【Tourism】Yongzhou

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永州市(英文:Yongzhou city、Yungchow city)是湖南省辖地级市,简称“永”,别称“零陵”或“潇湘”。位于湖南南部,潇、湘二水汇合处,地势三面环山、地貌复杂多样。截至2022年10月,永州市辖2个区8个县,代管1个县级市,总面积2.24万平方千米。2023年末,永州市常住人口507.62万人。

西汉元朔五年(前124年),始置泉陵侯国以来,永州已有2100多年的建制史,是国务院批复确定的国家历史文化名城,首批“全国禁毒示范城市”名单城市、国家森林城市,境内通过湘江北上可抵长江,南下经灵渠可通珠江水系,自古代便是重要的交通要塞,是湖南通往广西、海南、粤西及西南各地的门户;此外,还是怀素、黄盖、周敦颐、李达、陶铸等历史名人的故乡,有九嶷山、浯溪碑林、舜皇山国家森林公园、阳明山国家森林公园等4A景点。2021年1月29日,入选湖南省真抓实干成效明显的地区名单。

2024,永州市实现地区生产总值2692.57亿元。

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1、勾蓝瑶寨(AAAA)

顺路去勾蓝瑶寨,到湖南永州市了

位置:湖南省永州市江永县兰溪瑶族乡勾蓝瑶村黄家,距江永县城约35公里(也有说法为37公里)。

特色:勾蓝瑶寨是江永县“四大民瑶”之一勾蓝瑶族的聚居地,有“世外桃源”之美誉。瑶寨至今保留有明、清代的民居300多栋,还有社坛土地、舞榭歌台、凉亭桥梁等小景观,以及盘王庙、相公庙、水龙祠、关公庙等大型建筑。

荣誉:2019年10月7日,勾蓝瑶寨被中华人民共和国国务院公布为第八批全国重点文物保护单位。2023年,勾蓝瑶寨升级为国家4A级景区。

最佳旅游时间:每年农历五月十三是瑶族的传统节日洗泥节,也是瑶胞们春种结束、收拾犁耙、洗脚上岸的日子。在这一天,瑶胞们会举行舞龙舞狮、拜门楼、耍棍拳等民俗活动祭拜“谷神”,祈求风调雨顺、国泰民安。游客可以深入体验瑶族的传统习俗和文化。

主要景点:

  • 水龙祠:古时的勾蓝瑶民信仰诸天之帝、神道、精灵等,水龙祠是他们进行祭祀诸神宗教活动的场所。经考证,水龙祠及其所有壁画均建于明代万历年间。虽然水龙祠年久失修,但仍存有162平方米壁画,值得一看。

  • 防御型建筑:因地制宜的防御建筑主要由古寨墙、守夜屋、关厢、姓氏门楼和巷道门构成,功能以防御为主,通常在建筑上设置枪眼、瞭望孔等,用以战时抵御外敌。传统民居以院落式民居为主,主要供瑶民们居住与抵御外敌,通常采用修筑封闭高大的外墙与设置狭小的门窗等防御措施,使民居形成“住防合一”的功能格局。

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古镇面积挺大的,去的时候也有热心村民路口招呼你停车,去他们的停车场,前提是要花钱,哈哈哈

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这里有条湖,一直喷雾气,搭配今天的天气,显得更加云雾缭绕

这边应该算核心景区了吧

路面买了梭子粑粑,有点像红糖糍粑

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古村,主打古,真实

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这边的喀斯特地貌加分不少

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大自然神奇,不同地方不同气候,不同景观

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还是有人住在里面哒

不像某些古镇经济,都是 NPC,哈哈

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屋檐来个特写,屋檐的特点比较容易突出

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最美的不是下雨天,是曾与你躲过雨的屋檐

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下雨又多了一分韵味

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仙雾缭绕

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这边游客还是比较多的

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来个远景

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菜地

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很出片,阴天也有阴天的美

感觉风景还是“感时花溅泪,恨别鸟惊心”的比较多

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总之,要有发现美的眼睛

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这画面很唯美,有大水车,乡间的马路

勾蓝瑶寨

2025.01.31

2、上甘棠村

一、地理位置与交通

上甘棠村位于湖南省永州市江永县西南25公里的夏层铺镇,地处省道S325边2公里处。

二、历史沿革

据《永明县志》记载,汉武帝元鼎六年(公元前111年)在上甘棠设置谢沐县治,隶属于苍梧郡,历经700余年,至隋文帝开皇九年(公元589年)谢沐县被撤销,县治搬离。自唐太和年间(公元827年)起,周氏族人在此定居立宅,迄今已有1000余年历史。千百年来,村名、村址一直未变,是周氏族人聚族而居的村庄。

三、居民与生活方式

全村现有居民453户近2000人,除7户人家是建国后迁入该村的异姓外,其他都是周氏族人。村民以农耕为主,同时发展乡村旅游等副业,生活和谐安宁。

四、文化底蕴

上甘棠村以儒学为宗,耕读传家,周氏严谨的家风使这一大族在僻远的湘南小镇长盛不衰。在漫长的岁月里,周氏一族**从这里走出了载于族谱的101位七品以上的官员。**村内至今仍保存着200多幢明清时代的古民居,如明万历四十八年的文昌阁、明弘治六年的门楼、明嘉靖十年和清乾隆年的步瀛桥、民国二年的石围墙等,还有一批明显带有宋代特征的古建筑。这些古建筑体现了中古时期文化的精华,是研究历史、文化和宗教的重要资料。

五、著名景点

  • 步瀛桥:位于上甘棠村西南的谢沐河上,是上甘棠村的主要出入口。这座桥筑于北宋靖康年间(1126年),至今已有875年的历史。桥全长30米,宽4.5米,原高8米,具有悠久的历史和独特的建筑风格。
  • 忠厚祠:一座宽敞的祠堂,体现了周氏族人忠厚传家的家风。
  • 月陂亭、寿萱亭:也是游客探访上甘棠村不可错过的景点。

六、荣誉称号

  • 2007年,上甘棠村被住建部、国家文物局公布为中国历史文化名村。
  • 2012年,上甘棠村被列入中国传统村落名录。

七、现代发展

近年来,上甘棠村打造了“甘棠廉洁文化研学路线”,成为党员干部和游客接受廉洁教育的重要场所。同时,全村种植香芋、沃柑等特色果蔬1000余亩,人均增收显著。随着乡村旅游的兴起,上甘棠村农家乐、民宿客栈、特色小商户数量不断增加,成为村民增收的重要途径。

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这个景区人是前面几个古镇最多的,村口也有个超大的停车场,停车比较方便

也可以开进去,停河岸边

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上甘棠博物馆,在河对岸的拍摄视角

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步瀛桥,还是很高的,也没有护栏,小心小心再小心

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文昌阁,历史古朴

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春节期间水都枯掉了

看看下面的网图

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强强强

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站在桥上,拍下面的古村,可以感受到桥还是特别高的

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宗祠

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桥下拍桥上的视角

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去博物馆看看

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古村

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街道

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雨下大咯

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春来鸟语花香

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躲躲雨

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一眼百年

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步瀛桥、文昌阁远景

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屋檐

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河这边的古村和河对面的现代化村落

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远景

上甘棠村

2025.01.31

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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