玉树不倒,青海常青,为玉树灾区民众衷心祈福!

原创 于 2010-04-21 21:45:00 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
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#活动 #2010

2010年4月14日，青海玉树县发生7.1级地震。在遇难者“头七”之日，中国举行全国哀悼活动以纪念逝者。我们共同祈愿玉树早日重建。

2010年4月14日青海玉树县发生7.1级地震, 今天,在地震遇难者“头七”的日子，中国举行全国哀悼活动，寄托对遇难同胞的哀思。衷心希望玉树早日重建家园, 让我们一起为玉树受灾民众祈福, 玉树加油!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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为玉树大地震祈福系统
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"为玉树大地震祈福系统"是一款专为2010年青海玉树地震受灾人民提供线上祈福与情感支持的应用程序。该系统旨在利用信息技术的力量，将人们的关爱与祈祷传达给灾区人民，体现“灾难无情，人间有爱”的精神。通过这个...
中国地震应急管理典型案例分析——以玉树地震为例
07-09
以玉树地震应急管理为典型案例,基于美国雪城大学应急管理案例分析模式,结合中国案例的特点,对美国雪城大学应急管理案例分析模式进行修改,确定中国应急管理案例分析模式,以《突发事件应对法》中规定的应急管理的生命...
向青海省玉树地震灾区捐款倡议书范文.doc
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【标题】：“向青海省玉树地震灾区捐款倡议书范文.doc”文档主要是一个倡议书的示例，用于指导如何发起向地震灾区捐款的活动。 【描述】：“向青海省玉树地震灾区捐款倡议书范文”提示这是一个关于如何撰写倡议书的...
玉树大地震祈福系统：传递人间大爱
根据提供的文件信息，以下为“为玉树大地震祈福系统”相关的知识点： ### 知识点一：灾难响应与网络技术应用 1. **灾难响应系统的重要性**：在自然灾害发生后，如玉树大地震，迅速建立一个有效的祈福系统对于表达...
青海省玉树藏族自治州DEM数字高程数据30m（含本市级范围shp文件）.zip
01-05
标题中的“青海省玉树藏族自治州DEM数字高程数据30m（含本市级范围shp文件）.zip”指的是一个地理信息系统（GIS）相关的压缩包文件，其中包含了玉树藏族自治州的数字高程模型（DEM）数据。这些数据是30米分辨率的，...
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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