《大明王朝1566》观后感

电视剧《大明王朝1566》深刻揭示了官场复杂博弈,通过海瑞这一角色展现了法律的力量。剧情涉及各层级官员、派别及朝廷与地方的较量,以及短期与长期利益的冲突,贴近现实,富有教育意义。

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《大明王朝1566》是一部非常好的电视剧,反映了官场之复杂。其中有各个级别的官员的博弈,各个派别的博弈,朝廷与地方的博弈,以及短期利益与长期利益的博弈等等,云波诡谲,非常好看。

海瑞是其中的主角,一个小芝麻官装了剧中大部分的逼,他凭借的是什么,仅仅是法律罢了,一部大明律例让他连皇帝的命令都敢违背。可见拿起法律的武器是多么重要啊。

剧中很多的情节在生活中都似曾相识,因为人心都是一样的,怎么样揣度别人的心思是很重要的一门学问,这个寒假我就经历了一件事让我意识到剧中情节是真的有参考意义。

剧中的皇帝就过分神话了,哪有这么牛啥都知道的皇帝哦。

### Matlab 2016a K-Means聚类算法 实现彩色图像分割 示例代码 以下是基于内容(如人、草地等)而非单纯颜色进行分类的 MATLAB 2016a 版本中的 K-Means 聚类算法实现彩色图像分割的示例代码: ```matlab % 加载图像并转换为双精度浮点型 img = imread('your_image.jpg'); % 替换 'your_image.jpg' 为你自己的图片文件名 img = im2double(img); % 将图像从 RGB 颜色空间转换到 LAB 颜色空间 cform = makecform('srgb2lab'); lab_img = applycform(img, cform); % 提取 L*A*B*通道 L = lab_img(:, :, 1); A = lab_img(:, :, 2); B = lab_img(:, :, 3); % 创建特征向量 (结合像素位置和颜色信息) [rows, cols, ~] = size(lab_img); X = zeros(rows * cols, 5); % 每个像素有五个维度:L,A,B,x,y index = 1; for r = 1:rows for c = 1:cols X(index, :) = [L(r, c), A(r, c), B(r, c), r / rows, c / cols]; index = index + 1; end end % 使用 K-Means 进行聚类 numClusters = 5; % 设置聚类数量,可以根据需求调整 centroids = kmeans(X, numClusters, 'Replicates', 3, 'EmptyAction', 'drop'); % 根据最近邻原则分配每个像素到对应的簇 distances = pdist2(X, centroids, 'euclidean'); [~, cluster_idx] = min(distances, [], 2); % 可视化结果 segmentedImg = reshape(cluster_idx, rows, cols); figure; imshow(segmentedImg, []); colormap jet; title('Segmentation Result Based on Content and Color Information'); ``` #### 解释 上述代码实现了以下功能: 1. **加载图像**:使用 `imread` 函数加载输入图像,并将其转换为双精度浮点型以便后续处理[^3]。 2. **颜色空间转换**:将图像从 RGB 颜色空间转换为 CIELAB 颜色空间。CIELAB 是一种感知均匀的颜色空间,更适合用于图像分割任务[^4]。 3. **创建特征向量**:除了颜色信息外,还加入了像素的空间坐标 `(r/rows, c/cols)` 来考虑图像的内容特性,从而避免仅依赖颜色信息可能导致的错误分类[^1]。 4. **K-Means 聚类**:调用 MATLAB 的内置函数 `kmeans` 对特征向量进行聚类操作。参数 `'Replicates'` 和 `'EmptyAction'` 有助于提高聚类稳定性[^3]。 5. **可视化结果**:利用 `pdist2` 计算每个像素与质心的距离,并根据距离最小的原则为其分配类别。最后通过 `imshow` 显示分割后的图像。 此代码能够有效区分图像的不同区域,即使这些区域具有相似的颜色属性,也能依据其空间分布加以分离。 --- ### 关于“大明”的代码 如果提到名为“大明”的个人及其代码,可能是指某种特定实现或改进方法。然而,由于缺乏具体描述,“大明”的代码细节无法在此处重现。如果有更多关于“大明”代码的具体说明或上下文,请提供进一步的信息以完善相关内容。 --- ###
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