叶子 解析美团的分布式id框架 MySQL版本 介绍 数据库自增ID存在固有的弊端： 导入旧数据，可能会ID重复，导致导入失败 分布式架构中，多个MySQL实例可能会ID重复 叶秉承的四个特性： 1.唯一，绝对不会出现重复的ID，并且ID整体趋势递增。 2.高可用，服务完全基于分布式架构，即使MySQL停机机，也能容忍中断的数据库不可用。 3.高并发低延迟，在CentOS 4C8G的虚拟机上，远程调用QPS可到达5W +，TP99在1ms内。 4.加入简单，直接通过公司RPC服务或HTTP调用即可接受。 服务处理流程 叶子服务器1：从DB加载号段[1，1000] 叶子服务器2：从DB加载号段[1001，2000] 叶子服务器3：从DB加载号段[2001，3000] 用户通过Round-robin的方式调用Leaf Server的各个服务，所以某人客户端获取到的ID序列可能是：1，1

ImageJ_leaf_segmentation 分割并测量垫中单个叶子/藻类的宽度和长度 使用ImageJ 1.53g Java 1.8.0_172 64bits创建和测试Johnny Gan 2021年3月 为了获得更好的结果： 请勿使叶子/藻类彼此靠近（接触）（它们将被分割为一个大物体或被圆形过滤器踢打） 不要在叶子/藻类上放任何可能阻塞它的东西 避免在图片中出现您不感兴趣的东西（空白，剪刀，纸等） 使所有图像之间的成像条件（主要是曝光）保持恒定 尝试尽可能使叶子变平（皱纹会产生使程序混乱的高光和阴影） 避免阴影和光线不均匀（请参阅左边的亮度比右边的亮度高。这会影响叶子/藻类的颜色/强度） 变量说明：宏通过将图像分成其RGB通道来工作。 它假定对象的颜色与背景（以及其他所有东西）的颜色完全不同，因此使用背景和对象之间具有较高分隔的通道进行分割。 ColorChann

摘要：基于植物的诊断是确定氮（N）的最重要方法之一作物的含量。 我们的目标是建立土壤-植物分析之间的关系三个发育阶段的发育（SPAD）值和氮营养指数（NNI） 水稻，并将SPAD计用作诊断工具，以预测氮素对谷物产量的响应受精。 我们确定了两个水稻的四个最上面完全展开的叶子的SPAD值在三个生育阶段以六种氮肥水平的水稻品种，并研究了两者之间的关系SPAD值和NNI。 秀水的临界氮浓度（Nc）为5.31 W–0.5，5.38 W–0.49 在Hang43中，其中W是芽的总生物量。 SPAD值与NNI的相关性随叶的位置，发育阶段和品种的不同而变化。 较低的叶子似乎更多在生物量响应方面比上部叶片对氮水平敏感，可能更适合作为N状态诊断的测试样本，尤其是在引导和航向阶段。 这第四代完全膨大叶片（L4）的籽粒产量对SPAD值的依赖性显着引导阶段（R2 L4 = 2011年，R2为0.82 ** L4 = 2012年为0.72 **）。 L4的SPAD值与N饱和图（RSPAD）（R2 L4 = 0.92 **，2011年，R2 L4 = 2012年为0.77 **）和NNI（R2 = 0.96 **

叶识别 一个用于从叶子图像识别物种的python桌面应用程序。 使用图像处理和机器学习的概念。 它分为以下7种 槭树 雪松杜达拉 紫荆 柑桔 银杏叶 鹅掌 夹竹桃夹竹桃 要运行项目，请运行Executioner.py 有关更多详细信息，请参阅Project Details.pdf

Android应用源码之ListView多级展示，item由对象Leaf提供数据，可设置多个控件.zip

编写了 Matlab 代码以将叶子分类为以下类型之一：'Alternaria Alternata'、'Anthracnose'、'Bacterial Blight'、'Cercospora Leaf Spot' 和 'Healthy Leaves'。 分类由 Multiclass SVM 完成（一对一） 怎么跑？？ 1.将文件夹'Leaf_Disease_Detection_code'放在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径中2. 运行 DetectDisease_GUI.m 3.在GUI中，单击“加载图像”，然后从Manu's Disease数据集中加载图像，单击“增强对比度”。 4. 接下来点击Segment Image，然后输入包含ROI的cluster no，即只有疾病受影响的部分或健康的部分5. 点击分类结果。 然后测量准确性（在这种情况下是健康与所有疾病）。 代码

leaf是一个联邦学习的框架，来自CMU，官网：https://leaf.cmu.edu/build/html/index.html      Github：https://github.com/TalwalkarLab/leaf/pulls 1、安装与配置环境 首先要在Github上下载leaf，之后安装 requirements.txt 中列出的 libraries。 这里面有几个坑：1、要用 pip3 下载，否则 tensorflow 可能出现空包 2、目前tensorflow发行了2.0系列的版本，但是leaf是用tensorflow1.x系列的语法写的，也就是说，需要修改requir

叶病检测 使用预先训练的深度学习架构（即VGG16网络），通过PlantVillage数据集中的图像对农作物病害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止，降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net，使用70295张图像的分类精度约为95％。 通过修改图像数量，设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95％的时间正确识别出农作物病害的情况下，我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。 模型的架构图 图形用户界面 运行代码 开放式终端和 步骤1：python3 PRED_API.py 步骤2：CD前端 步骤3：npm i 第4步：启动npm，这将启动基于React的前端 保存的权重存储在best-model.h5中 Model.ipynb具有模型

叶子 LEAF是对于L ARGEênergy-甲洁具F A模拟器OG计算环境。 然后，它可以在分布式，异构且资源受限的基础架构中对复杂的应用程序图进行建模。 特别强调了能源消耗（以及不久的碳排放量）的建模。 请访问官方以获取有关此项目的更多信息和示例。 该Python实现是从移植而来的。 将来的所有开发都将在此存储库中进行。 安装 您可以通过直接克隆该存储库或通过安装最新版本来使用LEAF： $ pip install leafsim 我该怎么办？ LEAF可以对云，雾和边缘计算环境进行高级建模。 它建立在 （一个用于创建和操作复杂网络的库）和 （一个基于过程的离散事件仿真框架）之上。 除了可以研究资源受限环境中的调度和放置算法外，LEAF还特别关注： 动态网络：模拟在仿真过程中可以加入或离开网络的移动节点。 功耗建模：对单个计算节点，网络流量和应用程序的功耗进行建模。

LEAF：可学习的音频前端 LEAF是诸如mel-filterbanks之类的音频功能的可学习替代品，可以将其初始化为mel-filterbanks的近似值，然后在使用少量参数的情况下针对手头的任务进行训练。 提供了该系统的完整说明。 依存关系 Python 3.8 内容 该库包含Tensorflow / Keras代码，用于： LEAF前端以及mel- ， 和 适用于 ， 和 一个使用gin的示例训练循环，以在tensorflow数据集上训练具有各种前端和架构的模型。 安装 在仓库的根目录中，运行： pip3 install -e . 创建一个叶子前端 我们提供可学习的固定前端作为Keras模型。 如本文所述，使用默认参数实例化Leaf将构建一个LEAF前端，其窗口大小为25ms，窗口步长为10ms，sPCEN作为压缩函数，并在mel-scale上初始化过滤器。 为了方便起见