又谈“装系统”

开始学装系统是去年的11月份,我们在师兄的指导下,对自己的本装了有重装,来来回回整整了四五遍。以为已经很差不多了,一下子对计算机装系统不在有神秘感。最近vb作品展完后,自己的本搞的乱七八糟,我又重装了一次系统,没想到,又意外收获了一把。

在这里我就整理一下我知道的装系统的方法吧。

四个方法:

一、光盘安装(大家都知道的)

二、u盘安装(启动盘和安装盘)

启动盘:(winpe 盘),

安装盘:个人认为是傻瓜式装机,所有方法里边最快捷的一种。这个用到一个工具。叫做Windows7-USB-DVD-tool。只针对win7 系统。

三、移动硬盘安装(同理u盘安装)

接下来是我发现的第四个方法。

四、本机器上的硬盘安装。

这个用到的iso 镜像文件。这个iso 的镜像文件可以用两种方式:一种是在虚拟光驱上安装。不用解压。另一种把iso解压出来,里边的exe 文件直接对系统进行重装。

当然注意事项有:文件要解压在非系统盘里。

这种方式安装,时间跟安装盘时间是差不多的,只是不用辅助工具。不可以对系统盘进行格式化,只是把原来的系统文件给替换了,其他东西都没有动,如果你的软件是绿色的,那么还可以再用,即使你是放在c盘里。同时系统盘里会多一个windows old 的文件夹,这是以前的系统保留(可以查看,但是不可以用)。个人觉得没有什么用 ,还占空间,不如删掉。

另外还有一个小发现分享给大家:

不格式化装系统的好处:在我们装系统的时候,如果系统盘地方还可以,(50g就差不多,可以同时有两个win7系统)因为么有格式化,所以假如新系统么有安装成功,你还可以继续使用原来的系统,在开机时直接选择你原来的系统启动即可。是不是很有意思。

所以不同的安装方式用不同的好处,用户要根据自己的需求选择不同的安装方式。

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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