世界十大最美历史遗迹

最近事情好多,压力很大,有些事情到现在还没做好...哎..要努力了..否则辜负了别人的期望就不好了..机会在手.要把握..不能眼看着他的流失...放松一下心情..来看看这世界十大最美的历史遗迹吧.我知道可能你并不这么认为..不过这些确实是值得我们记住的历史遗迹...呵呵.

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克里姆林宫和红场 不提及克里姆林宫,无从谈论俄罗斯的历史。克里姆林宫是历代俄罗斯的皇宫,追溯克里姆林宫的历史,最初是1156年在莫斯科河左岸修建的木结构城堡。1367年为了防御蒙古人的袭击,又建造起石壁石塔的城塞。15世纪后期,被称为雷帝的伊万四世...



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杰内古城 被世人美喻为“尼曰尔河谷的宝石”的杰内古城,坐落在尼曰尔河与巴尼河交汇处,在14~16世纪末被摩洛哥军征服前,这里是西非最为美丽的商业城。尤其值得夸耀的是古城中央的那座高11米、周长56米,用椰树木为骨架,用粘土建造造型奇特的清真寺。

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拉利贝拉岩石教堂 传说12世纪埃塞俄比亚第七代国王拉利贝拉梦中得神谕:“在埃塞俄比亚造一座新的耶路撒冷城,并要求用一整块岩石建造教堂”。于是拉利贝拉按照神谕在埃塞俄比亚北部海拔2600米的岩石高原上,动用2万人工,花了24年的时间凿出了11座岩石教堂...

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贝宁阿波美王宫 贝宁南部的阿波美城曾是西非海岸以贩卖奴隶而繁荣一时的达荷美王国的首都。这个地区在历史上与“象牙海岸”、“黄金海岸”相并列被称为“奴隶海岸”。阿波美王宫的历史可以追溯到17世纪。

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圣米歇尔山及其海湾 1979年被认定为世界遗产,位于诺曼底地区一个小岛上的教堂,高出海面150米。退潮时小岛则变成与陆地相连的山丘。教堂的诞生有段神奇的传说。8世纪初主教欧勃尔按照梦中大天使米歇尔的授意在山丘上修建了这所教堂。

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挪威卑尔根 卑尔根市位于挪威西海岸,那里不仅是著名的古建筑集中地,也是汉萨同盟海外行商的惟一例证,还是城市发展初始阶段和北欧木建筑的宝贵遗迹。卑尔根市是挪威第二大港湾城市。1070年挪威王在此建都。

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斯凯利格-迈克尔岛 1996年认定为世界遗产,斯凯利格.迈克尔修道院在爱尔兰西南部12海里外的一座仅0.18平方公里的远海孤岛上。建于公元7世纪,为欧洲现存最古老的修道院之一。是反映基督教初期时代的建筑风格的重要史迹。房屋形如蜂窝,沿凸凹不平的岩地而...

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埃夫伯里巨石遗址 英格兰南部索尔滋伯里平原上的这座环形排列的巨石遗址直径约为100米。据考证是新石器时代的建造物,有5000年的历史。四层同心圆的石圈中央的祭奠石和旁边被称为脚跟(Hee1-stone)石的玄武石,在每年夏至这一天,两个石头与地平线彼岸升起...

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多瑙河及布达城堡区 1987年认定为世界遗产,匈牙利首都布达佩斯被多瑙河分为东西两岸。13世纪起匈牙利帝国在西岸布达建造王宫,西岸从此而辉煌起来。布达市内哥德式建筑与巴洛克式建筑点缀在窄道两旁。东岸佩斯则逐渐形成商业、学术与市民文化的中心地。

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也门希巴姆老城 1982年被认定为世界遗产,在阿拉伯半岛的沙漠中央拔地而起的一片高层建筑群给人一种海市蜃楼般不可思议的感觉。那简练的外观,雷同的造型不由让人联想到纽约的摩天大楼。这些用土坯为建材的建筑群高达30米,在中世纪来说的确堪称高层建筑。
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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