meta的使用记录

meta元素可提供有关页面的元信息(meta-information),比如针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词。

meta标签位于文档的头部,不包含任何内容。meta标签的属性定义了与文档相关联的名称/值对。

 

必需的属性:content:定义与http-equiv 或 name属性相关的元信息。

 

可选的属性:

http-equiv :取值  content-type、expires、refresh、set-cookie ,把content属性关联到HTTP头部。

name: 取值 author 、description、keywords、generator、revised、others,把content属性关联到一个名称。

scheme:取值 some_text  ,定义用于翻译content属性值的格式。

 

 

http-equiv属性:为名称/值对提供了名称。并指示服务器在发送实际的文档之前先在要传送给浏览器的MIME文档头部包含名称/值对。

当服务器向浏览器发送文档时,会先发送许多名称/值对。虽然有些服务器会发送许多这种名称/值对,但是所有服务器都至少要发送一个:content-type:text/html。这将告诉浏览器准备接收一个HTML文档。

使用带有http-equiv属性的<meta>标签时,服务器将把名称/值对添加到发送给浏览器的内容头部。当然,只有浏览器可以接收这些附加的头部字段,并能以适当的方式使用它们时,这些字段才有意义。

 

name属性:提供了名称/值对中的名称。例如经常使用到的名称“keywords”,为文档定义了一组关键字,某些搜索引擎在遇到这些关键字时,会用这些关键字对文档进行分类。

 

1. 用来指定IE8浏览器去模拟某个特定版本的IE浏览器的渲染方式,以此来解决兼容性问题

<meta http-equiv="x-ua-compatible" content="IE=edge">

 

2.强制使用webkit内核的浏览器进行渲染

 

<meta name="render" content="webkit">

 

 3.禁止百度转码

 

<meta http-equiv = "cache-control" content="no-transform">
<meta http-equiv = "cache-control" content="no-siteapp">

 

 4.删除苹果默认的工具栏和菜单栏

 

<meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes">

 

5.改变web app应用下状态条(屏幕顶部条)的颜色。默认值为default(白色),可以定为black(黑色)和black-translucent(灰色半透明)。

<meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="black">

 

 6.在发送到屏幕的时候默认的命名。

<meta name="apple-mobile-web-app-title" content="test">

 

 

 

 

 

 

 

 

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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