Capistrano试用

本文介绍如何通过Capistrano工具实现Rails项目的自动化部署。包括安装Capistrano、配置部署参数、定义部署任务及执行部署操作等步骤。
1,客户端机器安装Capistrano
[code]
gem install -y capistrano
[/code]

2,应用到项目
[code]
cd D:\projects\beyondrails
capify .
[/code]

3,修改config\deploy.rb
[code]
DEPLOY_PATH = "/var/www/vhosts/hideto/html/www.beyondrails.com"

set :application, "beyondrails"
set :repository, "https://beyondrails.googlecode.com/svn/trunk/beyondrails"
set :scm_username, "hideto.bj"
set :scm_password, "######"

set :deploy_to, DEPLOY_PATH
set :user, "hideto"
set :password, "######"
ssh_options[:port] = 2048

role :app, "120.72.34.135"
role :web, "120.72.34.135"
role :db, "hideto", :primary => true


desc "Restart the web server for www.beyondrails.com"
task :restart, :roles => :app do
run "cd ~;./restart-www.beyondrails.com.sh"
quit
end

desc "Stop the web server for www.beyondrails.com"
task :stop, :roles => :app do
run "cd ~;./stop-www.beyondrails.com.sh"
end

desc "Update and restart web server for www.beyondrails.com"
task :update_and_restart, :roles => :app do
run "cd #{DEPLOY_PATH};svn up"
run "cd #{DEPLOY_PATH};rake db:migrate"
run "cd ~;./restart-www.beyondrails.com.sh"
end
[/code]

4,调用task
[code]
cap update_and_restart
cap stop
cap restart
[/code]
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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