成 YOLO-Seg 格式标签（自动过滤小面积无效轮廓）；
数据集整理：随机划分训练 / 验证集，生成 YOLO 训练所需的 data.yaml 文件。
快速使用1. 配置参数只需修改代码末尾的 4 个核心路径 / 参数：
TIFF_PATH = r"你的大尺寸TIFF影像路径"
SHP_PATH = r"对应的SHP矢量文件路径"
OUTPUT_DIR = r"样本输出目录"
temp_ma ...
