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湖南为大陆性亚热带季风湿润气候，气候具有三个特点：第一、光、热、水资源丰富，三者的高值又基本同步。第二，气候年内变化较大。冬寒冷而夏酷热，春温多变，秋温陡降，春夏多雨，秋冬干旱。气候的年际变化也较大。第三，气候垂直变化最明显的地带为三面环山的山地。尤以湘西与湘南山地更为显著。 [26]  湖南各县气象站资料统计表明，各地年平均气温一般为16～19℃，冬季最冷月（1月）平均温度都在4℃以上，日平均气温在0℃以下的天数平均每年不到10天。春、秋两季平均气温大多在16～19℃之间，秋温略高于春温。夏季平均气温大多在26～29℃之间，衡阳一带可高达30℃左右。湖南热量充足，大部分地区日平均气温稳定通过0℃以上的活动积温为5600～6800℃；10℃以上的活动积温为5000～5840℃，可持续238～256天；15℃以上的活动积温为4100～5100℃，可持续180～208天；无霜期253～311天。湖南的热量条件在国内仅次于海南、广东、广西、福建，与江西接近，比其他诸省都好。 [27] 

自然灾害

湖南春季乍寒乍暖，天气变化剧烈，春季气温虽然逐渐回暖，但北方南下的冷空气仍能经常入侵湖南，使气温猝降，并伴随大风、冰雹、暴雨等强对流天气过程发生，冷空气过后，雨过天晴，气温很快回升。一般年份，3～4月每月有3～4次冷空气入侵，日平均气温一般下降10℃以上，有时甚至超过15℃，5月有2～3次冷空气入侵，日平均气温可下降7℃以上。

Git 远程仓库(Github)

Git 并不像 SVN 那样有个中心服务器。

目前我们使用到的 Git 命令都是在本地执行，如果你想通过 Git 分享你的代码或者与其他开发人员合作。 你就需要将数据放到一台其他开发人员能够连接的服务器上。

本例使用了 Github 作为远程仓库，你可以先阅读我们的 Github 简明教程。

添加远程库

要添加一个新的远程仓库，可以指定一个简单的名字，以便将来引用,命令格式如下：

git remote add [shortname] [url]

本例以 Github 为例作为远程仓库，如果你没有 Github 可以在官网 https://github.com/注册。

由于你的本地 Git 仓库和 GitHub 仓库之间的传输是通过SSH加密的，所以我们需要配置验证信息：

使用以下命令生成 SSH Key：

$ ssh-keygen -t rsa -C "youremail@example.com"

后面的 your_email@youremail.com 改为你在 Github 上注册的邮箱，之后会要求确认路径和输入密码，我们这使用默认的一路回车就行。

成功的话会在 ~/ 下生成 .ssh 文件夹，进去，打开 id_rsa.pub，复制里面的 key。

华为技术有限公司公开两项专利，专利名称分别为 “一种激光雷达”、“行人再识别网络的训练方法、行人再识别方法和装置”。两项专利公开号分别为 CN112444818A、CN112446270A。

其中，专利 “一种激光雷达”摘要显示，可应用于自动驾驶、网联车等领域，其包括：激光器、第一分束模块、信号发生器、平衡相干探测模块、调制器和处理控制模块。激光器用于将发射的激光束传至第一分束模块。第一分束模块用于将激光束分为本征光和信号光，本征光传至平衡相干探测模块，信号光传至调制器。信号发生器用于将参考电信号传至平衡相干探测模块、调制电信号传至调制器。调制器用于对信号光进行调制，将调制后的信号光发射至探测区域。平衡相干探测模块用于接收回波光信号、本征光和参考电信号，根据回波光信号、本征光和参考电信号相干探测，确定出目标电信号，并传至处理控制模块。处理控制模块用于根据目标电信号确定目标物体相关信息。可提高探测的灵敏度。

“行人再识别网络的训练方法、行人再识别方法和装置”摘要则显示，该申请提供了行人再识别网络的训练方法、行人再识别方法和装置。涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域，该方法包括：获取 M 个训练图像和该 M 个训练图像的标注数据；对行人再识别网络的网络参数进行初始化处理，以得到所述行人再识别网络的网络参数的初始值；将 M 个训练图像中的一批训练图像输入到行人再识别网络进行特征提取，得到这一批训练图像中的每个训练图像的特征向量，然后根据这一批训练图像的特征向量确定损失函数，并根据损失函数的函数值得到满足预设要求的行人再识别网络。该申请可以在单图像拍摄设备标注数据情况下训练出性能较好的行人再识别网络。

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