漂流+出海两天

难得有了一次公费旅游的机会,自然不会放过。两天时间,安排的并不紧张,但现在坐在这里,依然感觉到有些疲倦,毕竟单程要三个半小时的车程。所以,先简单地记录一下行程。

周六早上八点出发,沿广(州)惠(州)高速,大概十一点多来到一个好像叫象头山的地方,吃过午餐,继续乘车,来到雷公峡漂流处。这里的漂流和别的地方差不多,采用双人充气皮筏,感觉以前在别的地方也见过,都是佛山的一个厂产的。两岸有翠竹掩映,环境比较幽雅,不像有的地方比较晒。中间也有几段比较险的地方,但也不是太恐怖。我不满意的有两个地方,一个是中间有些河段的水质有腐烂的气味,二是太长了,感觉中间有些不适,这可能和自己的身体状态有关吧。

完成漂流,又搭上我们的旅游大巴向惠东的巽寮湾出发,刚才那个雷公峡在博罗县,惠州是个很大的地方,这又花了我们一个多小时。到达目的地天都快黑了,先入住好酒店,然后又开车出去吃晚餐。午餐和晚餐都一般,晚餐甚至觉得有点烂。房间还不错,可以直到去到海滩,只是房间有些霉味,可能和海边比较潮湿有关吧。晚上到海滩上转了转,吹了吹海风,感觉还不错。今天早上八点多才起来,因为已经知道这里是没有日出看的,所以没有起早。在酒店吃过自助餐,又到海边去玩儿,本来计划下水的,后来又改变了主意,只是踩了踩沙滩,晒了晒日光。十一点左右,我们就离开了酒店,出海捕鱼,这个以前我玩儿过,所以没有新鲜感,也不是特别好玩儿,后来开船的老板让我们坐他们的快船兜风,大家就答应了,每人收20,转了一圈,还算比较爽吧。

接下来又是午餐时间,相对而言是本次旅行最好的一餐了,经过漫长的跋涉,直到六点才回到温暖的家中,还是家里舒服啊。

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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