web2.0的尝试-51Chance

Apeman的51Chance是一个以Blog求职、招聘为主的站点。它远离低俗,采用特定TrackBack投稿,提高投稿积极性。不过目前只有招聘广告和活动信息,未实现揭露招聘网站不实行为等设想。此外,其界面颜色对比强烈,TrackBack地址不突出。

51chance.gif  Apeman51Chance正式开张了!看起来,这是一个以Blog求职、Blog招聘为主要内容的站点。我的前同事,几个月前从博客网离开的Apeman可能是有感于Web2.0大潮下的泛娱乐化趋势,郑重的在首页上写下了这些话:

我坚信:Web2.0时代的互联网绝对不再是娱乐为王,它应该可以帮助我们创造真正的价值! 51Chance是我的尝试
我喜欢这段话,我不明白为什么那么多的网站要去挖空心思想,到底什么服务才能吸引所有网民?到底什么服务能占领网吧?如同我在 第一次《社会性软件论坛》会后所发出的疑问:
精英色彩我不排斥,也不“care”,但我奇怪的是,为什么这些精英,总想为“最傻、最普通”的网民提供服务呢?王建硕的目标是赚不会或不能上网人的钱,所以更夸张。
每个人、每个公司都有他最该干的事情,我一直认为,所谓Web2.0,就是以技术的手段,配合相应的理念,使得较小的声音不至于埋没在嘈杂的大合唱中,不用所有人都一窝蜂,直扑下三路了,这就是进步。

  一不小心,发了一堆牢骚,真是跑题千里,继续说51Chance,我喜欢它的两点,一就是如前所述,远离低俗,试图创造真正的价值;二是采用了一种我很欣赏的投稿方式,这也是web2week准备采用的,利用特定的TrackBack进行投稿,在页面上自动聚合所有投稿到此TrackBack下的文章,这对于小型网站是很合用的办法,因为作品的依然留存于原作者的Blog上,只是在此增加了一次展示的机会,可以提高投稿的积极性,而且可以确保投稿行为是作者主动进行,避免了使用社会化书签收录的投稿方式中,作者无法阻止别人对其文章进行收录的弊端。

  很久以前,Apeman曾和我谈过对51Chance的想法,他当时希望,把51Chance做成一个揭露各个招聘网站中不实行为的大本营,大家也可以在此交流求职、职场中的一些辛酸、喜悦。我觉得挺棒。可现在看到的51Chance,并没有这些内容,只是一些招聘广告和活动信息。也许是之前的想象,很难操作的原因?

  另外,51Chance的界面是令我比较难以接受的部份,文字上过于鲜艳的红色和蓝色对比强烈,视觉上感觉很不舒服,降低了使用它的欲望。而且作为投稿方式的TrackBack地址,理应很重要,缺没有用更为突出的方式表现,很难发现它。

  但无论如何,我都希望看到更多勇敢的拒绝低俗,探索有价值应用网站的出现。web2week也将继续关注他们。

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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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