新加坡街头都像是花园

在过马路时,看到快变红灯时,我很想跑着冲过去,少在太阳下暴晒,但我身边的人都停下脚步,开始等待。

  春节前我和家人去新加坡旅游,走之前我看了很多关于新加坡的文章,当看到新加坡现在还有鞭刑时很是震惊,一鞭下去皮开肉绽的照片很令我惊悚,难道这就是新加坡秩序好的原因么?答案远不止这么简单。

  新加坡的私家车不多,买车的税费很高,政府鼓励人们坐公交乘地铁。毕竟新加坡人口密度很大,这么多人用公共交通工具会不会很挤很乱。

  到了地铁站才发现,我的想法是多余的。地铁站里真的很安静也很干净,只有人们忙碌的脚步声和地铁到站时的广播声。在坐扶梯时,都是自觉地靠左站立,把右边空出来给有急事的人。人们都是站在门的两侧等待,没有人大声交谈打电话,没有人吃东西喝饮料。(后来知道如果在地铁站里喝饮料吃东西会被罚500新币,合2000多元人民币)

  很巧的是我两次在新加坡坐公交时都是在公交总站。有意思的是,人们都在大厅里等车,两三条公交线路有一个门,门上面挂着会在这里停靠的公交号码,人们都在各自要坐的车牌后面排成一条队,没有什么公交协管员指挥,大家都是自觉地站成一条队。车来了,一队人走上车。不需要人管理,没有拥挤插队,井然有序排队上车的一幕给我留下了很深的印象,他们的文明素质很值得我们学习。

  我们是自助游,人生地不熟,去各个景点成了一大麻烦。我们偶尔也坐了几次出租车。打车比我想象中的难,顶着烈日伸手打车,出租都不停,我们无奈只能换条街再打。上车后询问司机得知新加坡交通规则都是很严格的,出租车在很多地方都不可以泊车,像离公交车站很近的地方和单行路等等,违规后不仅要罚款还要扣分。每个司机有24分,在开车时打手机一次就会扣9分,24分都扣完会被吊销驾驶执照。在停车时,如果没有停到地面划线的位置或规定的地区,罚款数额也是很大的。我还注意到这几辆出租车里放的都是音乐,司机的生活情趣真是高雅。 马尔代夫旅游

  不管走到哪儿,新加坡街头都像是花园,感觉总是特别舒适。不仅是因为环境好,污染少,也是这儿的人们素质很高。在过马路时,看到快变红灯时,我很想跑着冲过去,少在太阳下暴晒,但我身边的人都停下脚步,开始等待。你在新加坡很少能看到警察或是交通协管员,哪怕是在最繁华的街道,人们都是自觉地遵守规则。

  我有时候晕车需要嚼口香糖,但这次却忘了带,去了很大的和超市都没有,这也让我很是诧异。当地的人告诉我,新加坡没有卖口香糖、泡泡糖的,目的就是保护环境。想想北京的街头地上随处可见的口香糖印记,新加坡人的做法很让我佩服。 夏威夷旅游

  说到环境的保护,一定要说香烟。在新加坡,所有的公共场合不准吸烟,违者被罚款的数额也是很吓人的。这种条例不是名义上的空话,实际上新加坡人也是这样做的。你在大街上看不到烟头,也不必顾虑在餐馆吃饭时闻到二手烟。吸烟不仅危害自己,也给他人造成很大的影响。新加坡政府为了戒烟,真的下了很大的工夫。一小盒烟要10新币,合50元人民币,还是把烟戒了省点钱吧。烟盒设计得也很特别,上面图片不像中国烟有小熊猫、小动物等漂亮的图案,取而代之的是吸烟后,人变黑老化的牙齿,和被香烟中有毒物质毒害的人体器官。让你看了这些烟盒就对吸烟不寒而栗。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/28358215/viewspace-750089/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/28358215/viewspace-750089/

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值