大连旅游简介

如果真在大连呆一个星期的话,大连也就真的让你玩遍了。
你瞅一下这个旅游攻略:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ca16a7f01009yhq.html
简单地说,大连好玩的地方就以下几个:
1、滨海路。一条沿海的公路,沿途风景甚好,或云雾缭绕,或层峦叠嶂,或惊涛拍岸,或波光粼粼,沿途有鹿场,有茶舍,有古树,有壁刻。全长大约30公里。我曾花了六个小时
步行走完全程。
2、星海广场 用来看海的。开阔,清新。你能一步一步地看着离海越来越近直到走到海里。夜幕来临,灯光交相辉映,虽没有黄浦路的繁华,却有只属于小城的瑰丽。海风阵阵,
偎依着昵喃的感觉想必不错。从星海广场到星到浴场和星海公园,沿途游玩,大约1.5公里。

大连广场甚多。除了这个广场和海之韵广场是真正的广场,其它的广场都是一个十字路口。

3、金石滩。海滨沙滩,游泳,晒太阳。沿海的旅馆很不错。早上起来,拉开窗帘,黄色的墙,红色的顶,潮湿的空气,偶然也能见到趴在阳台上的大黄狗和衣着懒散的美妇。如此的慵懒,让人真的不想再回去工作。
4、发现王国 仿迪斯尼的。有过山车、卡丁车等用来疯狂的玩具。在这里玩排队时间太狠了。
5、圣亚海洋世界, 有海底世界和极地馆。海底世界,是一个海底透明通道。极地馆还有海豚表演节目。

 

以上景点,各用半天,三天搞定所有内容。


其它:

以下所列,都是听着有名的,听我一说就没意思了。
海之韵广场,性质类似于星海。不同之处在于海之韵有山,另外雕塑甚多。
胜利广场。分地下和地上。地下商城主要是衣饰珠宝,交通错杂,让人不辨南北。地上则是各种玩物杂耍、海鲜等。
麦凯乐,锦辉商城。性质类似于胜利广场地下商城。不同在于麦和锦是在市区,胜利是在火车站。是购物比较理想的地方。麦的女饰居多。锦是综合型的。
老虎滩。性质类似于圣亚海洋世界。老是老的。圣是新的。
名人蜡像馆 我没去过。只是在路上看见过一个蜡像。天,那真的不是真人吗?
女骑警。外地人对此津津乐道。每周有巡街表演。
旅顺有一些革命遗迹馆。还有一个蛇岛。

转载于:https://www.cnblogs.com/diylab/archive/2008/08/02/1259015.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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