英语绝对不是废物技能

不管你是学生还是职场新人,起码因为以下几点,你都不应该放弃英语!

1、全球54%的网站都是英语

根据调研公司 W3Techs 2018年3月 的数据,全球的网站有 54% 是英文的,而中文只有 1.7%

意味着,不懂英文及其他语言的你,只能接触到世界上 1.7% 的信息。

比如我这个数据是从英文版维基百科上拿到的,而中文版维基百科你懂的,我们根本访问不了。

2、不懂英语,你跟最顶尖的大学无缘

根据2019年QS大学排名,Top10的大学除了苏黎世联邦理工学院,其余都位于美国和英国,不懂英语的你,将与这些大学无缘。

即使你能考上Top17的清华大学,你总得写论文吧,你也得参考别人的论文吧,而全球99.9%的SCI期刊都是英文刊,不懂英文的你估计寸步难行。

像花千芳说的请英文翻译?首先学生党得请的起,其次这效率得多低?

3、不懂英语,很多工作都参与不了

比如跨境电商,据商务部统计,跨境电商行业的年复合增长率达到15.7%

在国内电商增长放缓的预期下,跨境电商是唯一仍保持高速增长的领域。

如果你不懂英文,你就无法在这一领域分一杯羹。

还有其他许许多多的工作,更不用说出国工作了。

4、语言是一种思维方式,学会英语就掌握多一种思维方式

每一种语言都是由不同思维方式的人群所创造,相比中文有很多模棱两可的表述,英语在某些方面更精准,逻辑更清晰。

学会英语,也就学会了一种逻辑思维方式,而思维方式往往决定着人生格局,多一种思维方式,人生多一份可能。

5、学会英语,你能更好地理解其他文明

全世界使用英语的人占总人口的4.83%,西班牙语是4.85%,阿拉伯语3.25%,当然中文最多,达12.44%。

懂得英语,你能跟全球另外5%的人交流,不懂英语,你就只能等他们学会中文。

所谓知己知彼,美国人在学中文,法国人也在学中文,等其他国家把我们理解透,我们却对他们一无所知。

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作者系网易新闻·网易号

“各有态度”签约作者

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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