优秀课件笔记旅游资源和旅游地评价 Evaluation of Tourism Resources 3

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#旅游 #resources

本章主要探讨了旅游资源及其旅游地的评价方法，介绍了2006年关于这一领域的研究进展。通过对地理因素、文化背景及市场潜力等多方面进行综合考量，为旅游业的发展提供了科学依据。
第五章 旅游资源和旅游地评价
ChapterChapter5 5 Evaluation of Tourism ResourcesEvaluation Resources
2006-12-5
Geography of Tourism
 
luozhuang
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旅游资源社区因素评价（evaluation of tourism community factors）：在旅游资源评价中，社区因素也是重要的考量维度，包括旅游地的人口结构、经济发展水平、文化氛围、社区参与度等，这些因素直接影响旅游地的吸引...
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01-17
该数据集用于海南旅游景区的质量评价和个性化推荐等。同时，我们也可以结合其他多源数据，为海南省旅游发展研究提供数据支持。 引用： 林振宇; 解吉波; 覃佐淼; 杨腾飞; 赵静. Evaluation data set for Hainan ...
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大师的资源
03-25 1653
第五章 旅游资源和旅游地评价ChapterChapter5 5 Evaluation of Tourism ResourcesEvaluation Resources2006-12-5Geography of Tourism 
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大师的资源
03-25 4227
第五章 旅游资源和旅游地评价ChapterChapter5 5 Evaluation of Tourism ResourcesEvaluation Resources2006-12-5Geography of Tourism .. .. .. .. 2第五节 旅游资源和旅游地的评价.. 旅游资源评价的理论基础.. 根据评价的着眼点不同，可以将旅游资源和旅游地的评价分为三类：.. 体验性评价.. 技
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大师的资源
03-25 2000
第五章 旅游资源和旅游地评价ChapterChapter5 5 Evaluation of Tourism ResourcesEvaluation Resources2006-12-5Geography of Tourism .. .. .. .. 2本章主要内容.. 基本概念.. 旅游资源的形成条件和特征.. 旅游资源和旅游地分类.. 主要旅游资源类型介绍.. 旅游资源评价.. 旅游资源和旅游地
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本项目“tourism-springboot-layui”是一个集成了JavaWeb技术的旅游管理平台，它充分利用了SpringBoot和MyBatis框架的优势，为用户提供了预订宾馆、航班以及查询旅游景点等功能，极大地优化了旅游服务流程。...
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Webpack 和 Babel：前端构建工具，用于打包、转译和优化前端资源。 后端技术： Node.js：一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时，用于构建高性能的后端服务。 Java：一种广泛用于后端开发的编程语言，常用于构建...
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如何将文件制作成二维码？用于讲解旅游纪念品？
TRSsd的博客
12-02 205
文件上传好后，你可以对生成的二维码进行一些个性化设计。比如选择二维码的颜色、添加logo、调整样式等等。让你的二维码不仅能传达旅游纪念品文件的内容，还能有独特的风格。你可以根据旅游的主题来设计，比如去海边旅游，就选蓝色系的二维码颜色，再加上一个小贝壳的logo，是不是很有感觉？设计好之后，点击生成二维码，然后把生成的二维码保存下来，就大功告成了。你可以把它打印出来贴在旅游纪念品上，也可以分享到社交平台。
基于Spring Boot的旅游推荐系统设计与实现
12-02 150
旅游推荐系统设计与实现，为用户和管理员提供便利，主要功能模板如下：1．用户模块：游客注册自己账号，登录后可查询和编辑自己信息。2．线路模块：用户通过查询条件获取相应的线路，并且可以进入相应的线路了解详细的线路信息。3．管理员管理模块：管理员可以对所有用户进行多条件检索，可以查询更加详细的用户信息。管理员可以对用户进行增删查改的功能。4．管理员线路模块：管理员可以对所有线路进行多条件检索，可以查询更加详细的线路信息。管理员可以对线路进行增删查改的功能。
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基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
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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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