这些天的一些心得

前段时间公司一直很忙。

为了系统上线,没日没夜的加班,一直没机会来更新

www.tootoo.cn

我们新上线的生鲜B2C,朋友们有兴趣可以看看。

模式很像fresh amazon

不过个人感觉还是有很多问题

首先我觉得任何一个项目前期学别人的没问题,像腾迅,阿里

可在学的过程中,一定要有所改进。改什么?要改成满足你的客户群。符合你自己的客户群使用习惯,

这样才能做大,做强。

很多前辈们的经验已经告诉我们这个道理了。

另外国内的电子商务网站近几年发展很快。但国内的互联网消费市场还是停留在以低廉的价格为导向上。

我觉得另一层应该向服务方面发展,如何提交电子商务领域的服务水平和服务质量,应该才是电子商务下一步发展的课题。

解决好这个课题,中国的互联网事业应该还可以迈向一个新的台阶!

这两点应该是循循惭进的,首先就要满足目标客户的需求。这样才能培养一批固定客户,形成依赖性消费。

有了目标客户,然后就是价格问题,因不网购免不了要涉及到运费,所以价格决对不能高于市面上同类商品。

解决了上面两个问题,会有一定量的客户群体,然后就是服务,服务上去了,会带来口碑营销。所产生的效果会比广告大很多

以上我个人感觉到的一些东西,日后再慢慢细化!

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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