party_bid卡2

[size=medium]1.模拟发短信[/size]
notify_message_received({"messages": [
{"create_date": "Tue Jan 15 15:28:44 格林尼治标准时间+0800 2013", "message": "bm1", "phone": "181717833"}
]})

[size=medium]2.处理短信:[/size]
[size=medium]①去空格:[/size]
var message = json_message.messages[0].message.replace(/\s/g, "");

[size=medium]②判断是否以bm开头:[/size]
message.search(/bm|bm/i) == 0

[size=medium]③在sms.js页面调用sign_up_page相对应的Controller里的函数,只要在页面上给一个ID,然后在sms.js上写以下内容:[/size]
var sign_up_view_element = document.getElementById("sign_up_page")
if(sign_up_view_element) {
var scope = angular.element(sign_up_view_element).scope()
scope.$apply(function() {
scope.apply_num()
})
}

[size=medium]3.在正则表达式中"或者"用"|"表示
         "所有"用"g"表示
         "不区分大小写"用"i"表示
4.正在报名的活动对应的活动列表的颜色为黄色,可以巧妙的用class的命名来解决[/size]
class="{{activity.status}}"

.start{
background: yellow !important;
}//一定要注意!important,可能原来的css中就有颜色的控制,这时候如不加此句,则颜色可能会显示不出来
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!
为了优化 SQL 语句 `SELECT t1.SUSS_BID_DEALER_CODE, t1.SUSS_BID_DEALER FROM eqms.tqssa04 t1 JOIN EQMS.TQSSA04_1201 t2 ON t1.SUSS_BID_DEALER = t2.SUSS_BID_DEALER WHERE t1.SUSS_BID_DEALER IS NOT NULL;`,可以从以下几个方面入手: #### 1. 创建索引 在 `eqms.tqssa04` 表的 `SUSS_BID_DEALER` 列和 `EQMS.TQSSA04_1201` 表的 `SUSS_BID_DEALER` 列上创建索引,以加快连接操作的速度。 ```sql -- 在 eqms.tqssa04 表的 SUSS_BID_DEALER 列上创建索引 CREATE INDEX idx_tqssa04_suss_bid_dealer ON eqms.tqssa04 (SUSS_BID_DEALER); -- 在 EQMS.TQSSA04_1201 表的 SUSS_BID_DEALER 列上创建索引 CREATE INDEX idx_tqssa04_1201_suss_bid_dealer ON EQMS.TQSSA04_1201 (SUSS_BID_DEALER); ``` #### 2. 检查统计信息 确保数据库的统计信息是最新的,这有助于查询优化器生成更优的执行计划。不同的数据库更新统计信息的方法不同,例如在 MySQL 中可以使用 `ANALYZE TABLE` 语句: ```sql -- 更新 eqms.tqssa04 表的统计信息 ANALYZE TABLE eqms.tqssa04; -- 更新 EQMS.TQSSA04_1201 表的统计信息 ANALYZE TABLE EQMS.TQSSA04_1201; ``` #### 3. 考虑使用覆盖索引 如果查询只需要 `SUSS_BID_DEALER_CODE` 和 `SUSS_BID_DEALER` 列,可以考虑创建覆盖索引,这样查询可以直接从索引中获取所需数据,而无需访问实际的表数据。 ```sql -- 在 eqms.tqssa04 表上创建覆盖索引 CREATE INDEX idx_tqssa04_covering ON eqms.tqssa04 (SUSS_BID_DEALER, SUSS_BID_DEALER_CODE); ``` #### 4. 过滤条件提前 如果可能的话,在连接之前先过滤掉不需要的数据,减少连接操作的数据量。不过在这个查询中,过滤条件已经在连接之后了,可能不太适用。 ### 优化后的 SQL 示例 ```sql -- 创建索引 CREATE INDEX idx_tqssa04_suss_bid_dealer ON eqms.tqssa04 (SUSS_BID_DEALER); CREATE INDEX idx_tqssa04_1201_suss_bid_dealer ON EQMS.TQSSA04_1201 (SUSS_BID_DEALER); CREATE INDEX idx_tqssa04_covering ON eqms.tqssa04 (SUSS_BID_DEALER, SUSS_BID_DEALER_CODE); -- 更新统计信息 ANALYZE TABLE eqms.tqssa04; ANALYZE TABLE EQMS.TQSSA04_1201; -- 执行查询 SELECT t1.SUSS_BID_DEALER_CODE, t1.SUSS_BID_DEALER FROM eqms.tqssa04 t1 JOIN EQMS.TQSSA04_1201 t2 ON t1.SUSS_BID_DEALER = t2.SUSS_BID_DEALER WHERE t1.SUSS_BID_DEALER IS NOT NULL; ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值