程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦

本博客汇集了微软面试100题系列、十五个经典算法研究、程序员编程艺术集锦、红黑树系列与数据挖掘十大算法等五大经典原创系列作品,提供丰富的面试题库、算法研究与编程艺术指导,助力开发者提升技能与解决问题能力。
   程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大经典原创系列集锦与总结

    刷: leetcode  https://leetcode.com/

    刷: ACM http://acmicpc.info/   

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作者:July--结构之法算法之道blog之博主。
时间:2010年10月-2012年9月 (一直在收录本blog最新updated文章)。
出处:http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v 
声明:版权所有,侵犯必究。

 

前言
    开博已过20个月,回首这20个月,发现自己在本blog上着实花费了巨大的时间与精力,写的东西可能也够几本书的内容了。希望我真真正正的为读者提供了实实在在的价值与帮助。

    下面,敬请观赏。有任何问题,欢迎随时不吝指正(同时,若你也能帮助blog内留言的任何朋友的问题,欢迎你随时不吝分享&回复,我们一起讨论,互帮互助,谢谢)。

 

无私分享,造福天下
    以下是本blog内的微软面试100题系列,经典算法研究系列,程序员编程艺术系列,红黑树系列,及数据挖掘十大算法等5大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦:
一、微软面试100题系列

    上述微软面试100题系列( 共计11篇文章,300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来,其下载地址为: http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4583815

二、十五个经典算法研究与总结、目录+索引

     最新的十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下( 1个月5000+人次下载)http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4478027
   「至于原来的十三个经典算法研究[带目录+标签]的PDF文档,Csdn下载地址:http://download.youkuaiyun.com/source/3427838新浪爱问共享下载地址:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/16968707.html 

三、程序员编程艺术第一~十章集锦与总结

四、红黑树系列

五、数据挖掘十大算法系列

六、其它重要文章节选

后记
    世上本无路,走的人多了,也就成了路。世上本无免费的午餐,分享的人多了,也就造就了开源的辉煌。

    如果你发现了本blog中的任何一个错误,漏洞,bug,和问题,请一定不吝指正,本人感激不尽并单独赠送程序员编程艺术+十五个经典算法研究的PDF。同时,建议突出或改动较大的话,对应文章附上名字之外,贴出个人微博主页或邮箱或个人博客。请来信索取(注明:“提bug,得pdf”字样),本人邮箱,zhoulei0907@yahoo.cn

  (你可以永久通过如Google等工具搜索本博客名称的前4个字,即:“结构之法” 这4个关键字,进入本博客)

    最后,感谢优快云,感谢所有一直以来关注本blog的所有朋友。谢谢大家,谢谢。


严正声明:未经作者本人书面许可,任何人不得用于任何商业用途。违者,必定永久追究法律责任。


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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