学习状态


目前java课程已经学完 掌握了java基础 熟悉了 ssm nutz。可以实现基本的增删改查,实现用户登录,注册,邮箱验证等功能。

目前感觉前面学的一些知识忘得差不多了,正在复习中,目前主要是做一些面试的准备准备找工作。把spring框架掌握好后就是应对找工作的问题,需要看面试题,复习之前的内容,还有之前没有掌握牢的内容还需要再花时间研究,尽可能的掌握好基础知识,项目业务逻辑操作也需要提升但是可以在进了公司之后进一步锻炼,由于项目是分工实现的,有一些必须掌握的基本功能如lg4j 权限管理等功能还未掌握,还需要花时间了解一些基础的需要掌握的东西。

通过之前的一些同学的面试情况可以知道,都是一些规模不到的小公司,面试的时候比较注重基础的掌握水平,项目基本不要求演示,而且面试的时候都是项目经理或技术人员进行面试,这些通通说明了复习和总结的重要性,如果一些基本的问题如java的三大特性,继承封装 多肽都说不出来那肯定过不了面试。接下来要加强基础知识的复习,面试题目的练习,知识点的深入掌握。

目前比较头疼的就是学习新的框架,公司一般会给一个新框架的示例让员工花几天时间熟悉,这个就需要自学了,需要结合网上的教程啊一起看,有时遇到莫名奇妙的报错就不知道怎么继续了,很费时间。这个目前还在摸索中。

之前的学习也遇到了一些问题。在学习Java的面向对象的编程语言的特性。比如继承,构造器,抽象类,接口,方法的多态,重载,覆盖,Java的异常处理机制。对于一个没有面向对象语言背景的人来说,我觉得这个过程需要花很长很长时间,因为学习Java之前没有C++的经验,只有C语言的经验,花了很长时间,才彻底把这些概念都搞清楚,把书上面的例子反复的揣摩,修改,尝试,把那几章内容反复的看过来,看过去,看了很多遍,才彻底领悟了。

此外还研究了Java的类库。基础类库里面的类非常非常多。据说有3000多个。但是我真正使用的只有几个,比如说 java.io.*; java.util.*; java.sql.*;等。

此外,我对于static,public,private,Exception,try{ },catch { },finally{ }等等一开始都不是很懂,都是把教程上面的例子运行成功,然后就开始破坏它,不断的根据自己心里面的疑问来重新改写程序,看看能不能运行,运行出来是个什么样子,是否可以得到预期的结果。这样虽然比较费时间,不过一个例子程序这样反复破坏几次之后。我就对这个相关的知识彻底学通了。有时候甚至故意写一些错误的代码来运行,看看能否得到预期的运行错误。这样对于编程的掌握是及其深刻的。

Java的学习需要把基础打牢,这样在后续的业务开发上才会有足够的手段去实现功能。

 

 

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!
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