一周学完php网站的更新

本文记录了一名程序员从接触ASP到转战PHP的实际经历。作者最初因老师请求协助而复习ASP,随后工作中需要为公司网站添加新功能,迫使他转向PHP的学习与实践。在一周的时间内,克服重重困难,最终成功实现新功能。

      最近这段时间没有怎么认真去学习一样东西,反而是这样学一点那样学一点的,春节刚过看了一下ASP,因为老师找我帮忙弄一下网站,当时觉得ASP会,所以就先以ASP来了解这一门,相对其他的JSP,php来说,ASP还要熟悉一些,所以当时就看了一天ASP,可以说是温习吧。

     一到上班时间,公司要求更新一下网站,一发现网站又是PHP的代码写的,要新添加一个功能在里面,把公司的C/S的一程序,增加一个B/S的功能。所以又得开始学习这PHP,以前也看过一下公司的网站,就是没有怎么认真去看,了解,现在就先看PHP,然后学学技术,把以前遇到的问题解决了。经过这一周的努力,终于在今天周五的下班时间前,大致完成了该功能。但是没有安全性,容错能力还没有调试,主要是考虑第一个问题,第二个还容易解决。

      安全性涉及到两方面的。系统所需的数据库是access数据库,并且被以及的功能所占用着。而公司网站的数据库是mysql.这样一来,那公司的网站就会连接到两个数据库,虽然不是同时的,但至多也会影响一些稳定性之类的。目前规模不是很大,数据库网站都是在同一服务器下的。这样还能解决一小部分问题。

      学习了两天基础,并基本熟悉公司网站的架构,昨天一天时间开始着手写登录模块,因为用到的登录部分和网站的不相同,但新功能的登录部分也只是简单的实现,今天主要更新了昨天的查看数据的功能,还完成了一个分页的功能,代码都是网上查的,然后更新。本想放弃的,但到最后还是一下灵光发现。修改正确了代码显示成功。

      关于php中的变量的作用域的问题还没有完全理解,超级完全变量的更新使用,始终不能完成。昨天调试发现一个问题,通过第三方的函数读取数据库,比直接用代码读取数据库的速度要慢很多。所以不在万不得已的情况下不要用函数实现功能。

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值