井盖儿为什么是圆的

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另一答案噢:

“井盖为什么是圆的?”

---以下是理查德·范曼在微软面试时回答这个问题的情况。

面试官:现在我们要问一个问题,看看你的创造性思维能力。不要想得太多,运用日常生活中的常识,描述一下你的想法。这个问题是,下水道的井盖为什么是圆的?
范曼:它们并不都是圆的,有些是方的,的确有些圆井盖,但我也看过方的,长方的。
面试官:不过我们只考虑圆形的井盖,他们为什么是圆的?
范曼:如果我们只考虑圆的,那么它们自然是圆的。
面试官:我的意思是,为什么会存在圆的井盖?把井盖设计成圆形的有什么特殊的意义吗?
范曼:是有特殊意义,当需要覆盖的洞是圆形时,通常盖子也是圆的。用一个圆形的盖子盖一个圆形的洞,这是最简单的办法。
面试官:你能想到一个圆形的井盖比方形的井盖有哪些优点吗?
范曼:在回答这个问题之前,我们先看看盖子下面是什么。盖子下面的洞是圆的,因为圆柱形最能承受周围土地的压力。而且,下水道出孔要留出足够一个人通过的空间,而一个顺着梯子爬下去的人的横截面基本是圆的,所以圆形自然而然地成为下水道出入孔的形状。圆形的井盖只是为了覆盖圆形的洞口。
面试官:你认为存在安全方面的考虑吗?我的意思是,方形的井盖会不会掉进去,因此造成人身伤害?
范曼:不大可能。有时在一些方形洞口上也会看到方形的盖子。这种盖子比入口大,周围有横挡,通常这种盖子是金属质地,非常重。我们可以想象一下,两英尺宽的方形洞口,1到1.5英寸宽的横挡。为了让井盖掉进去,需要抬起一端,然后旋转30度,这样它就不受横挡的妨碍了,然后再将井盖与地平线成45度角,这时转移的重心才足以让井盖掉下去。是的,方形的井盖的确存在掉下去的可能,但可能性很小,只要对负责开井盖的人稍加培训,他就不会犯这样的错误。从工程学来看,井盖的形状完全取决于它要覆盖的洞口的形状。
面试官:(面有难色)我要与管理层谈点事情。(离开了房间) 10分钟后,面试官回来了。
面试官:我们推荐你立刻去推销部工作。
### 如何在ArcGIS Pro中应用深度学习模型进行井盖检测 #### 准备工作 为了成功配置环境,在ArcGIS Pro 中使用深度学习工具之前,需安装必要的库和支持软件。这包括但不限于Python包管理器Conda以及特定版本的TensorFlow或其他支持框架[^1]。 #### 数据准备 对于井盖检测项目来说,收集并标注训练数据集至关重要。这些图像应该覆盖不同光照条件下的各种场景,并且每张图片都需要精确地标记出所有的井盖位置。高质量的数据集有助于提高最终模型的表现效果[^2]。 #### 创建和导入模型 可以利用现有的预训练网络结构(如Faster R-CNN, SSD等),通过迁移学习的方式调整最后一层分类器来适应新的类别——即“井盖”。完成本地训练后,保存好的权重文件可以直接加载到ArcGIS环境中作为自定义对象探测器的一部分。 #### 配置参数设置 当一切就绪之后,在ArcGIS Pro里打开`Deep Learning Tools`工具箱内的相应脚本或模板。这里可以根据具体需求修改一些超参数选项,比如最小置信度阈值、最大输出尺寸等等。确保所有设定都符合实际应用场景的要求。 #### 执行预测分析 最后一步就是执行推理过程了。选择待处理的地图图层或者上传新获取的照片/视频流给定界框内可能存在的目标物体;程序会自动调用先前建立起来的对象识别算法来进行实时监测与定位服务。一旦发现疑似井盖的目标,则会在地图上标记出来供进一步核查。 ```python import arcpy from arcgis.learn import prepare_data, ObjectDetector # 加载已有的深度学习模型路径 model_path = r"path_to_your_model" detector = ObjectDetector(model_path) # 设置输入栅格数据源 raster_layer = "path_to_input_raster" output_feature_class = "in_memory/output_features" # 运行检测命令 detector.predict(raster_layer=raster_layer, out_fc=output_feature_class) ```
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