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张家港java培训现在好不好
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张家港java培训现在好不好
其然IT 教育师资

赵艳敏高级讲师

从事设计行业多年,有着丰富的设计和动画制作经验。曾参与中国电信天翼 手机网及天翼手机DIY等多个项目的设计,动画,及As开发。项目经验丰富。曾在卡酷动画卫视下属公司担任高级动画师一职,参与多部动画片的制作 。对动画也有较高的造诣。

精通Flash、After Effects、Photoshop、Illustrator、ActionScript 2.0/3.0、Edius、CoolEdit、Axure RP、DIV CSS等相关技术。

讲课有自己的风格,思维活跃,条理清晰讲课注重细节,由简入繁。本着以 学生学会为目的,更注重理论与实践相结合。

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Java和Python哪个就业情况更好?

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首先,在了解一个语言就业好不好之前, 得先明确语言的发展方向

(1)Python

Python:数据分析,人工智能,web开发,测试,运维,web安全。

(2)Java

Java:web开发,大数据开发,安卓开发,服务器开发, 桌面开发,游戏开 发。

Java作为全球占比**高的开发语言,有着她独一无二的优势,但因竞争太大 ,就业方面并不比Python好。

而基于目前国内python人才需求呈大规模上升,薪资水平也水涨船高。学 python的人大多非科班出身。很多大学并没有开始此专业,因此就出现了大量的人才缺口。

从图上可以清晰的判断未来python就业形势,是大幅度上升的,加上互联网 行业正在进入成长爆发期,所以现在开始学习python的小伙伴果然是明智滴。

就业发展

与此同时,目前的互联网行业在高速发展的过程中,对于人工智能,数据分 析在北京、上海、深圳各大互联网发达的一线城市越发的火热,招聘优秀的Python程序员的难度尤为突出,为此选择就业Python更易成功。

Python人气爆棚的秘密

Python之所以排名上的如此之快,和它本身的特点也有关系,他是一种简单 、易用但专业、严谨的通用组合语言,或者叫胶水语言,让普通人也能够很容易的入门,把各种基本程序元件拼装在一起,协调运作。比如任何一个人 ,只要愿意学习,可以在几天的时间里学会Python基础部分,然后干很多很多事情,这种投入产出比可能是其他任何语言都无法相比的而且Python的应 用很广,很多行业都会应用。

JAVA 面对面授课


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面对面授课

限制人数

每班人数不超过80人,老师能保证照顾到每位学员!

面对面授课

面对面教学可及时了解学生学情,根据学员课堂反馈调整上课进度,拒绝盲 目赶进度!

主讲辅导

课后主讲老师亲自辅导补习,0问题离开教室

积累人脉

面授班同学之间可短时间内培育感情,毕业后,你会发现Java程序员的圈子 里到处都是你的人脉,让你在职场上更加如虎添翼。

互动课堂教学

课堂互动性强,在好的学习氛围中激励学生自己发现问题和解决问题!也便 于老师及对学生学习效果进行测评纠错!

用matlab分水岭算法做海岸线的提取


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先上原图:



下面是程序:

rgb = imread( 你图片文件 );%读取原图像 I = rgb2gray(rgb);%转化为灰度图像 figure; subplot(121)%显示灰度图像 imshow(I) text(732,501, Image courtesy of Corel ,...      FontSize ,7, HorizontalAlignment , right ) hy = fspecial( sobel );%sobel算子 hx = hy ; Iy = imfilter(double(I), hy, replicate );%滤波求y方向边缘 Ix = imfilter(double(I), hx, replicate );%滤波求x方向边缘 gradmag = sqrt(Ix.^2 Iy.^2);%求摸 subplot(122); imshow(gradmag,[]), %显示梯度 title( Gradient magnitude (gradmag) ) L = watershed(gradmag);%直接应用分水岭算法 Lrgb = label2rgb(L);%转化为彩色图像 figure; imshow(Lrgb), %显示分割后的图像 title( Watershed transform of gradient magnitude (Lrgb) ) se = strel( disk , 20);%圆形结构元素 Io = imopen(I, se);%形态学开操作 figure; subplot(121) imshow(Io), %显示执行开操作后的图像 title( Opening (Io) ) Ie = imerode(I, se);%对图像进行腐蚀 Iobr = imreconstruct(Ie, I);%形态学重建 subplot(122); imshow(Iobr), %显示重建后的图像 title( Opening-by-reconstruction (Iobr) ) Ioc = imclose(Io, se);%形态学关操作 figure; subplot(121) imshow(Ioc), %显示关操作后的图像 title( Opening-closing (Ioc) ) Iobrd = imdilate(Iobr, se);%对图像进行膨胀 Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), ...     imcomplement(Iobr));%形态学重建 Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);%图像求反 subplot(122); imshow(Iobrcbr), %显示重建求反后的图像 title( Opening-closing by reconstruction (Iobrcbr) ) fgm = imregionalmax(Iobrcbr);%局部极大值 figure; imshow(fgm), %显示重建后局部极大值图像 title( Regional maxima of opening-closing by reconstruction (fgm) ) I2 = I; I2(fgm) = 255;%局部极大值处像素值设为255 figure; imshow(I2), %在原图上显示极大值区域 title( Regional maxima superimposed on original image (I2) ) se2 = strel(ones(5,5));%结构元素 fgm2 = imclose(fgm, se2);%关操作 fgm3 = imerode(fgm2, se2);%腐蚀 fgm4 = bwareaopen(fgm3, 20);%开操作 I3 = I; I3(fgm4) = 255;%前景处设置为255 figure; subplot(121) imshow(I3)%显示修改后的极大值区域 title( Modified regional maxima ) bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));%转化为二值图像 subplot(122); imshow(bw), %显示二值图像 title( Thresholded opening-closing by reconstruction ) D = bwdist(bw);%计算距离 DL = watershed(D);%分水岭变换 bgm = DL == 0;%求取分割边界 figure; imshow(bgm), %显示分割后的边界 title( Watershed ridge lines (bgm) ) gradmag2 = imimposemin(gradmag, bgm | fgm4);%置**小值 L = watershed(gradmag2);%分水岭变换 I4 = I; I4(imdilate(L == 0, ones(3, 3)) | bgm | fgm4) = 255;%前景及边界处置255 figure; subplot(121) imshow(I4)%突出前景及边界 title( Markers and object boundaries ) Lrgb = label2rgb(L, jet , w , shuffle );%转化为伪彩色图像 subplot(122); imshow(Lrgb)%显示伪彩色图像 title( Colored watershed label matrix ) figure; imshow(I), hold on himage = imshow(Lrgb);%在原图上显示伪彩色图像 set(himage, AlphaData , 0.3); title( Lrgb superimposed transparently on original image )

**后得到一个清晰的海岸线图像:




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