转载几个版本的“购票日历”

为解决旅客难以计算购票日期的问题,央视新闻微博发布了一张春运购票日历,清晰展示从1月7日至1月31日间每日最早可购火车票的日期。此日历采用红灰及蓝色区分不同购票阶段,帮助乘客轻松规划行程。

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春运购票日历”图释“今天能买哪天票”[图]
 
新闻中心-中国网 news.china.com.cn  时间: 2013-01-10  发表评论>>

内容摘要: 很多人知道网络和电话订火车票可以提前20天买,但是如果要问“今天到底能买到哪天的票”,往往就得掐着指头算上半天了。昨天,央视新闻微博上晒出了一张春运火车票的“购票日历”,可以帮助广大旅客迅速搞定这个“麻烦”。蓝色版“春运购票日历”可区分购票时段通过红灰色的“日历”,购票人可以简单地推算出出发休假和归来上班的日子。

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图片说明:通过红灰色的“日历”,购票人可以简单地推算出出发休假和归来上班的日子

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图片说明:另一张蓝色系“购票日历”方便旅客查询、定夺买什么时段的票

  东方网记者唐漪薇1月10日报道:很多人知道网络和电话订火车票可以提前20天买,但是如果要问“今天到底能买到哪天的票”,往往就得掐着指头算上半天了。昨天,央视新闻微博上晒出了一张春运火车票的“购票日历”,可以帮助广大旅客迅速搞定这个“麻烦”。

  红灰色版“购票日历”简单阐明预售机制

  东方网记者在央视新闻微博主页上看到,这张红灰色相间的“购票日历”通过一张简单明了的“日历”形式编排制作的图片,可以非常直观地看清从1月7日至1月31日,旅客朋友究竟最早能够买到哪一天的火车票。比如,1月9日最早可购买1月28日的火车票,1月21日最早可购买除夕的火车票,1月31日最早能购买到大年初十的火车票等,全部用阿拉伯数字和汉字标识在表格之上,代表每个日子的格子都有属于自己的渐变色,用来区分时间段。

  蓝色版“春运购票日历”可区分购票时段

  通过红灰色的“日历”,购票人可以简单地推算出出发休假和归来上班的日子。无独有偶,人们还可以查询到另一张蓝色系“购票日历”,这张日历不仅把每天最早能够买到哪天的车票标注清楚,还把回家、过年和返程时间分段标注了开来,方便旅客查询、定夺买什么时段的票。

  东方网记者了解到,目前,广大旅客和网友可以在央视新闻、在北京铁路局、南昌铁路局以及广铁集团等铁路系统的光放微博上查看到这些极具特色又很人性化的“春运购票日历”。

 

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
内容概要:本文围绕低轨(LEO)卫星通信系统的星间切换策略展开研究,针对现有研究忽略终端运动影响导致切换失败率高的问题,提出了两种改进策略。第一种是基于预测的多属性无偏好切换策略,通过预测终端位置建立切换有向图,并利用NPGA算法综合服务时长、通信仰角和空闲信道数优化切换路径。第二种是多业务切换策略,根据不同业务需求使用层次分析法设置属性权重,并采用遗传算法筛选切换路径,同时引入多业务切换管理方法保障实时业务。仿真结果显示,这两种策略能有效降低切换失败率和新呼叫阻塞率,均衡卫星负载。 适合人群:从事卫星通信系统研究的科研人员、通信工程领域的研究生及工程师。 使用场景及目标:①研究和优化低轨卫星通信系统中的星间切换策略;②提高卫星通信系统的可靠性和效率;③保障不同类型业务的服务质量(QoS),特别是实时业务的需求。 其他说明:文章不仅详细介绍了两种策略的具体实现方法,还提供了Python代码示例,包括终端位置预测、有向图构建、多目标优化算法以及业务感知的资源分配等关键环节。此外,还设计了完整的仿真测试框架,用于验证所提策略的有效性,并提供了自动化验证脚本和创新点技术验证方案。部署建议方面,推荐使用Docker容器化仿真环境、Redis缓存卫星位置数据、GPU加速遗传算法运算等措施,以提升系统的实时性和计算效率。
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