中国一年用电量及对用电量的思考截止到2012年

2012年,中国全年用电量达到5.3万亿度,其中三峡水电站发电量为981.07亿度,占全国用电量的约1.85%。三峡水电站总装机容量为2250万千瓦,由32个70万千瓦发电机组及2个5万千瓦备用机组构成,其发电能力为广州大亚湾核电站的5倍。全球第二大水电站伊泰普水电站年发电量约为900亿度。

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2012年 中国一年用电量为 5.3万亿度。

其中三峡水电站的发电量为981.07亿度.三峡总装配容量为2250万千瓦。由32个70万千瓦的发电机组再加上2个5万千万的储备组成。是广州大亚湾核电站的5倍。1000亿度的能量相当于4KG也就是8斤的物体全部转换为能量 ,计算是根据爱因斯坦的质能方程公式E = M*C*C    M为物体质量  C为光速。

世界第二发电站为伊泰普水电站。为900亿度。

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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