我的思索

        如果从更大或更长远的范围来思索自己的人生的话,可能对自己的启示更具有震撼性。

        朋友有的都开始结婚生孩了,当然给他们的经济压力是挺大的,所以都在考虑各种各样的赚钱方式了,这突然对我来说,好像是很遥远的一件事,但同时感觉又很清晰熟悉:大家都开始养家糊口,哪怕是一个月多一些的增收方式,哪怕是自己再苦一点,再累一点,也在所不惜。不知道为什么我老是觉得这是一种本末倒置的行为,就像大学当中不少人想着法子挣钱(勤工俭学的除外),而非认认真真的学习,不过这又比那一天到晚把网吧当家的人好得多(真是惭愧,本人也曾经奋斗在网吧的第一线)。也许是我觉得钱还是比较容易挣的缘故吧,亦或是现在没有家庭的负担。我个人认为这世上挣钱的无非就是两种人:打工者和创业者。创业中的我又把它分为三种,一养家糊口保值增值为目的,二是有着非常强烈的目标动机的,三是依托当权者的。很明显这三种所需要的知识技能是有很大不同的,当然也有相同的。

        就拿我曾经看过的比较经典的挣钱理论来说吧:“要说赚钱,这学问自也不小。赚钱之道,首在识势,次在得人。识天下大势,知道大势所趋,顺势而为,自然处处逢源。谈到识人,要知道人力有时而穷,任你聪明绝顶,而不会无所不能。能聚天下英贤为我所用,财源滚滚自不待言。最后一点在于能弃。人贵有自知之明,能进能退,见事不可为,要有断腕认输之勇。输一次两次,只要不伤筋动骨,何愁不能卷土重来。”因此,在我看来识势在于:看清公司的势力,看懂你所在行业的大势,明白整个社会的大势,即使不在一家公司重用,想你自己创业,混个温饱自由也是一点问题嘛有啊!因此俺蛮认同Bill的这句话:人生不是学期制,人生没有寒暑假,没有哪个雇主有兴趣协助你寻找自我,请用自己的空暇做这件事吧!!!

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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