给八期授课之人员分配的思考

在一次团队分组过程中,由于事先未充分核对人员名单,导致现场出现组员重复分配及组长无人跟随的情况。虽然最终依靠团队成员的配合迅速解决问题,但作者反思为何不采取更为确定的方法来避免此类不可预料的错误。

背景:

(接上一篇博客)找到足够的机器后就开始分配小组。具体的分配工作是由我和八期的万建凯做的,他提供八期的名单,然后我负责每个组长分配23个组员。周五晚上把人员统计好,然后开始匆匆分组(未核对)。然后把名单交给了万建凯,他也不含糊“啪”的就贴到了博客上。再然后就是第二天的尴尬局面了,有的组员分到了两个组中,有的组长没有组员,再加上还有新来的组员,导致出现了短暂的混乱局面。还好八期同学素质较高,听从组长的安排,短时间内结束了混乱。

进入正题:

不可预料的结果和可预料的结果


计算机里有一种提示是“可能发生不可预料的错误”,简单的说来就是你做了一项操作后计算机会出错。但是出什么错就不一定了,可能你可以处理,也可能你不能处理。这也是我们最不愿意见到的东西。

其实我们不怕错误,怕的是不知道会出什么错误。有一种类似于“不怕贼偷,就怕贼惦记”的感觉。类比到做事也是一个道理,做某件事的时候一种方法是可能会出错(而且错误未知)另一种方法一定不会出错。而我们常常为了偷懒或者其他原因把事情的成功与否交给了概率。但是通常的结果都是不幸的,因为发生错误的概率还是很大的!

为什么把一切交给概率而不是自己。也就是说这样做可能会出问题,那样做一定不会出问题。为什么不选择一种一定不出问题的做法呢?

拿这次的分组来说,提前就了解到八期人数的不确定,已经估计到第二天可能会发生混乱,而且这种混乱是不可预料的(鬼才知道混乱后发生什么)但是自己还是把错误发生与否交给了概率。好在这次比较幸运八期同学比较服从安排,短时间内就解决了问题。

这次是幸运的,那下次呢?

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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