大连印象

从我老家所在的村子往南大约十公里,就是大连市的边界了,这也让我一直都对大连有着很深的感情。每次从上海回老家,都要先飞到大连,然后再坐长途汽车回家。有时候,我和老婆一起回老家,就会在大连停留,顺便玩几天。

小时候,可能是刚上小学,妈妈就领着我和妹妹去过大连,去亲戚家。那个时候小,好多事情都记不得了,就清晰的记得一些片段。一个片段是在火车上,那个时候的火车很慢,我实在熬不住了,妈妈就给我买了一本画报,我和妹妹抢着看画报。另一个片段是在大连,亲戚家的姐姐领着我和妹妹去公园,我从公园的滑梯上滑下来,PG摔得很疼。其它的,一点印象都没有了。

后来呢,又在大连玩了几回。一次是毕业前,几次是毕业后回家路过。长大了,记得也就比较清楚了。而且,有照片作为证据,即使忘记了,看看照片就想起来了。

大连,一说起这个城市,第一个印象肯定是海吧。我的老家就在海边,所以我对海有着很深的感情。大概是受我的影响,老婆也喜欢海。我俩无论到哪个城市,如果那里有海,我们肯定会去看看。大连的海,也没什么特别,和我老家的海差不多吧。如果能在涨满潮的时候看海,那是最好不过的了。这个时候的海水比较安静,海水比较清。大连的海鲜味道好,尤其盛产鲅鱼和鲍鱼。说起鲅鱼,每次回老家,老爸都会亲自上厨做鲅鱼给我。说起鲍鱼,你能想象早市上510元一只的价格么。

大连是一个旅游城市,好多景点都值得一去。

老虎滩海洋公园,AAAAA级,是中国海洋动物最多的海洋公园。公园外面还有一家中国最大的四维影院,虎滩四维影院。印象比较深的是极地馆里看企鹅,珊瑚馆里看珊瑚,看海洋动物的表演,四维影院里寻找刺激。

星海广场,是亚洲最大的城市广场。印象比较深的是广场中央的汉白玉华表,华表上饰着巨龙,高高的耸立。还有环绕广场的音乐喷泉。星海广场的南边就是大海,以前那里有一艘豪华游轮,后来移走了。星海广场的西边,就是星海公园。圣亚海洋世界(AAAA)就在星海公园里。

大连森林动物园,AAAA级,是中国最大的森林动物园。印象比较深的是看到了白虎。动物园大部分城市都有,大连动物园是目前为止我去过的感觉最好的动物园。

发现王国主题公园,AAAAA级,规模为全国最大。这是我第一次去这么大型的主题公园。和老婆玩了很多项目,反正不是飞啊,就是转啊,最后搞的我头都晕了。还看了一些表演,其中有一个表演是很多外国演员表演警匪对战,有很多特技,爆炸等场面,有点现场看大片的感觉。这个主题公园感觉还不错,但是后来去了迪斯尼,觉得还是迪斯尼的更好些。迪斯尼的活动比较多,注重和游客交互,有了设施和表演非常精细,发现王国则相对有些粗犷。

金石滩国家旅游度假区,AAAA级,是全国最大的国家级旅游度假区。这个我还没去过,也是比较期待的,和老婆约定了下次路过就去金石滩玩。

劳动公园,是大连市最大的公园。公园里面有一个大足球,让人想起大连曾经在足球项目上的辉煌。公园里面还有一个滑雪场,冬天可以滑雪。

傅家庄浴场,大连的海水浴场之一,我去了感觉有点像我老家的海滩浴场。

大连还有一些岛屿和周边的景点,比如棒槌岛、长兴岛、旅顺口、冰峪沟等等,据说也都不错。可惜这些我还没去过,有机会去看看。

总的来说,大连值得游玩的地方还是比较多的。
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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