14、数据传输协议与流过滤策略解析

数据传输协议与流过滤策略解析

在数据传输和处理的过程中,选择合适的协议和过滤策略对于系统的性能和效率至关重要。本文将详细介绍几种常见的数据传输协议,并探讨流过滤的相关知识。

1. 数据传输协议

在将数据发送给客户端时,有多种协议可供选择,每种协议都有其特点和适用场景。

1.1 Server-sent events(SSE)

Server-sent events(SSE)是在2015年开发的,作为对HTTP Long Polling的改进,随后得到了W3C的推荐。SSE有助于解决至少两个问题:
- 解决了客户端在接收每条消息时不断关闭和打开连接的低效问题。
- 当使用移动设备等资源受限的设备时,支持使用推送代理服务器,允许设备在空闲时进入睡眠模式,并从代理接收推送消息,从而显著节省设备电量。

SSE有两种场景:
- 连接客户端的数据流 :如图7.8所示,流式客户端首先与流式API服务器建立连接,然后在消息可用时将其发送给客户端。与长轮询不同,所有事件都通过同一个连接发送,这提高了网络利用率,并允许客户端在等待事件到达时进行其他处理。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(Streaming client):::process -->|Connect| B(Streaming data API):::process
    B -->|Event| A
 
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、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整程,并介绍了精度评价通过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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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