城市被淹－续

街区市民返回家园与灾后重建
最新推荐文章于 2025-09-07 21:57:59 发布
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所有的街区市民都可以返回家了，现在依然有一些路段和桥梁关闭，现在更新一些图片：


被疏散的人们住在避难所里shelter



道路被淹


回到家后晒干物品


被淹没的地下室


疏通下水道




地下室


搬家具


附注：以上图片都是来自网上的公开图片

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城市被淹，全都在家
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我在华为的十年----徐家俊
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我在华为工作十年的感悟——徐家骏 作者背景：徐家骏是华为数据中心的头，技术超级牛人，一级部门总监，华为副总裁，年收入过千万，数 据中心是用火山岩建的深入地下的一个大型建筑。防辐射，可防卫星的电子，雷达等手段的侦察。里面有像卫星发射中心那种超大屏幕，机房里满是三米的大型服务 器和大型计算机。连接整个华为全球的每一台终端，整个华为每天三十多万封邮件，海外和全球的同步研发，内部的信息管理，内...
中国水利学之父：一生为水，泽被千秋
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他放弃国外优越条件，回国创建中国第一个现代水利科学实验机构，培养一代代水利人才。
转--《煮酒探西游》吴闲云
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“只有偏执狂才能生存”。说这句话的，是世界顶尖的高科技公司前总裁安迪•格鲁夫。 格鲁夫博士的这句名言当年传到中国时，虽然引起了一场不小的头脑风暴，但时过境迁，哪怕是一颗重磅炸弹投进水潭，也会在掀起巨大水柱后，慢慢减弱为小小波澜。最后，连水面的涟漪也渐渐消失，水面又恢复了平静。偏执狂才能生存，这句话越来越难得听人提起了。 　　我们的国宝儒学，精神实质是讲究和谐、中庸，做事要讲究中规中矩，不偏不倚...
2025年【上海市安全员-C3证（专职安全员-综合类）】考试题及上海市安全员-C3证（专职安全员-综合类）报名考试
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25、电力系统谐波治理与小型水电系统设计解析
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本文深入解析了电力系统的谐波治理与小型水电系统的设计。在谐波治理部分，介绍了降低谐波影响的三种主要方法，重点阐述了低通滤波器的工作原理及应用，并通过具体电路示例说明了谐振频率对系统的影响。在小型水电系统设计部分，详细介绍了小型水电系统的分类、组成、基本组件及功率计算方法，并通过多个实例展示了其设计与运行原理。此外，还分析了两者之间的关联及未来发展方向，旨在为电力系统稳定运行和可再生能源高效利用提供参考。
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手部和滑雪杖组成的连杆部分，对孔位要求比较严格，需按照搭建步骤图进行搭建。 l圣诞帽为装饰部分，老师可根据实际情况选择是否搭建圣诞帽。（资料中单独提供了圣诞帽的搭建步骤图） if多重结构的执行顺序：从上向下依次检测判断条件，如果某一个判断条件成立，则执行其对应的语句，之后不在向下执行。只有当所有的判断条件都不成立时，程序才会执行else分支中的语句。elif分支可以有任意多个，else分支可以省略。（if多重结构执行一次，最多只有一个语句块被执行） 这个是属于spikepython的课程，但是积木块普通spike也是可以上的，ppt引入，搭建图，运行视频，都有
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### 利用城市监控视频实现积淹水预测的技术方案 #### 数据获取与预处理 为了有效利用城市监控视频进行积水预测，首先需要从多个角度收集高质量的数据。这不仅限于视频流本身，还包括气象数据和其他环境因素。通过安装在不同位置的摄像头网络，可以捕捉到道路、桥梁以及其他关键区域的情况。 对于所获得的原始视频资料，需经过一系列预处理操作以提升后续分析的效果。具体措施包括但不限于去除噪声干扰、稳定画面抖动以及调整光照条件等[^1]。 #### 特征提取与建模 基于深度学习框架下的卷积神经网络(CNN)，可以从大量标注过的样本图片中自动学习并抽取有关水面反射特性、物体漂浮状态等方面的特征表示形式。此过程有助于区分正常情况下的路面状况同存在积水现象之间的差异。 进一步地，结合时间序列分析方法构建预测模型。考虑到降雨量大小及时长等因素的影响，在输入端加入历史天气预报记录作为辅助变量；而在输出部分，则设定未来某一时刻内特定地点发生洪涝灾害的概率分布函数。这样做的目的是为了让整个系统具备一定的前瞻性，提前预警可能到来的风险事件[^2]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, LSTM # 构建CNN-LSTM混合架构用于时空数据分析 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, channels))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) # 添加LSTM层处理时间维度上的依赖关系 model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) # 输出单个数值代表风险等级或概率估计 ``` #### 实时监测与反馈机制 当上述训练好的模型部署至实际环境中后，便可以通过持续不断地接收来自各个节点上传的新鲜影像片段来进行在线评估工作。一旦检测到潜在威胁信号，即刻触发报警流程并向相关部门发送通知消息以便采取紧急应对措施。与此同时，还应建立一套完善的评价体系用来衡量系统的准确性及其响应速度等方面的表现水平，以此为基础不断优化改进现有算法结构和技术手段[^3]。
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