只剩下葛氏幽默

《非诚勿扰》影评

作者:朱金灿

来源:blog.youkuaiyun.com/clever101

 

托朋友的福,作为家属去电影院看了冯小刚的大片《非诚勿扰》。看完我的总体感觉是拙劣的开头和结尾加一场滥俗的爱情剧,唯一的亮点是葛氏幽默。

 

我始终闹不明白为何要加葛优和范伟之间的纠葛作为开头结尾。古人作文称好的开头和结尾为龙头凤尾,冯导的这部片的开头结尾顶多成为狗头狗尾。你要谈爱情,就大大方方的谈爱情,不要扯上什么和谐。在我看来,扯上和谐的唯一好处是为了通过电影局的公映审查。“21世纪什么最贵?人才”可能还将流行下去;“21世纪什么最贵?和谐”我坚定地认为不会流行,因为和谐已经贬值。中国导演多一分独立意识,或许中国电影就会多一分看头。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
### 回答1: 植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是指植物在光合作用过程中通过吸收太阳能和二氧化碳,将光能转化为化学能,并在生长和代谢过程中净积累的能量。计算植被净初级生产力需要考虑各种因素,以下是一个简单的计算方法: 首先,计算植被总初级生产力(GPP)。植物通过光合作用将光能转化为化学能,其中一部分能量用于维持自身的呼吸代谢。植物总初级生产力等于光合速率减去呼吸速率,即 GPP = 光合速率 - 呼吸速率。 其次,计算植被的呼吸速率。植物的呼吸速率取决于环境条件和生理状态。通常可以根据植物生物量、温度和其他环境因素的关系来估算呼吸速率。 最后,计算植被净初级生产力(NPP)。NPP等于植物总初级生产力与植物本身的呼吸速率之差,即 NPP = GPP - 呼吸速率。 植被净初级生产力的计算可以通过多种方法进行,例如根据地面观测数据和实验室测量结果,结合遥感技术进行模型推算等。不同的方法和数据源可能会得出不同的结果,因此在计算和比较NPP时需要注意数据的可靠性和精度。 需要注意的是,植被净初级生产力是生态系统中能量流动和养分循环的重要指标之一,对于生态环境研究和碳循环等方面具有重要意义。 ### 回答2: 植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)是指植被通过光合作用吸收的总能量减去呼吸作用的能量损耗后剩余的净能量。计算植被NPP的方法通常基于生态系统中的光合作用速率和呼吸作用速率。 计算植被NPP的一种常用方法是利用定位观测和遥感数据,结合地理信息系统(GIS)技术进行空间推断。首先,通过观测和实地调查,我们可以获取有关植被类型、植被盖度、叶面积指数(LAI)等相关数据。然后,通过遥感技术获取植被的光合有效辐射(PAR)等参数。接下来,基于这些数据,我们可以使用葛氏模型或其他生态模型来估算生态系统中的总初级生产力(GPP),即植物通过光合作用吸收的总能量。 为了计算NPP,我们还需要考虑植物呼吸的能量损耗。呼吸作用是指植物通过新陈代谢过程释放的能量。一般来说,植物的呼吸速率与其生物量相关。我们可以使用各种方法,如Biomass-Transfer法或Allometric法来估算植物的总呼吸作用。通过将GPP与总呼吸作用相减,我们可以得到植被的NPP。 需要注意的是,不同植被类型和地理区域的NPP计算方法可能有所不同。每种计算方法都存在误差和不确定性,并且可能受到观测数据的质量和可靠性的影响。为了提高NPP计算的准确性,我们需要综合利用多种方法,结合实地观测和遥感技术的数据,并根据具体情况对模型进行修正和验证。总之,植被NPP的计算是一个复杂的过程,需要综合运用多种技术和方法,以获得尽可能准确的结果。 ### 回答3: 植被净初级生产力(NPP),是指植物在光合作用过程中固定的能量减去呼吸作用消耗的能量后所剩下的净能量。计算植被NPP的一种常用方法是通过采用遥感数据和气象数据相结合的方式。 首先,通过遥感技术获取的植被指数(如归一化植被指数NDVI)可以反映植被的生长状况和覆盖度。将这些遥感数据与其它环境因素(如降水、温度等)进行多元线性回归分析,可以建立起植被生产力与环境因素之间的关系模型。 其次,根据这个模型可以预测不同时期的植被NPP。通过获取的遥感数据,我们可以得到一个关于植被NPP的空间分布图,进而计算整个研究区域的植被NPP总量。 最后,需要注意的是,呼吸作用是植物体内的一种内源性消耗过程。一般来说,植被NPP会随着温度的增加而增加,但在高温条件下,由于呼吸作用的增加,植被NPP可能会减少。因此,在计算植被NPP时,还需要考虑呼吸作用的影响,以更准确地估计植被的净能量生产能力。 总之,植被NPP的计算是通过遥感数据与环境因素相结合的方法进行的,可以提供有关植被生产力的定量信息,对于生态环境及资源管理具有重要意义。
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