So long, Ubuntu!

作者尝试使用Ubuntu 8.04 LTS更新家中服务器系统时遇到频繁锁定问题,最终决定换回Debian。文章分享了作者的使用体验及对不同Linux发行版的看法。

最近在家休息,想来Ubuntu新的LTS版本8.04已经出来一周多了,试试看吧,正好想给家里的服务器来一次升级,未曾想这一试让我彻底和Ubuntu说了bye bye。

我的主打机器是一台T43,在3月下旬,这台ThinkPad就彻底从Ubuntu变脸成了Arch Linux,运行至今,十分稳定,要速度有速度,要功能有功能,简单而强大,让人爱不释手。我家里有一台"老"机器,AMD Athlon 2500+ / 512M,先后装过SuSE、Fedora、CentOS、Debian、Ubuntu 7.10,由于很长一段时间以来都比较忙,没时间去折腾,在最后这次开刀之前,定格在了Gusty Gibbon。

说回这次开刀。趁休假有时间,我打算再整理/升级一下这台服务器,正好Ubuntu 8.04 LTS出来,冲着省事(平时难有时间去折腾)和LTS,我想这应该还是比较自然的一个选择。安装过程很顺利,该找到的硬件都找到,一切都还像是Ubuntu在7.10基础上正常的一次升级版,谁知刚配置完几个我常用的应用程序/服务,就遇到了严重的问题:系统会随机(通常几分钟时间)锁住,没有反应,键盘灯和鼠标灯还有反应,但是屏幕定格,Ctrl-Alt-Backspace或者Ctrl-Alt-F1等等,都不管用了,什么提示都没有。硬件问题?不像啊,之前的Gusty跑得很好。网上一搜,好家伙,还是普遍现象:

http://ubuntuforums.org/showthread.php?t=768200

没想到拿LTS的正式ISO安装,还是无奈的做了一次小白鼠,对Ubuntu印象因此大打折扣。算了吧,装回熟悉的Debian,一切又恢复安静。从今天起,我的Linux推荐榜调整为:公司服务器 - CentOS、个人服务器 - Debian、个人桌面 - Arch Linux。

So long, Ubuntu!


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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