《越狱》里的小细节 (02) 芝加哥的天气

作者:caocao(网络隐士)
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隐士一看《越狱》这片名,就估摸出第一季前面都越不出去,不到最后一集是别想光鲜地离开Fox River的。
果然,猛男们越了十几集也没越出去,隐士是越看越奇怪了,这么多集竟然没有下过雨,5月11日晚倒是开始下雪了。很奇怪,很奇怪!
从网上查到《越狱》所在的那个Fox River(狐狸河监狱),具体地图请看 Google。可知该监狱就在芝加哥。
Fox River

芝加哥的天气咋样的呢?俺们来看看 WordTravels怎么说的。

Chicago has an extreme climate with very hot summers and bitterly cold winters, its lakeside setting only slightly moderating the temperatures and adding some humidity to the atmosphere. Chicago has distinct seasons, with a short spring, when temperatures are moderate and nights frosty. Summers are hot, sunny and humid, from June to the end of September, with cool evenings when breezes blow in from Lake Michigan. Autumn is a lovely time of year when the air is crisp and cool, with blue skies and sunshine. Winters in Chicago are icy and prone to cold, harsh winds. Snow is common, and it is also very rainy during the winter months.

Chicago

Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

Rainfall (mm)

48

42

72

97

82

103

103

89

79

70

73

65

Rainfall (inches)

1.9

1.6

2.8

3.8

3.2

4.1

4.0

3.5

3.1

2.7

2.9

2.6

Min Temp (°C)

-9

-7

-1

4

10

16

19

18

14

7

1

-6

Max Temp (°C)

-1

1

8

15

21

27

29

28

24

18

9

2

Min Temp (°F)

15

19

30

40

50

60

66

64

56

45

34

21

Max Temp (°F)

30

34

46

59

71

81

84

82

75

64

49

35

一看便知:
1、四月的降水量算是一年里很高的,《越狱》里那段时间没下过一场雨实在是说不过去。
2、四月极端最高气温15度,男一号搞挂空调系统,让群众闹事,貌似挺困难的。
3、五月份极端最低气温10度,要5月飞雪根本就不可能。
YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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