第二次游览蟒山国家森林公园

作者在2009年再次游览蟒山国家森林公园,并攀登至山顶的天池景区。沿途经历了千层阶梯的考验,最终欣赏到了被山峰环绕的美丽天池。尽管旅途疲惫,但美景让一切努力都变得值得。

    2009年5月17日,第二次来到蟒山国家森林公园,找了半天上次的blog,居然第一次去蟒山国家森林公园没有写日志,估计是写了技术博客了。
    今天天气晴空万里,蓝天白云,就是有点热。蟒山国家森林公园是国家3A级旅游景区,位于昌平区十三陵水库大坝东侧,距北京市中心约35公里。记得第一次去天气还有点凉,山顶的“天池”景区还没有对游人开放,因为没有去成,所以有点小遗憾,趁着天气还没有到三伏天,我们再去一次,看看美丽的天池是啥样子。
    上次去,最大的感受有两点:1、从山底到山顶,整个景区没有厕所@@@@,估计是冬天的缘故;
                                                        2、上来就先是一个千层阶梯迎接你,没爬就累了@@@

     我觉得自己肯定上不去,所以故意穿了一双凉鞋,耍耍赖,估计就不用爬了,哎,结果我还是被拽上去了,累死我了,我差点就没下来,爬完千层阶梯以后,还要走30多分钟的蜿蜒石阶路,到了长廊,也就是山顶处,这时候我已经很累了,但是这才是我们这次来的起点:天池门口。我们走天池售票口,说是600米就能看到天池,可我觉得怎么着也得走了20分钟,哎,到了天池,果真很美,一个很大的水库被山峰环绕,我在天池边上扭搭扭搭,突然提了一个极具创意性的建议:我们围着天池走一圈吧。看似不大,但是S圆周=2πR,晕,走死我了,后悔刚才复习抬踏步连三步的时候没留点力气,累啊,救命啊。。。

     最郁闷的就是,看天池有一条开车的路,@@@,我们居然爬上来了,下次开车上来了,要不还没赏景呢,就累个半死,俗话说:上山容易,下山难,我下山的时候已经没有力气说话了,走走停停,还好有一根冰棍支撑我一段时间。最后看到我家的小蒙了,直接奔向了后座,吧唧,往里一躺,累,哇塞!!烫死我了!!车里太热了,我又被烫出来了。在外面转悠了一会,空调凉了,我坐在里面,开着空调,喝着酷儿,这时才体会到了人生的享受,哎,没有苦哪里来的甜,没有热哪里来的冷,人生就是在酸甜苦辣中度过的,如果我们正视我们的困难,坚信风雨过后一定会有美丽的彩虹,那么眼前的这点小困难,又算的了什么呢?

     回来的路上,我几乎睡了一路,怎么睡都睡不醒,觉得蛮对不起司机的,司机同志,辛苦了,致敬 !

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leiz随笔

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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。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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