发夹弯(aws deepracer )

防疫“发夹弯”究竟为哪般？

上周，岛内新冠肺炎疫情持续“延烧”，新增本土确诊病例数屡创新高。最令民众悲痛的是，目前已有多名儿童感染奥密克戎毒株，新北市一名2岁儿童还因染疫身亡，再度引发舆论关于“儿童为何没有疫苗可打”的质疑。

为平息各方怒火，民进党当局批准让6至11岁的儿童接种2剂莫德纳疫苗，每剂剂量为成人剂量的一半。然而，此举引发民众更大的忧虑与气愤，纷纷涌入蔡英文的社交媒体留言表示，莫德纳疫苗的副作用是所有疫苗中最大的，“大人都受不了，何况是小孩”，希望开放接种副作用相对较小的复必泰疫苗（BNT疫苗），避免让儿童成为高风险群体。

面对外界的声讨，台湾地区流行疫情指挥中心负责人陈时中表示，暂时无法施打BNT疫苗，原因在于“商业利益分配”，让有很多“小问题”无法解决。此言一出，舆论哗然，直言这根本是民进党当局“意识形态作祟”。

去年，民进党当局采购BNT疫苗，故意绕开BNT在大陆及港澳台地区拥有独家商业权益的上海复星医药集团，违反商业规则和诚信原则。后来经由鸿海、台积电、慈济等协助，才获得1500万剂BNT疫苗，解了燃眉之急。然而，由于此前并未考虑让12岁以下儿童接种疫苗，导致后来有高达1万多剂BNT疫苗因为过期而予以销毁，于是一切又重回到当初购买BNT疫苗的状况。

“疫苗用时方恨少”，正是民进党当局意识形态作祟的照妖镜。台湾资深媒体人赵少康怒斥，从一开始，民进党当局就视BNT疫苗如“毒蛇猛兽”，极尽“抹红”之能事，如今却让孩子“无剂可施（打）”，真是一点同理心都没有。

一些岛内网友愤怒地表示，连美国都不敢让儿童施打副作用最大的莫德纳疫苗，民进党当局却在没有国际数据支持的情况下，让莫德纳疫苗取得“许可证”，恐怕又是和自产高端疫苗如出一辙，“赤裸裸的黑箱操作”。

一波未平一波又起。上周，陈时中竟对外宣称，一旦确诊比例达到15%至20%，台湾就会正式走入“与病毒共存”的时代，也就是“新台湾模式”。

对此，台湾《中国时报》刊文指出，防疫政策从“清零”转向“与病毒共存”，民进党当局改弦易辙的过程显然没有以充足防疫物资整备为基础，结果就是让民众“光着身子上战场”，所谓“新台湾模式”就是从“自主应变”变成“自求多福”。

台湾《中国时报》发表评论说，“新台湾模式”说得轻巧，但在民众与各行各业自行摸索出疫情后的生存之道前，大家的生活还会有一段很长的阵痛期。

有分析人士指出，所谓“新台湾模式”不过是民进党当局为粉饰其防疫工作“一地鸡毛”的遮羞布。上周，不少民众前往台当局卫生事务主管部门抗议，并送上“自生自灭”牌匾，讽刺民进党当局荒腔走板的防疫政策，要求陈时中下台，并高喊“人民拒绝自生自灭”。

放任疫情，紧盯选情。2022年台湾地区“九合一”县市长选举将在年底举行。有台媒曝料，民进党高层将派陈时中参选台北市长。近段时间，陈时中疯狂拼选举，又是拍杂志封面，又是参加演唱会，协助县市观光促销活动，还抽空参加一场又一场的餐叙、会议，这些都与防疫工作无关，尽显陈时中心系选举、无心防疫的丑陋嘴脸。

民进党当局不顾疫情的荒唐举动不止这一桩。上周四，在台湾地区立法机构，民进党依仗人数优势，仅用5分钟就强行通过旨在为“公务机要费除罪化”的所谓“会计法”草案。

该草案提出，“2006年12月31日以前台湾各机关支用的机要费、特别费，其报支、经办、核销、支用及其他相关人员的财务责任均视为解除，不追究行政及民事责任；如涉刑事责任者则不罚”。陈水扁一案正好就发生在2006年下半年，外界质疑，此举是试图替贪腐案在身的陈水扁“解套”。

岛内舆论对民进党当局的粗暴野蛮行为表示谴责，更痛批当前疫情延烧，民进党当局竟然还有心思为陈水扁的贪赃枉法行为“解套”，根本就是把自身政治利益看得比民众的生命健康更重要。

“公务机要费案”缠讼逾15年，台湾地区前领导人陈水扁的贪腐事实早已板上钉钉，何以如今又被民进党拿出来翻案？岛内分析人士指出，2022年台湾县市长选举即将到来，民进党当局此时忙着为陈水扁“洗白”，是为了不因旧案而影响民进党选情，甚至因陈水扁“除罪”而争取到更多中间选票。

对此，台湾《联合报》发表评论质疑，在民众将焦点放在防疫之际，民进党当局却要趁乱帮陈水扁“除罪”，各种只顾选情的小动作，只会引来民众更多的反感，最终搬起石头砸自己的脚。

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我们昨天讲解了两个长直道的过完技巧，今天我来说说这个发夹弯

在许多初学者眼中，发夹弯就是让车减速到最低速的地方

其实事实并不是这样的，现在我来分析一下

在过弯中，我们现在会用到晚切弯，具体什么是大家看我下面放的网页

我们在发夹弯是就是要用晚切弯的方法过弯，即加速到外圈的33号店就可以开始加速了，不用再等待彻底过后在加速，这会比较有效的提高成绩。

下面进入代码分析

def reward_function(params): ''' Example of rewarding the agent to follow center line ''' # Read input parameters track_width = params['track_width'] distance_from_center = params['distance_from_center'] # Calculate 3 markers that are increasingly further away from the center line marker_1 = 0.1 * track_width marker_2 = 0.25 * track_width marker_3 = 0.5 * track_width # Give higher reward if the car is closer to center line and vice versa if distance_from_center <= marker_1: reward = 1 elif distance_from_center <= marker_2: reward = 0.5 elif distance_from_center <= marker_3: reward = 0.1 else: reward = 1e-3 # likely crashed/ close to off track return reward