Canonical和微软在一起了

微软Build2016大会宣布与Canonical合作,使Windows 10能够通过容器方式运行Ubuntu系统,主要服务于开发者,利用Bash和其他CLI工具增强开发体验。
导读微软的Build 2016开发者将于今天晚上23点30分在美国旧金山莫斯康展览中心召开。援引外媒ZDNet报道,在本次大会上将会宣布Canonical和微软公司之间进行的重要合作,最终目的在是可以在Windows 10系统上运行Ubuntu系统。

由于微软方面的严苛保密,目前尚未有足够多的细节公布,但是消费者不要期望直接在Windows 10系统上运行Ubuntu系统,而更像是微软会在Windows 10系统中整合可运行Ubuntu系统的容器(container),事实上在今年早些时候曝光的预览版系统中已经被曝光运行Linux子系统。
ubuntuwindows
项目的种种功能并非适用于普通消费者,更多的是为开发者提供便利。此外两家公司的合作还将允许Ubuntu系统运行某些Windows库,并会逐渐减少对Unity界面的依赖,而是依靠Bash和一系列CLI工具(包括make, gawk和 grep)

本文转载自:http://www.linuxprobe.com/canonical-windows-together

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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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