瑞士行-因特拉肯(Interlaken),图恩湖(Thunersee),Spiez小镇

本文记录了一次从少女峰山区出发,途径因特拉肯并最终抵达伯尔尼的旅行经历。作者详细描述了沿途的自然风光与特色小镇,如Spiez,并分享了乘坐不同交通工具的感受。

2011.8.4,这天将离开少女峰山区了,计划到因特拉肯逛逛,乘傍晚的火车到伯尔尼去。

吃完早餐在楼下大厅逛了下,发现不仅有食品类的土特产出售,居然还有狐狸皮,整条的,100-120瑞郎一条,非常光滑,手感很好。这让我想起雪山飞狐。对皮草感爱好者来说,应该值了。

天气看起来很好,原来我们挑了个天气最不好的时候上雪山呀!

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DD这家伙最近对收集小石头、小木头块特有兴趣。趁我东看西看的时候,就又跪地上捡起小石头来。

 

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最后一次坐Muerren的小火车了,再站到车头看看:

 

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别了,美丽的Muerren。

 

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我们才出门,早有人坐着滑翔伞在飞了。在上面看到的景色一定很壮观吧?刚跟老爷申请下次我要坐,没被批准。哎,跟恐高的人谈这个,没法沟通。

 

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一直想拍这个桥,终于拍到了。桥下的小溪应该就是在Lauterbrunen看到的某个巨高巨高的瀑布的源头:

 

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铁路边有个牧场,看到过成群的猪在稀泥里拱,若干奶牛在铁路另一边的山坡上吃草晒太阳,今天看到一匹马在喝水,还挺丰富的。

 

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要走了,好好站在缆车前看看,下面是Lauterbrunen小镇:

 

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再看看这个连着几天把我们拉上拉下的缆车:

 

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前一天走得是够累的,这才刚出来,在Lauterbrunen火车站等去因特拉肯的车,DD同学就有些累了,恨不能把自己变成个包放箱子上面:

 

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很快就到因特拉肯东站啦,存好行李,准备去坐船看看因特拉肯的湖,谁知最近的一班船在2个半小时之后,就先随意走走吧。火车站挨着一条小河,把因特拉肯东西两个湖连起来,不要试图去顺着河走到湖边,很远很远。这里的河水蓝得不正常似的:

 

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因特拉肯大街,商业味很浓,到处是卖瑞士手表和军刀的商店,还有户外用品:

 

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瑞士人不仅很爱花,还很爱插旗帜。到处是鲜花,到处是旗帜,路灯杆上都是:

 

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玩具店,各种很可爱的木头手工玩具,超贵超贵:

 

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一路走走逛逛,很快从东站走到了西站,正好有一艘船在上客人,就去坐船去了。正好可以去传说中最美的小镇Spiez。上船后,还要顺着这样的河道开好一会儿才能到开阔的湖里,所以说想顺着城里的河走到湖边要很远:

 

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船和火车一样,也分一等舱和二等舱。我觉得二等舱都挺好了,干嘛还有人去多花钱坐一等舱呢?

 

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原来差别在,二等舱的人都老老实实地坐着,一等舱的人都脱光了脚丫子翘着:

 

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湖上戏水的人们:

 

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无论哪个角度拍,都很美:

 

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Spiez小镇,湖面在这里形成了一个港湾,停满帆船。有些人坐在帆船上,也不做什么,就脱光光懒懒地晒太阳,真是悠闲哪!

 

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Spiez小镇建在背山面水的山坡上,“城里”的街道窄窄的陡陡的,但一点也不影响她最美小镇的称号。不知当地政要可想过,把地推平,把路拓宽,把路两边的居民都拆迁到更远点的山坡上去,再修个迎宾大道、世纪广场什么的?我觉得,无论是德国,还是瑞士,最吸引人的地方在于她传统与现代的并存,在动辄上百年几百年历史的街巷里,有着干净舒适准时的公交车坐,能买到最新的高科技的产品和服务,也能坐上干净舒适准时的火车到达任意一个历史悠久的古老小镇。这也是这些小镇源源不断地吸引着世界各地的游客的魅力所在吧。

 

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爬山途中路过一个城堡,蓝天蓝,白云白:

 

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很少有地方像spiez这样,火车站修在城市的最高处。在湖边看到火车从山坡最高处的建筑后面驶过,很有意思。爬这一坡很值,火车站上面景色最美:

 

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过来时坐船花了2个小时左右的时间,从Spiez坐火车回因特拉肯东,15分钟左右就到了。取行李、去瑞士首都伯尔尼(Bern),火车再次带我们看看图恩湖:

 

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再路过Spiez小镇:

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/meiyangsz/archive/2011/08/31/10228536.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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