斯坦福大学iOS开发公开课相关资源

本文汇总了斯坦福大学公开的iOS应用开发课程资源,包括不同年份的课程链接及下载地址,覆盖从iPhone应用开发到iPad应用开发等多个方面。

官网:Stanford CS 193P iPhone Application Development
    http://www.stanford.edu/class/cs193p/cgi-bin/drupal/

唐巧的博客:斯坦福大学iOS开发公开课总结
    http://blog.devtang.com/blog/2012/02/05/mvc-in-ios-develop/

 

2012-2013 Winter
    Developing Applications for iOS (Winter 2013)
        http://www.stanford.edu/class/cs193p/cgi-bin/drupal/downloads-2013-winter
    Coding Together: Developing Apps for iPhone and iPad (Winter 2013)
        https://itunes.apple.com/cn/course/coding-together-developing/id593208016

 

2011-2012 Fall
    Developing Applications for iOS (Fall 2011)
        http://www.stanford.edu/class/cs193p/cgi-bin/drupal/downloads-2011-fall
    iPad and iPhone App Development (Fall 2011)
        https://itunes.apple.com/cn/course/ipad-iphone-app-development/id495052415
    iPad and iPhone Application Development (SD)
        https://itunes.apple.com/cn/itunes-u/ipad-iphone-application-development/id480479762
    iPad and iPhone Application Development (HD)
        https://itunes.apple.com/cn/itunes-u/ipad-iphone-application-development/id473757255
    斯坦福大学公开课:iPad和iPhone应用开发(iOS5)
        http://v.163.com/special/opencourse/ipadandiphoneapplication.html

 

2010-2011 Fall
    Developing Applications for iPhone 4, iPod Touch, & iPad (Fall 2010)
        http://www.stanford.edu/class/cs193p/cgi-bin/drupal/downloads-2010-fall
    Developing Apps for iOS (SD)
        https://itunes.apple.com/cn/itunes-u/developing-apps-for-ios-sd/id395631522
    Developing Apps for iOS (HD)
        https://itunes.apple.com/cn/itunes-u/developing-apps-for-ios-hd/id395605774

 

2009-2010 Winter
    iPhone Application Development
        http://www.stanford.edu/class/cs193p/cgi-bin/drupal/downloads-2010-winter
    iPhone Application Development (Winter 2010)
        https://itunes.apple.com/cn/itunes-u/iphone-application-development/id384233225
    斯坦福大学公开课:iPhone开发教程2010年冬
        http://v.163.com/special/opencourse/iphonekaifa.html

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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