组员技术规划

如何制定技术规范,今天看到一篇文章很不错,他举个例子,就是打靶子的例子,技术规范就像打靶子。本来打靶子是举枪,瞄准,射击,可是现在这个社会,靶子都是动的,你没有机会瞄准,你只能有两个动作:举枪、射击,这个过程是一个通过感觉不断调整的过程,绝不是运气,需要更高水准才能做到。
技术规范是干嘛的?我的理解他是对未来技术的一种把握,因为你的规范将决定你的组员学习方向,你有义务为他们负责,如果你不小心规范了一个根本有可能被淘汰的技术,那么你耽搁的就是这些人的职业生命。所以对技术的嗅觉就显得尤其重要。
可能由于我自身的原因,我更注重技术的基础一点,所以往往我认为基础和方法更重要一点,当理解了技术的基础通过合理的思维,就可以用很少的努力就了解了新事物的本质,就可以很轻易的去掌握。
所以我的技术规范更大的是注重事物的本质的研究,可能大家都没多少时间去钻研,只能我自己去钻研,然后去告诉大家。知识可以讲解,可是知识的获取过程,和思维习惯更重要。
做外包的,对于新技术的跟随是很重要的,如何在层出不穷的新技术面前屹立不倒,我认为光光在表面上对技术的追逐是没用的,只能在一次次的追逐中迷失自己,所以如何最快捷的抓住技术的本质,如何在新技术到来的时候快速的掌握,方法就显得很重要了。
我认为这个世界,技术分两个方向,一个是自由的开源产品,一个是规范的企业级产品。前者由于是开源产品,社区活跃,思维相当活跃;而后者是重量级的企业级别应用,产品比较严谨,有专业的服务和支持。前者代表为struts,webwork,hibernate,spring,jboss等等,后者代表为sun,ibm,bea等公司众多的产品。

而技术规划必须涵盖开源和企业级应用两方面,初步技术规划:
1、struts,hibernate,spring,EJB3
通过对这些技术的讲解以及源码的分析着重介绍:
servlet基础及一些如并发问题的解决,容器原理,jdbc,orm原理,缓存,对象池,ioc原理,aop原理,分布式等等

2、javascript,标准HTML,ajax,REST
包含HTTP协议的介绍,WEB标准网站开发,DOM等
3、数据库及oracle
包括sql和优化,oracle介绍
4、OSGI及SOA
包括模块化编程及中间件
5、流程控制软件
主要介绍流程控制软件的独特思维方式以及流程控制软件和其它应用的集成
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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