Google开源项目名称与SourceForge冲突(Project Name Conflict)

本文讲述了在GoogleCode上创建开源项目时遇到与SourceForge项目名称冲突的情况,GoogleCode对此的处理方式及其引发的思考。

近期陆续放了一些源码到Google Code (http://code.google.com/)上,还没有遇到过项目名称冲突的现象(对比申请gmail邮箱时那个冲突好严重啊),哎,今天遇上一个就比较新奇,发过来给大家看看。

在创建开源项目点击“Create Project”按钮后,Google Code提示,指定的项目名称SourceForge(sf.net)上已经有了同名称的项目,并对此现象作出了解释,同时给出了操作建议。大致是说:既然项目名称相同,可能项目内容和目标也相同,你需要慎重考虑是创建一个新的项目还是参予到已有的项目中去;如果你坚持创建新项目,Google Code将给SourceForge上那个已有同名项目的开发者发电子咨询他的意见,如果他同意就一切好办,如果他不同意一切免谈,呵呵。具体内容参见下面的图片。

Google Code 和 SourceForge 之间有协作,这个挺好啊,很有意义,可以在一定程度上避免重复创建雷同的开源项目。但我想,遇到了项目名称冲突,提示一下用户就可以了,没必要征求现有同名项目作者的同意,毕竟Google和SourceForge是两家,井水不犯河水。例如,我在易语言论坛中用户名是“liigo”,难道在M8论坛就不能使用相同的用户名“liigo”了吗?可是天涯论坛上那个“liigo”确实不是我啊,他当时创建帐号时怎么没征求我的意见呀,哈哈。


liigo 2009-7-28 补记:其实当天就收到了Google Code反馈的Email,只不过没有及时留意收件箱而已。Google Code的Email回复说,SourceForge上ebox项目的作者不同意我在Google Code上使用同名的项目名称,我只能选择其它的名称。原文是:“The owner of an existing open source project with the samename has indicated that they would like to keep that name

reserved. So, you will need to choose another name.” 事后我想了一下,觉得esourcebox更合适一些,于是就注册了这个。

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数据处理能力的工具,在图像分析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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