上海科目三要点

1 油门控制:加速时踩油门,挂挡前松油门,踩离合 挂档

2 离合控制:转弯/掉头/起步都要半离合状态

3 刹车控制:根据车速,到停止线前先踩点刹车,然后再判断是否重踩


起步:踩离合/刹车->确认空挡->点火->打左灯->挂1档->松手刹->看左后视镜后 起步

加档:加油门提速度-》松油门-》踩离合-》加档(只有1档起步,1档挂2档时离合器抬慢点,以后离合器要抬快点)

减档:踩刹车-》减档(减档减多少其实不用记忆的,一般减到3档或2档吧)

右转弯:踩刹车-》车速慢下来踩离合->继续踩刹车速度到20以下-》减到2档

左掉头:先变道到最左边-》踩刹车-》速度降下来-》踩离合-》继续踩刹车到10以下-》减到1档,完成这些动作后车要还有一个多车身到停止线

红灯停车:踩刹车-》踩离合-》踩刹车停车到停止线前(不能压停车线)

靠边停车:先踩刹车-》然后踩离合-》看后视镜来判断距离,然后调方向盘-》踩刹车停车(挂1档,拉手刹,关掉发动机)

考试时停车让行:所有停车让行都要停车,不管前面有没有车都要单独做

掉头:掉到最右边车道,大陆打一圈+90度,小路先往右打90度,然后往左打死

右转:转到最右边车道,左边要交叉车道线和肩膀平行,右边参考是车头和交叉车道线平行

开车时要注意标志:限速/掉头/学校/停车


上海科目三考试流程:

1 上车按指纹,3看(看后视镜,开一点车门看左后方,左脚迈出车门后再看左后方)下车并关车门,顺时针绕车一周,主要检查车门是否关闭,看后方然后开车门,再看后面确认然后上车

2 先考灯光:调后视镜,座椅,安全带,脚踩离合器和刹车考灯光,检查空挡,点火(检查仪表盘),考灯光,考灯光时不要操作太快,开大灯后要看是不是开了远光灯,如果开了远光灯要马上关掉

3 打左灯, 挂1档,放手刹,5看(左后视镜,右后视镜,左后方,右后方,再看左后视镜确认),起步打左灯,然后到前方打右灯,如果下雨可以打开雨刷器

4靠边停车,30厘米,1档,2手刹,3关机(关机前确认灯复位,雨刷器复位)

5开车时人行道/注意行人标志/要左右摇头/脚放到刹车上,一般每条路右一个注意行人标志


出驾校如果前面有车,不能过减速带,教练车不管是左转还是右转都要走右边

右转/左转都是最近车道(可以进辅道),掉头是最右边车道(不是辅导),左转先到最里面车道,然后变到右边车道(这时可以根据后面是否有车来决定先变道还是先加档),直行不能进辅道,但要过了路口后再变道。

掉头,小路右借道,并且方向盘打死。大陆掉头时一圈+90度,掉头时不压人行横道线,不压其他线

转弯,大陆先打半圈再判断,小路先打一圈或一圈后判断

对方借道,如果发现对向车占道,有可能是要转弯借道,这时要停车等待

双向2车道,前方有停止的车时,借道后可以压实线到原来车道

一般考官不说话时安置标志行驶(掉头标志),如果没有表示就直行,不要问考官

挂挡时不要往下看,挂挡要利索,不要空挡,如果不确定档位可以用右手摸下,一般是不知道3档还是4档,挂挡要轻点,要敢加档,挂5档时要向右在向上

辅导,过红绿灯后要先进辅导,然后再变到最右道

大陆一般是2根车道,小路一般是一根车道(小路有时比较宽的话也是一根车道,车要贴着左黄线走,不要到右边非机动车行驶道)

直走,前右方有车辆掉头如果车已经出车道,可以直接通过

小路左转时,要贴着黄线转,不要跑到对向右转的车道了

超车:如果前车开的慢,要先看下是否马上到红绿灯了或路口了,然后再超车

在小路上时,不要和电瓶车并行

路边停车:1先打右灯,2踩刹车,3看是否可以停车,4看车到路边30-50cm,标志附近/路口/公交车站/消防栓附近/

驾校起步进入出驾校路时要看左边

考完下车时要3看

要做到让速不让道

小路掉头时要进入路口掉头,这样才能好掉头

窄路掉头打左灯,

注意瓦洪公路与54公路交叉口处的实线,不是很清楚

靠边停车时可以停到辅道里面

灯光报的快时要注意

注意瓦洪公路与54公路交叉口处的辅道直行不能进,其他辅道可以进


【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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