锦溪:恬淡如少女的千年古镇

本文记录了一次夜访江南小镇锦溪的经历。锦溪位于上海与苏州之间,与周庄相邻,拥有独特的夜间美景。文章描述了作者在夜晚的锦溪所见所感,包括宁静的湖面、精致的小亭子和禅院的风铃声。白天的锦溪则呈现出了不同的风貌,充满了游客和摊贩。

  

  

  在上海与苏州之间有一个名叫“锦溪”的江南小镇,距离周庄只有八公里,据说该镇的景色曾与周庄一起被陈逸飞收入他的 画作中。然周庄我很早就知道了,但我却根本不晓这附近还有个“锦溪”。能怪我太孤陋寡闻吗?我想不能。我想一定是这个古镇确实鲜为人知,基于交通等历史原 因,它浮出水面确实不久。淮安

  锦溪,东邻上海,西接苏州,位于昆山市的西南,属于江苏省的南大门。其实,锦溪历史悠久,还是一个古镇,曾经一度命 名为“陈墓”达八百年之久。之所以被称为“陈墓”,据称是南宋时,孝宗皇帝为躲金兵来犯,携妃南逃至此。妃不幸病死于此,遂将其水葬在此地的五宝湖中。因 为此妃姓陈,故孝宗皇帝为纪念她而将此地更名。想必那时的人很会测风水,据说几百年来,这水墓无论怎样的汛期大洪、水漫全镇,墓从来就没有被淹没过。为我 们开车去锦溪的司机也不清楚去锦溪的路线,路也不熟。他不知道锦溪就在周庄隔壁,他为了不出错选择了“沪宁高速公路”。不曾想从“沪宁高速”下来就遇上大 规模的堵车。我们的车只好一寸寸不屈不挠地往前挪,原本一个半小时的路程耗时两个半小时。只是坐在车上傻等,倒也能看点风景,只见暮色中夕阳西下,紧接着一轮淡淡的圆月又爬上了树梢,倒也很有情趣。赤峰

  到达锦溪时天色已经漆黑。晚饭后有人提议去看夜色中的锦溪,有人没好气地冒出一句,这黑漆漆的晚上有啥好看?我,压根想不出晚上能看什么,只是很好奇,我 跃跃欲试。又有人看着黑洞洞的四周有些怀疑会不会发生有去无回的结局,怕这个地方晚上无法叫到车子。同去的张老师自信地对我说,放心吧,一定回得来。大不 了,走!你怕吗?我,当然没问题。张老师年长与我,他给人有一种信任感,我想我能跟着他冒点险。

  走近古镇,透过浓浓的夜幕,我惊异地发现,锦溪为我扑面而来的是与我以前去过的古镇具有大相径庭的感觉。这里有开阔的湖面,湖面上还有高高的长 廊,长廊的中间还夹着一座高高的桥,桥的头、尾、和中间,居然分别还竖立着三个模样精致的小亭子。景物在夜色中只是依稀可见,宽阔的湖面甚是寂静,捕捉不 到丝豪的水波声响。微微的凉风,带来阵阵风铃的“叮叮当当”。循声望去,那里有一个不大的禅院。怪不得来之前张老师再三强调,他想借着月色感受当年沈老先 生大加赞赏的“睡梦中的少女”,而眼前美景确实有种暧昧的美感。也不得不叹服沈老先生的意境,让我站在湖边不忍离去,少女梦中的睡姿和气息是那么令人痴 迷。至此我已完全满足了此行,至于后面还有什么节目内容都已无关紧要。尽管如此,还是跟着子川老师在古镇的青石板街道上横穿竖逛,一街又一街,一桥有一 桥,安静的小镇因为我们的走动而变得吵闹了一些。第二天下午,我们再次来到此地,感受到了少女醒来的模样。白天的古镇,陡然冒出了许许多多的游人和摊贩, 还有许多原来在夜色中被遮掩的景物。虽然白天的古镇也别有一番风味,而我却也再次体会到那夜色古镇特有的魅力。

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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