盘古空间终于恢复正常了!

2月25日,盘古的虚拟主机服务器突然无法访问,我的空间也在其中,打开盘古的主页,看到下面的信息:

paangood break尊敬的盘古网络用户: 您好.这里是一个临时页面.

很抱歉现在您的站点不能访问. 事故的原因是近期重庆范围内国家开始集中检查违法内容,在此期间,电信内多台服务器有违法内容从而被暂停,接受检查. 非常遗憾的是,我们的虚拟主机服务器上面有一位用户利用我们的服务器大量发送垃圾邮件,所以现在正在接受网监部门以及信管部门的检查. 目前我们的工作人员正在全力配合相关部门的检查,所以服务器暂时不能访问. 我们会继续努力争取尽快恢复,在近两天内应该可以恢复访问. 本次的暂停时间也许会较长,给您带来了很大的不便,我们深表歉意. 在事故结束之后,我们给出补偿措施.

非常抱歉影响您的正常使用.但是请您相信,我们一直在努力和争取. 我们深知,在事故原因之外,所有言语都是多余的.我们将在今后的工作中不断改进提高,并让您满意.

盘古网络恳请得到您的谅解.

(另.其他服务器没有受到影响.合租服务器按照原定计划开通.) 2007.2.25

 

今天早上收到盘古的回信,更改了域名A记录,服务器总算恢复正常了:

paangood recovery

尊敬的用户,
您好.

2月25日我们的虚拟主机服务器因为被列入了SPAMHAUS(反垃圾组织)而被重庆电信关停.事故发生比较突然,所以我们没有在事前通知各位,非常抱歉.在我们的努力交涉之下,现在服务器已经恢复.我们针对此次事故会给每位虚拟主机用户补偿20天的使用时间,希望能得到您的谅解.

请您注意,虚拟主机服务器已经更改IP.新的服务器IP是219.153.12.226
请您到您的域名控制面板更改您的域名A记录到219.153.12.226
一旦您的域名A记录修改解析生效,您的站点即可访问.

涉及此次事故的虚拟主机账户我们已经关闭并且等待进一步处理.
如果您的站点被关闭,稍后您会收到我们给您的邮件,里面有详细的说明.

再次表示歉意以及感谢各位用户对我们的支持和理解.
新年快乐.

盘古, 虚拟主机服务器, paangood, SPAMHAUS
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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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