20170208玲珑山有多少小径

记录了一次在临安玲珑山的徒步经历,包括探索不同的路线、遭遇险境后的应对措施以及最终安全返回的过程。

都说人老了最好不爬山。可是我们最近爱上了爬野山。经常在野外的时候遇到些情况,想记录下来,以后可以再读。

记录2017-2-5号去爬的山-玲珑。

玲珑山是临安的城市边公园,山里空气比市内好。有石阶的古道,也有沥青的盘山路,通到半山的寺庙,叫卧龙寺。这两条路走过很多遍了。

在水库沿沥青路上行大约10分钟的地方,有一条向下去的土路,沿着走大约6、7分钟,就可以看到一个小水库。面对小水库的坝的右手边有一条小路。沿着这些山路向前,再向右,大约走1小时,可以到达中坞里。从中坞里再向前(北),之后向左(西)可以一直走到九仙山。再走的时间约为1.5小时。这期间有的地方有明显的小径,有的地方路已经没有了。说明,这些山路现在不常有人走。

下面记录的是下一次了,应该是2017-2-13号。

还是想找到马鞍形的路回到玲珑的大路上。

今天走高兴了,在九仙山向东,按地图翻过九洲山,之后希望穿到玲珑山的盘山路上。一路向东......,到傍晚17:30时,我们走到了一个山头,前面没有山鞍了,竟然是很陡的山头,差不多有80度了,很难下去。而且在山头的边缘也看不到前面有任何希望能到盘山路。现在是冬天,天黑的快!心里有些慌,和歹人商量之后,决定立即按原路返回。天啊,可是来时的路差不多走了3小时了,18:00就会黑天了。。。。

按原路返回!其实来时的路也不是记得很清楚,有些段也没有路。狂奔!!

脚下的路不太清晰了,前面是个山头,看着有4层楼高,或者更高,好在有路,狂奔上去,好像不到1分钟就到山顶了。我们都笑起来:要是有只老虎在后面,可以奔得更快。看见那个黄布条了。来的时候是从它右侧的路过来的,现在左侧也有条小路,似乎更近的能回去。不行,没走过,万一走没了路,天又黑。难过走右边的,快!(事实上隔了2天,我们又走了左边的路,因为回来得早,是走得通的,近一些,能回到十字路口的中间的路。我们去时是走的十字路口的前方的路)

到了一段很长的一段山脊,来的时候是从沟底硬爬上来的,现在爬上来的口在哪里呢?歹人看到了一丛草,说是这里下去,可是一路上草可以有很多丛啊。终于找到了,我上来时折断过两个小树枝作记号,是的,一粗一细两个折树枝,就是这里。下去的坡很陡,基于站不住,直接从一棵树冲向下一棵树。一定要看清楚是活的树,死的树直接冲断了,就很危险了。

终于到了谷底,接下来的路都较明确,不是很担心了。但是天很黑了,快走!路上很静,偶尔鸟叫,很心惊。

差不多18:10到了小水库,到了6路车站。晚班6路竟然没开,还在过年。呵呵。。。

 



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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