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“五岳归来不看山,黄山归来不看岳。”

依稀记得,小学时期就从课本中学习到了黄山的奇松怪石云海,总让人心生向往,想要亲身体验那种令人惊叹的感觉。好消息是,WhaleHiking在上周末组织一次徒步黄山的活动,带着我们的小鲸鱼旗帜出发啦!和我们一起来探索天下第一奇山吧!

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全程徒步黄山,这是一次挑战自我、感受奇石怪松之美和了解历史文化的旅程。黄山位于中国安徽省黄山市,以其奇松、怪石、云海和温泉而闻名于世。在这篇文章中,我们将带领您了解徒步黄山的过程、感受,并邀请您加入我们这次难忘的征程!

徒步黄山

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徒步黄山是一次与大自然亲密接触的旅程。我们沿着前山慈光阁徒步而上,穿越陡峭的山路、攀爬奇特的石头、没有遇见云海,但是一路上有迎客松、光明顶、猴子观海等待着我们的打卡。

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这次徒步爬山早上6点半出门,7点15分到达步行登山口,历时7个多小时到达出发点黄山南大门。在徒步过程中,遇到了很多一起向上攀登的小伙伴,特别是到达平顶山后,超多旅游团,感受到了大家对于黄山的喜爱。如果你也有机会,一定要亲自去黄山欣赏一下它独特的山水风景,感受黄山带来的不一样的大自然的魅力和力量!

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心路历程

徒步黄山是一次身心灵的洗礼,它融合了挑战、自然美景和人文历史的精华。在徒步的过程中,我们将体验到不同的情感:

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  • 挑战:攀登黄山需要毅力和勇气。面对陡峭的山路和疲惫的身体,我们需要克服困难,坚持到底!

  • 自然景观:黄山以其奇松、怪石、云海而闻名,当我们登顶时,可以欣赏到壮观的景色,这是一种难以忘怀的美!

  • 人文历史:黄山是中国历史文化的瑰宝之一,蕴含着丰富的历史文化信息。在这次旅程中,我们将了解到黄山的传奇故事,感受到千年文化的魅力!

  • 同伴交流:与WhaleHiking以及其他小伙伴一起互帮互助,分享彼此的心得和感受,共同度过这次徒步黄山的快乐时光!

加入方式

如果你也对爬山感兴趣,欢迎加入我们的队伍WhaleHiking!无论您是开源分享爱好者、还是户外爱好者、摄影师,甚至是寻求挑战的探险家,都可以加入我们!

加入我们的添加方式,后台回复:“WhaleHiking”,负责人联系方式:芙蕖(微信号 MePhyllis)。

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最后的话

攀登黄山,探索自然之美,感受历史文化。在这次难忘的征程中,我们结识了许多Datawhale和WhaleHiking外的新朋友,收获宝贵的回忆。期待您的加入,让我们一起踏上今后的爬山徒步征程吧!还可以品尝到黄山的文创冰淇淋哦!

悄咪咪说一句,还可以顺路去宏村逛一逛,感受下中国历史文化名村带来的震撼!

附加分享

来一起分享这次徒步黄山的美丽瞬间吧!

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来自:芙蕖

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来自:苏鹏

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来自:无名

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来自:zcl

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来自:wmjim

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来自:柠檬

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一起爬山,三连

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
内容概要:本文围绕“考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置”展开,基于Matlab代码实现,研究在电力系统中因可再生能源出力波动和负荷变化带来的灵活性供需不确定性条件下,储能系统的优化配置方法。通过构建数学模型,结合智能优化算法(如粒子群、遗传算法等)对储能的位置、容量及运行策略进行联合优化,旨在提升系统对不确考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置(Matlab代码实现)定性的适应能力,增强电网稳定性与经济性。文中还涉及多场景仿真分析与概率性建模,以应对风光出力与负荷需求的随机波动,确保优化结果具有鲁棒性和实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、储能系统设计的工程技术人员;尤其适合研究能源系统优化、不确定性建模与智能算法应用的相关人员。; 使用场景及目标:①解决高比例可再生能源接入背景下电力系统灵活性不足的问题;②指导储能系统在配电网或微电网中的科学规划与配置;③掌握如何在不确定性环境下建立鲁棒优化或随机优化模型,并通过Matlab实现求解;④为综合能源系统、电动汽车集群调度等类似问题提供方法参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式(如场景生成、概率分布拟合)以及优化算法的选择与参数设置,同时可扩展学习YALMIP、CPLEX等工具在电力系统优化中的应用。
内容概要:本文档围绕“含光热电站、有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度”展开,介绍了基于Matlab的仿真代码实现方法,重点研究多能互补系统中冷、热、电、气等多种能源形式的协同优化调度策略。文中整合了光热发电、有机朗肯循环(ORC)余热利用以及电转气(P2G)技术,构建了考虑能源转换效率、系统灵活性与供需含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)不确定性的综合能源系统模型,并通过优化算法实现系统运行成本最小化与能源利用率最大化。此外,文档还列举了大量相关研究方向与配套Matlab代码资源,涵盖储能配置、微电网调度、电力系统状态估计、路径规划、信号处理等多个领域,突出其在科研仿真中的实用价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程与优化算法的基本应用;; 使用场景及目标:①开展综合能源系统(IES)建模与优化调度研究;②学习光热电站、P2G、ORC等关键技术在多能系统中的集成方法;③利用Matlab实现能源系统仿真与算法验证,支撑论文写作或项目开发; 其他说明:文档附带丰富的Matlab代码资源链接,建议结合YALMIP等优化工具箱使用,同时注意对文中重复内容进行筛选,聚焦核心模型与算法实现。
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