狼毒花 观后感

狼毒花

最近电视台热播 狼毒花
索性在实验室bt全部下载 跟血色浪漫一样 晚上带回去看
看了下的24集,发现没完,真是晕

有人说这个剧集跟亮剑有得一拼
看来之后发现 还是亮剑看得过瘾
虽然我是个俗人 但是发现狼毒花里边那些更俗 太流氓了 根本不能登大雅之堂

从这个剧集里学到的一个道理 也是给我印象最深的是
常发处世的态度是自己不能死,不是怕死,而是不能死,还要活着杀鬼子,除非抗战胜利了自己才能死
所以说 我也要像爱惜自己的生命一样 爱护身体
我不能倒下 不能生病 这样才能把时间有效率的用在事业上 等到事业取得了巨大成功,实现了夙愿 我方可歇歇

喝酒、睡女人 狼毒花是这样的一个人
但是抗日、打鬼子一点也不含糊
放荡不羁 这个似乎跟我有点想象
但是常发太张扬
跟现在的我不同
当然 现在我肯定是韬光养晦 假以时日,我也会集万丈光芒于一身!

突然想到了 阿甘正传
简单一些,执着一些,情绪平静一些,心态从容一些,也许就有回报。

有趣吧的MSN机器人已经上线欢迎测试
http://www.youqubar.com/blog/read/85
./java_app_platform_sdk-5_02-linux-nojdk.bin
Checking available disk space...
Checking Java(TM) 2 Runtime Environment...
Extracting Java(TM) 2 Runtime Environment files...
Error: Could not find the required version of the Java(TM) 2 Runtime Environment.
This application needs version 1.5 or higher of the Java(TM) 2 Runtime
Environment. If the required Java(TM) 2 Runtime Environment is not installed,
you can download it from the following website:
    http://java.sun.com/j2se
Or if you already have the required Java(TM) 2 Runtime Environment
installed, try rerunning this application with the following usage:
    'java_app_platform_sdk-5_02-linux-nojdk.bin' -javahome <Java(TM) installation directory>
https://sdlc1a.sun.com/ECom/EComActionServlet;jsessionid=0E252EB5115EA697360AAEC0D211B155
### 使用遥感数据区分狼毒杂草与牧草的方法 遥感技术在植被分类和监测中具有重要作用,通过分析遥感数据的光谱特性、纹理特征以及空间分布模式,可以有效区分狼毒杂草与牧草。以下是具体方法: #### 1. 光谱特性分析 狼毒杂草和牧草在光谱反射率上存在显著差异。狼毒杂草由于其特殊的叶片结构和色素组成,在可见光和近红外波段的反射率表现出独特模式。例如,狼毒杂草的红色波段反射率通常较低,而近红外波段反射率较高[^1]。通过提取这些波段的反射率信息,并结合归一化差值植被指数(NDVI)或增强型植被指数(EVI),可以区分狼毒杂草与其他牧草。 #### 2. 纹理特征提取 遥感图像中的纹理特征反映了植被表面的粗糙度和结构复杂性。狼毒杂草的植株形态较为独特,通常呈现簇状分布,且叶片排列紧密。利用灰度共生矩阵(GLCM)或其他纹理分析算法,可以从遥感图像中提取狼毒杂草的纹理特征,并将其与其他牧草区分开来[^2]。 #### 3. 空间分布模式识别 狼毒杂草在牧草地中的分布往往具有一定的规律性,例如倾向于生长在土壤贫瘠或受干扰的区域。通过分析遥感图像的空间分布模式,结合地理信息系统(GIS)中的地形、土壤和水文数据,可以进一步提高狼毒杂草的识别精度[^3]。 #### 4. 数据融合与机器学习 为了提高分类精度,可以将多源遥感数据(如光学影像和雷达影像)进行融合,并采用机器学习算法(如支持向量机、随机森林或深度学习模型)对狼毒杂草和牧草进行分类。这些算法能够自动学习不同植被类型的特征,并生成高精度的分类结果[^4]。 ```python import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设X为遥感数据特征矩阵,y为标签向量 X = np.random.rand(1000, 5) # 示例:1000个样本,5个特征 y = np.random.randint(2, size=1000) # 示例:二分类标签 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 构建随机森林分类器 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) # 预测并评估分类性能 accuracy = clf.score(X_test, y_test) print(f"分类准确率: {accuracy:.2f}") ``` #### 5. 时间序列分析 狼毒杂草和牧草的生长周期不同,因此在时间序列遥感数据中表现出不同的动态变化。通过分析多时相遥感影像,可以捕捉狼毒杂草的季节性变化特征,并将其与其他牧草区分开来[^5]。 ---
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