我们游玩了名胜古迹

  1.游名胜古迹

  我去过了很多地方,如:仙公山、清源山、厦门、泉州游乐园……可给我印象最深的事安溪的清水岩。一次国庆节,我和爸爸、妈妈、表弟等人一起去安溪清水岩玩。清水岩是在山上,我们来到山脚,看见两了一条公路蜿蜒而上,两边松柏林立,枝繁叶茂。高耸入云,简直像巨人一样站立在公路的两旁保护这条公路。

  我们上了山,来到半山腰,大雾弥漫,我们不禁吓了车,呼吸新鲜空气。表弟张开双手,抬起头,似乎正在人间仙境漫游。爸爸插着腰,说:“不愧是清水岩!”

  上山了,我走下车,首先映入眼帘的是一块石碑,石碑上写着“国家AAAA级旅游景点”。接着我们看见一条石阶,石阶两边是十二生肖的石雕,表弟看了蛇,以为是真的,跑到一边去了,真是栩栩如生啊!我走上去,爸爸买完票,拿了本导游册,就继续前进了,爸爸说:“下面更好玩!”

  走了一会儿,我看见了棵千年老树,我看了看导游册,才知道,这是清水岩有名的枝枝朝北。我看了一下,真的每根树枝都是向北生长的。

  来到寺院,只见寺里排列两边的四大金刚,一个个青面獠牙、头顶屋檐、各挂兵器,再进去世一个弥勒佛手捻佛珠,慈眉善目、满脸微笑,好像他正在品味着无穷的有趣的事情一样啊!

  庙里烟雾弥漫、香火旺盛,烧香拜佛者络绎不绝,听爸爸说:“这座庙也有几百年的历史了,所以才会旅游许多人来烧香。”

  又走了一会儿,我们来到“投龟池”我看了看导游册,才明白,这是用钱投乌龟,投到乌龟就会有好运。我投了投硬币,竟然投到了乌龟!

  总而言之,统而言之。名胜古迹只可意会不可言传!

  2.沙溪名胜古迹

  ——乐荫园一游

  上个礼拜二老师说“下个礼拜带我们去乐荫园”。我们很开心,因为又可以出去了。那节课老师给我们灌输了很多关于乐荫园的知识,我们也了解了不少,学到了很多东西。

  那是一个明媚的下午,太阳的光强烈极了,我们不顾刺眼的阳光,踏上了“旅程”。贵阳

  一路上大家说说笑笑,虽然很累,但是大家抹去头上的汗珠,照样前进。这样的快乐气氛,使大家感觉乐荫园近在咫尺,也就有了更大的动力。不久,乐荫园到了。

  刚踏入了荫园,便到了一栋坐落在大门正北边的古宅,随之便闻到了一股股亲香扑面而来。我正好奇这是什么的香味却听到了水花飞溅的声音,循声音走去。穿过一条长廊,一个拱形门洞,我找到了声音的来源了,我高兴极了。原来是湖中心的喷泉,它溅出的水花足有两米高,在阳光照耀下金光闪闪,外加上那鱼形雕刻,让喷泉栩栩如生。南宁

  向前继续走,我们被那荷叶踏步吸引了。荷叶踏步和通津桥是沟通东西两方的。我们踏着荷叶踏步来到了湖的另一边。树叶在风的吹动下翩翩起舞,那一片片小小的树叶悄悄的落在我们的头上、肩膀上再慢慢飘落,骤然,周围的一切仿佛都静止了,只剩下自己和那小小的落叶。

  前方,就是一片小竹林。那一根根竹子挺直了腰板要比个高低,看看谁才是最高的。风沙沙的吹着竹子,竹子们也在风的伴奏下欢快的唱歌。

  拐个弯,又闻到了那熟悉的味道,恩,我确定那就是我在大门口闻到的清香,这味道让人陶醉。抬头,一朵朵小花落在我的手掌中,显得是那样的纯洁、美好。我这才知道,原来这是桂花的味道。古人说“桂花十里飘香”,现在我知道了,果真如此。

  离开了这儿,前面就是大门口了。时间,过的好快,我们每个人都不舍得离开这里,可是离开,是必然的,我们,终于依依不舍的离开了这里,但是,留在我们脑海里的记忆,会一直在,终成为最美的回忆。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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