亲民地理第40期-广东大峡谷

本文记录了一次广东大峡谷的穿越经历,详细介绍了峡谷的自然景观、徒步路线及沿途所见,包括壮观的瀑布、清澈的溪流以及独特的地貌。
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这是第二次去大峡谷了,第一次是在2003年11月,当时的名称是乳源大峡谷,时隔13年后,大峡谷名气越来越大,现在已经成为国家AAAA级景区,名称升级成为“广东大峡谷”了。大峡谷位于广东省北部韶关市的乳源瑶族自治县的大布镇。

进景区的道路还是不像是去大峡谷的。
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唯一一张六辆车的合影
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景区地图:
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景区示意图
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 景区湖边建起来木屋别墅
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我们选择的完全的穿越路线。开始下到峡谷谷底,垂直落差220米。
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抬头看到还有钢丝绳骑车的杂技表演,引来阵阵尖叫。
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顺着这样的陡峭的台阶山路,一直下到谷底。
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达到峡谷谷底,瀑布水很大,随风飘起来的雾气浓度很高的弥漫在谷底,稍微靠近瀑布,浑身是水,相机、手机都要做好防水处理。
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我们一群人合影留念。
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谷底的水瞬间就像到了另一个世界,水流平缓,到处郁郁葱葱。
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走了很远了,回头看瀑布的全景,很是壮观。
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下面还有几级小瀑布,游客身影更加凸显山的高大。
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我们选择走一个大环线,过了小水电站,自己沿谷底的栈道往前走。
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不是看到山涧中有飞瀑流出
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碧绿的水清澈见底,有点九寨沟的感觉。
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准备上山,从谷底爬到最顶上。头顶的大山。
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身边的孤峰,是不是有点张家界的感觉。
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一线天,开始爬山,从谷底爬上去220米。
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终于到了谷顶,看到了壮阔的全景。
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破布顶端的蓄水池,堤坝对面的人家,都要骑摩托车淌水才能过来。
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花絮:在任吃农庄吃午饭
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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
内容概要:本文深入探讨了YOLOv11目标检测模型在计算机竞赛中的应用价值,介绍了其作为实时目标检测前沿技术的核心原理,即通过单次前向传播实现目标分类与定位,具备高精度与高速度的优势。文章阐述了YOLOv11基于深度学习和卷积神经网络的特征提取机制,并重点分析了在竞赛中提升性能的关键技巧,包括数据集精细化管理、针对性数据增强策略(如光照调整)、模型结构选择与学习率调度优化。结合自动驾驶、医疗影像分析和环境监测等实际应用场景,展示了其广泛适用性。并通过一段完整的代码实例,详细解析了模型加载、图像预处理、推理、后处理及结果可视化的全流程。最后展望了YOLOv11未来在硬件加速、多模态融合及模型可解释性方面的演进趋势。; 适合人群:具备一定深度学习基础,参与计算机视觉相关竞赛的高校学生、研究人员及算法工程师;熟悉Python和PyTorch框架的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握YOLOv11在各类计算机竞赛中的实际部署方法;②学习如何针对特定任务优化模型性能;③理解从数据处理到结果可视化的完整目标检测流程;④为参赛项目提供高效、可靠的解决方案。; 阅读建议:建议结合代码实例动手实践,复现检测流程,并根据具体竞赛需求调整数据增强策略与模型参数,同时关注模型轻量化与推理效率的平衡。
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