百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

这趟列车火了!网友:行李架太加分了

ztj100 2025-02-09 15:08 18 浏览 0 评论

新疆千千面,看了千千遍

没有人不爱阿勒泰的冬天

或许你来了新疆很多次

这一次不妨坐着火车

享受“快旅慢游”

在这个冬天与浪漫相拥

傍晚时分

坐着火车从乌鲁木齐站出发

一觉醒来绝美的日出映入眼帘

金色阳光缓缓穿过云层

铺洒在大地

晨雾、炊烟、树梢、雪地

都被阳光渲染成金黄色

将阿勒泰勾勒出梦幻的轮廓

禾木的小木屋错落有致

炊烟袅袅升腾

诉说着古老的故事

每一缕烟雾都缠绕着

家的温馨与宁静

阿勒泰的山与雪相遇

落差与地形的多变组合

形成了顶级的滑雪场

深居内陆的干寒气候与冬季低温

使得这里的雪含水量低

干燥松软,极具弹性

正是超长待机的滑雪天堂

将军山滑雪场的日落晚霞

是一场绚烂的狂欢

雪友在雪道上飞驰

与天边的晚霞共舞

欢声笑语洒满整个山峦

热闹的夕阳派对永不落幕

可可托海滑雪场的超长雪期

是时光的馈赠

丰富的地形宛如一座天然的游乐场

无论何种挑战

都能在此寻得舞台

吉克普林滑雪场的天然大山粉雪

如棉花糖般轻柔

深受“雪友”喜爱

海拔2800米的云霄峰

绝美风光直击心灵

如何前往各个雪场?

从乌鲁木齐到阿勒泰

每天有两趟普速列车

夕发朝至

最快10小时41分钟即可到达

同时

中国铁路乌鲁木齐局集团有限公司

开行“阿勒泰冰雪旅游列车”

全列提供软卧包厢服务

涵盖阿勒泰喀纳斯景区、禾木村

吉克普林滑雪场等热门冰雪旅游目的地

旅游列车上还设置了

滑雪器材存放架

配有固定装置

用于存放滑雪板等器材

旅游列车设置专人专铺

人随车走、人玩车停

免去搬行李的烦琐过程

旅游列车还配有

随车医生、列车管家

为旅客准备了常用药

针线包、老花镜

暖水袋等出行备品

让旅客出行更舒心

阿勒泰站、富蕴站

与各雪场建立了沟通机制

密切关注客流变化

共同做好交通接驳工作

“今年有朋友坐了‘天山号’旅游列车,说体验非常好。于是我们一家人也选择了坐火车去阿勒泰,想去看看那里的美景。”

——来自浙江的旅客周帆

“坐火车去阿勒泰滑雪太方便了!列车上不仅有专门放雪板的车厢,还配备了固定绑带。我们在车上还遇到了志同道合的‘雪友’,大家聊得很开心!”

——来自乌鲁木齐的滑雪爱好者吴先生

这个季节

不妨约上三五好友

坐着火车去阿勒泰

尽情享受冰雪运动带来的乐趣吧!

(转自:中国铁路微信公众号)

来源: 央视新闻客户端

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: