告别14

看来2014年,就要在这纷飞的雪花中结束了。

这一年,我很努力。

记得去年春节的前一天下午,我还坐在办公室中,构思我的数据同步算法。从接手那个二手中间件开始,我就很清楚我的使命:让它尽快的死去。之后的正月初一到初七的假期中,每天查资料到凌晨1点,确定了数据库的最终设计。因为我知道,一旦开始上班,我所面对的将是开发部无止境的抱怨。半年的时间,我和我的组员们,从开始修改开发部反馈的第一个Bug,到Bug数为0,加班的日子比我过去10年加班的时间都多。我们坚持着,最后笑了:我们拯救了他们。

但我没忘记我要做什么:Bug消失的越快,它死的越快。

我终于腾出手来敲响它的丧钟。

全OO设计、模块分离、代码自动生成、属性系统、信号系统、跨进程,带着光环而来;全新的数据同步算法,性能提高数十倍;全新的通信方式,带宽增加上百倍。这是我们的设计,我自己都被我们所做到的这一切震惊。基于这个平台,我们甚至改变的开发部的开发流程,让他们甘心抛弃自己之前的所做,连人带事,希望这些空下来的程序员们,能找到他们合适的位置。

回想年初我做出的一个正确的决定:退出部门Android平台的开发。原因有俩个:一是我看到中间件平台的开发根本算不上完成;二是我无法Hold全局,甚至局部也做不到。当我听说整个Media这条线要拆到俩个部门远程协作之后,刚刚理解了Android Audio Framework的兴奋劲儿立刻烟消云散;当所有人都沉默不语,我半夜11点还在和沈阳那个部门的人发邮件争夺到的设计的主导权,在领导拍板之后,还能被推翻,原因仅仅就是没有参考代码,我对部门的Android平台就死了心。好吧,你们已经有了参考代码,为啥现在发现了各种各样的问题,又要来“参考”我们的代码?感谢项目经理,对我所做的一切不干预,又给予极大的支持。

今年的唯一遗憾就是一个小弟的离职。悟性还不错的一个人,可惜抗压能力不太够,也是因为我给了他一件超出其能力的一件事。那个时候恰好是中间件实现的关键时期,没顾得上帮他。这事儿最后我自己做,也花了一个月的时间,今天才算基本完成。希望他去了别的部门能做的更好。

今年就这样过去吧。。。

 

 

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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