端午金殿一日游

最新推荐文章于 2025-06-12 11:29:27 发布
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    昨天和一些朋友去金殿玩了，天气不是特别晴，不过时不时会有太阳，不热。照相的光线也刚刚好，也算是赶上了一个好时候了吧。昨天金殿的人并不是很多，所以好多地方都照了好多相，还跑到了上次没去的地方——水景区。GOD！走得好累啊！
     发几张相片上来做个纪念








































2022端午自驾一日游漳州小吃美食
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【青海甘肃】三天三晚游保姆级攻略
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2025.06.01深圳大鹏两日自驾游
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在深圳端午三天假去哪里玩呢？ 计划是端午节第二天去大鹏半岛（大鹏古城、较场尾、天文台、杨梅坑、鹿嘴山庄美人鱼拍摄基地等）玩两天， 第一天去的人应该比较多人，第二天估计会好点； 但是去了发现，只要是节假日或者周末人都不会少！而且自驾会很堵车！ 那么大鹏值不值得游玩？ 下面是一些游玩经历总结，有想去大鹏游玩的可以看看。
php验证一个日期是否是工作日,如何判断一个日期是节假日还是工作日
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最近的一个微信多客服项目需要判断当前的日期是节假日还是工作日，中国的节假日有点复杂，比如端午中秋这些假期是农历，而十一长假又会有补休，所以很难去简单的去判断，还好最近找到百度 APIStore 的一个 API 可以简单的判断：function wpjam_is_holiday($d){$url = 'http://apis.baidu.com/xiaogg/holiday/holiday?d='....
问道手游服务器维护,问道手游3月14日服务器维护内容一览
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为了保证服务器的运行稳定和服务质量，问道手游于3月14日早上06：00分左右进行停服维护，本次维护主要是针对游戏中玩家反映的一些BUG和异常进行优化修复。下面，就随小编一起来看看具体的维护内容。维护福利：截止3月13日00:00:00等级达到10级以上(含10级)的角色，在服务器维护完毕后均可从系统邮件中获得维护礼包。维护礼包内容：超级仙风散(绑定)×1、银元宝×300;维护礼包领取截止时间为：3...
Python可视化太强了！3行代码搞定端午假期旅游数据，网友直呼：这分析绝了！
小筱在线博客
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Python作为当今最流行的编程语言之一，凭借其丰富的数据分析和可视化库，已经成为旅游数据分析领域的利器。本文将展示如何用短短3行Python代码，完成端午假期旅游数据的采集、清洗、分析和可视化全过程，带你领略Python在数据可视化方面的强大威力。
“走进端午”一年级主题班会教案.doc
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2021年端午小长假旅游数据点评：出游人次、旅游收入持续回暖，周边游成3日假期主要趋势.pdf
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2020年端午假期旅游数据点评：端午假期游客下滑49% 关注疫情后续发展.pdf
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ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
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STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
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