只身单车游山东(七)——终结

博主独自骑行游览山东多个城市,包括海阳、莱阳、即墨等地,最终到达青岛。途中遇到不少挑战,如逆风骑行、长时间爬坡等,但同时也收获了许多美好的风景和人情味。

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  只身单车游山东(一)
只身单车游山东(二)
只身单车游山东(三)
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只身单车游山东(六)
第七天(2008年3月21日)

路线:海阳,莱阳,即墨,崂山,青岛

4:40,铃响起床,洗漱,香蕉面包饭,穿衣戴帽,检查装备。5:30出发。目标:青岛!

逆风,有些大,可俺不怕,因为俺有劲。

出了海阳,过境莱阳。以前老以为莱阳属于莱芜的,现在终于明白它其实属于烟台。9、10点左右,在莱阳境内,荒郊野外,因为找不到避风的地方,风中站在路边吃东西。一个用自行车驮一袋水泥的大爷骑过来,向他问了问路,聊了一会儿。这位大爷很有趣,

……

“你是什么老板啊?”

“呵呵,大爷你看我像老板吗?我就是一个打工的……”

“打工也分好多种啊,经理啊……”

“呵呵,大爷你高看我了,我真的就是一个普通打工的……”

……

“将来我也许能成为老板,呵呵”

大爷还问了我的名字,这一路第一次被人问名字,有些不理解——但我还是如实告诉了他。

出莱阳,进入即墨境,沿途仅是路过一些小村庄。1点左右,又在即墨境内的路边停下来吃东西,这时才发现包里其实没什么吃的了:几片面包,2个香蕉,四五块巧克力(德芙果仁很小的那种),一罐红牛……吃了面包,香蕉,喝了红牛……继续赶路。

很顺利地到了崂山的滨海路,很棒的公路。很美的崂山,但不及想象中的美,过度的城市化破坏了原始的自然。从进入崂山区,一直到仰口隧道这段几千米的路全是在爬山,虽然从第三天起,走的几乎都是起伏的山路,但从来没有这么长的上坡路,体力在这段路中急剧消耗,巧克力也都吃完了……虽然肚子饿,虽然几乎骑不动,不得不下来推着走,但是我还是感觉浑身是劲……到了仰口隧道口,有严禁行人入内的提示。我不算行人,呵呵,管它呢!全当没看见。这一路走来,路过好几个隧道了,但仰口隧道是所经过的最长的一个,约有2,3千多米吧。隧道双向分开,每侧3车道,刚好隧道内壁粉刷,最外侧车道禁行,哈哈,这个车道就属于我了,从进入隧道开始又是下坡路,感觉真是爽极了。出隧道不远,渐渐繁华,我知道自己就要到青岛了。肚子很饿,我已经没有什么吃的了,路边也没有一处商店,在中国海洋大学附近,问了一个学生,他告诉我可以去海大里面找到商店。这时已经是快下午4点了,忍着吧,赶路……沿滨海路一直到头,右拐一点再左拐就到了石老人,我又看见大海了……到了这里我也不是很着急了,按照地图这里离我要去的地方不远了。看到一家商店,进去吃了一罐八宝粥,吃不了硬东西了,胃一点力气也没有了。又在海边一个收费厕所换了一身衣服,不能脏兮兮的去见她吧……。就在我换衣服的间隙,居然下了一场急雨,我才发现今天阴天……换好衣服,雨很小,一会儿就不下了,很顺利得到达她公司楼下……等待……见到了她……一起吃饭……她说我黑了……我才记起我刚才没洗脸,不会是灰吧……后来证实,虽然我一直戴着帽子,但我的确仍晒得很黑了……找宾馆住下,她等我安顿好就离开……

好累……一个本应失眠的日子我却很快睡着了……

第八天(3月22日)

天下雨,不赶路。下雨的不只是天……

今天的故事就是下雨。

第九天(3月23日)

路线:青岛,淄博  

5点半下楼,天在下雨……

7点下楼,天还在下雨……

雨不大……出发吧,我该回家了……我想家了!不再去日照了……今天就骑去平度,然后明天再由平度经潍坊回家吧!这么打算!

冒着小雨离开……

没有早饭可吃……

车子没有挡泥瓦,身前身后都是泥点了……呵呵……脏就脏吧……

体力不是很支了……车链因为雨水的关系也老滑落……

买了个雨披……吃了个茶蛋……同一位也爱好骑车的大爷聊一小会……

继续往城阳方向骑去,9点半左右,一阵大雨……我不得不停下……恰巧停在一个长途汽车站前……

10点了,雨还很大……有开往淄博的客车司机出来招呼……第二次招呼,我终于决定搭车回家了……为车子打了票,放在车厢走廊上……车出青岛就不下雨了……

3个小时后,我回到了家!

总结

7天,900多公里……一次虎头蛇尾的旅行。

谢谢这一路帮助我的好心人们!

我骑出了一个故事,你在我的故事里了。

我还要骑出个未来,你还能在我的未来里吗?

呵呵……哈哈……啊……呀……加油!

我想去环台湾,希望不久的某天能成行……哈哈。


转载于:https://www.cnblogs.com/enuosky/archive/2008/04/14/1153412.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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