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香港郊遊路徑
特色路徑

除了以上的郊遊徑，有一些郊遊路徑同樣具有特色，部分穿梭於城市與郊野之間，當中有部分是由區議會籌建。
| 名稱 | 起點 | 終點 | 長度（km） | 需時（hr） | 郊野公園 | 行政區劃 | 備註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
香港島
| 南區海濱長廊 | 堅尼地城站 | 赤柱正灘 | 18.8 | 6.5 | 郊野公園之外 | 中西區和南區 | 開放 |
| 金督馳馬徑 | 黃泥涌峽大潭水塘道 | 鰂魚涌柏架山道 | 9 | 3 | 郊野公園之外 | 東區 | 開放 |
| 香港仔水塘循環線 | 香港仔郊野公園2號郊遊場 | 香港仔郊野公園2號郊遊場 | 5 | 2 | 香港仔 | 南區 | 開放 |
| 金夫人馳馬徑 | 香港仔水塘道近灣仔峽 | 南風道和深水灣道交界 | 4.5 | 1.5 | 香港仔 | 南區 | 部分與港島徑第四段重疊；開放 |
| 紫羅蘭山徑 | 黃泥涌水塘公園 | 淺水灣坳 | 3.5 | 2 | 大潭 | 南區 | 開放 |
| 黃泥涌峽徑 | 大潭水塘道近陽明山莊 | 黃泥涌峽道 | 3 | 1.5 | 郊野公園之外 | 灣仔區 | 開放 |
| 碧珊徑 | 薄扶林道近瑪麗醫院 | 寶珊道 | 2.2 | 1 | 龍虎山 | 中西區 | 開放 |
| 野豬徑 | 大風坳 | 大潭道 | 2.2 | 1 | 大潭 | 南區 | 與途經山峰同名；開放 |
| 荷蘭灣徑 | 灣仔峽道 | 馬己仙峽道 | 1.4 | 1 | 郊野公園之外 | 灣仔區 | 開放 |
| 松林廢堡歷史徑 | 克頓道 | 松林廢堡 | 0.3 | - | 龍虎山 | 中西區 | 開放 |
| 香港仔輪椅徑 | 香港仔傷健樂園 | 香港仔傷健樂園 | 0.2 | - | 香港仔 | 南區 | 開放 |
九龍及新界
| 西貢大浪灣遠足徑 | 西灣亭 | 北潭凹 | 12 | 4 | 西貢東 | 西貢區和大埔區 | 大部份與麥徑第二段重疊；開放 |
| 大埔滘林徑（黃路） | 大埔滘自然教育徑西端 | 大埔滘自然教育徑西端 | 10 | 2.5 | 郊野公園之外（大埔滘自然護理區） | 大埔區 | 開放 |
| 大埔滘林徑（啡路） | 大埔滘自然教育徑西端 | 大埔滘自然教育徑西端 | 7.5 | 2 | 郊野公園之外（大埔滘自然護理區） | 大埔區 | 開放 |
| 大埔滘林徑（藍路） | 大埔滘自然教育徑西端 | 大埔滘自然教育徑西端 | 4 | 1 | 郊野公園之外（大埔滘自然護理區） | 大埔區 | 開放 |
| 大埔滘林徑（紅路） | 大埔滘自然教育徑西端 | 大埔滘自然教育徑西端 | 3 | 0.8 | 郊野公園之外（大埔滘自然護理區） | 大埔區 | 開放 |
| 戰地遺跡徑 | 大老山 | 筆架山 | 9 | 3 | 獅子山和馬鞍山 | 黃大仙區和沙田區 | 大部分與麥徑第五段重疊；開放 |
| 城門東郊遊徑 | 菠蘿壩 | 菠蘿壩 | 6.3 | 3 | 城門和金山 | 荃灣區和沙田區 | 經衛徑第六段及麥徑第六段；開放 |
| 城門西郊遊徑 | 菠蘿壩 | 菠蘿壩 | 2.3 | 1.25 | 城門 | 荃灣區 | 經菠蘿壩自然教育徑；開放 |
| 沙田郊野步行徑（黃徑） | 城門林道（針山段） | 火炭站 | 5.2 | 2.5 | 部分屬城門 | 沙田區 | 開放 |
| 沙田郊野步行徑（橙徑） | 城門燒烤區9號場 | 大圍新村 | 4.7 | 3 | 部分屬城門 | 沙田區 | 經下城門水塘；開放 |
| 沙田郊野步行徑（啡徑） | 小瀝源廣善街 | 大水坑梅子林村 | 3.9 | 2 | 部分屬馬鞍山 | 沙田區 | 部分與梅花古道重疊；開放 |
| 沙田郊野步行徑（紅徑） | 城門林道（針山段） | 大圍松嶺路 | 3.5 | 1.5 | 部分屬城門 | 沙田區 | 開放 |
| 沙田郊野步行徑（藍徑） | 城門林道（針山段） | 沙田排頭村 | 3.3 | 1.5 | 部分屬城門 | 沙田區 | 開放 |
| 沙田郊野步行徑（紫徑） | 沙田圍 | 沙田坳 | 2.8 | 1.75 | 獅子山 | 沙田區 | 開放 |
| 沙田郊野步行徑（綠徑） | 沙田道風山路 | 沙田排頭村 | 1.2 | 0.5 | 郊野公園之外 | 沙田區 | 途經萬佛寺；開放 |
| 梧桐寨瀑布徑 | 梧桐寨 | 梧桐寨 | 4.4 | 3 | 大帽山 | 大埔區 | 開放 |
| 甲龍林徑 | 荃錦坳 | 甲龍 | 3.9 | 2.5 | 大欖 | 荃灣區和元朗區 | 開放 |
| 孖指徑 | 金山路近走私嶺靶場 | 金山路近盡頭 | 2 | 1 | 城門和金山 | 荃灣區和葵青區 | 與途經山峰同名；開放 |
| 橋咀行山徑 | 橋咀西岸 | 廈門灣 | 2 | 1 | 橋咀 | 西貢區 | 雖然位處郊野公園範圍，但由西貢區議會籌建 |
| 小夏威夷徑 | 井欄樹 | 將軍澳村 | 1.8 | 0.75 | 郊野公園之外 | 西貢區 | 開放 |
| 青衣細山徑 | 青衣西路近青華花園 | 青康路近美景花園 | 1.6 | 1 | 郊野公園之外 | 葵青區 | 開放 |
| 屯門徑（第一段） | 麥理浩徑第十段引水道盡頭 | 怡樂花園（景新徑） | 1.6 | 1 | 郊野公園之外 | 屯門區 | 開放 |
| 屯門徑（第二段） | 屯門徑第一段若夢園 | 虎地燒烤場 | 1.2 | 0.75 | 郊野公園之外 | 屯門區 | 開放 |
| 大帽山遠足研習徑 | 扶輪公園 | 扶輪公園 | 0.4 | 1 | 大帽山 | 荃灣區 | 開放 |
| 北潭涌遠足研習徑 | 北潭涌傷健樂園 | 北潭涌傷健樂園 | 0.4 | 0.5 | 西貢西 | 西貢區 | 受北潭涌傷健樂園工程所影響，部份開放 |
離島
| 蒲台郊野徑 | 蒲台公眾碼頭 | 蒲台公眾碼頭 | 5.8 | 3.5 | 郊野公園之外 | 離島區 | 開放 |
| 香港奧運徑 | 白芒 | 梅窩 | 5.6 | 2 | 北大嶼及其擴建部份 | 離島區 | 開放 |
| 昂平奇趣徑 | 昂坪 | 昂坪 | 2.5 | 0.75 | 南大嶼 | 離島區 | 開放 |
古道

古道為昔日連接鄉村間或墟市間的要道，由附近鄉民人手開發而成，古道多以石塊鋪設穿梭於林中接通兩地。經過多年城市發展和變遷，昔日的古道部分已融合為各熱門郊遊路徑或道路的一部份，部分人跡罕至的古道則已漸漸湮没於山林中。古道分岔處亦間中可見由昔日鄉民所立，簡單刻上左右方目的地的石碑，稱為「問路石／指路石」。
古道之名稱多為近代遠足人士以其連接之兩地或途經地點取名而成，故同一古道可能有多於一個稱呼。部份古道的路徑可能不明顯或不連貫。古道眾多，未能盡錄。
古道 > 香港島

張保仔古道(舊山頂道至克頓道，部分路段於1972年六一八雨災中被沖毀)
筲箕灣古道 (赤柱至筲箕灣，大部分已被大潭道取代，只餘下零散石砌古橋遺蹟)
赤柱古道 (淺水灣南灣道至赤柱佳美道，近佳美道一段建有石砌古橋，部分納入南區海濱長廊)
古道 > 九龍（及九龍連接新界）

慈沙古道 (慈雲山至沙田圍，已被納入沙田郊野徑)
慈觀古道 (慈雲山至觀音山)
九沙古道／尖沙徑 (九龍水塘／尖山至沙田筆架山引水道)
乾隆古道 (馬仔坑經九龍坳至沙田紅梅谷)
獅紅古道 (獅子山九龍坳經望夫石至沙田紅梅谷)
古道 > 新界東部及北部（沙田區、大埔區、北區）

梅花古道 (大水坑梅子林至小瀝源花心坑，已納入沙田郊野徑)
石壟仔古道 (石壟仔至大水坑梅子林)
茅坪古道／梅子林古道 (茅坪至大水坑梅子林)
割草坳古道 (水泉澳至割草坳／吊草岩)
蓮菴古道 (蓮澳至林村谷大菴)
龍丫排古道 (林村谷龍丫排至小菴山)
碗窰古道 (碗窰至蓮澳，已納入衛奕信徑第八段)
禾萬古道 (林村谷禾寮至梧桐寨萬德苑)
鴉山古道 (洞梓鴉山至沙螺洞)
鳳馬古道 (大埔鳳園經沙螺洞至丹山河谷地／沙頭角馬尾下)
雲水古道 (九龍坑經九龍坑山／雲山桔仔山坳至流水響／丹山河谷地，已納入流水響郊遊徑)
南馬古道 (鹿頸南涌經龜頭嶺至馬尾下，已納入南涌郊遊徑)
龍田古道 (老龍田至鹿頸南涌，已納入南涌郊遊徑)
橫七古道 (橫山腳至七木橋，已納入衛奕信徑第十段)
烏七古道 (烏蛟騰至七木橋，部分已開辟為烏蛟騰路)
烏涌古道 (烏蛟騰至船灣涌尾)
烏犁古道 (烏蛟騰經九担租至犁頭石)
媽騰古道 (分水凹亞媽笏至烏蛟騰，部分已納入烏蛟騰郊遊徑)
犁三古道 (犁頭石至三椏)
苗三古道 (上苗田／下苗田至三椏)
荔谷古道 (荔枝窩經分水凹至谷埔)
谷鎖古道 (谷埔經尖光峒坳至鎖羅盤)
紅滘古道 (紅石門至船灣大滘／小滘)
禾蓮古道 (禾徑山至蓮麻坑，部分因興建新界東北堆填區被毀，中段與塘肚古道及石水古道重疊)
塘肚古道 (塘肚山至石寨下)
石水古道 (石寨下至水牛槽)
坪輋廟徑古道 (坪輋經長山古寺／廟徑至沙頭角禾坑，因興建沙頭角公路及禾徑山路，已毀)
古道 > 新界中部（荃灣區、元朗區）

元荃古道 (元朗大棠至荃灣柴灣角，已納入元荃古道郊遊徑)
甲龍古道 (荃錦坳經甲龍至雷公田，已納入甲龍古道郊遊徑)
城門坳古道／荃大古道 (城門坳／鉛礦坳至大埔墟，大部分已納入衛奕信徑第七段)
田深古道 (田夫仔至深井)
田青古道 (田夫仔至青龍頭)
大錦古道 (大欖涌吉慶橋至錦田八鄉)
古道 > 新界西部（屯門區）

花朗古道 (青山谷花香爐至龍鼓灘南朗／北朗)
大楊古道 (下白泥大水坑經良田坳至屯門舊墟楊小坑；約等於現時的菠蘿山軍路)
望龍古道 (望后石至龍鼓灘，因開辟龍門路及沿路重工業區，已毀)
白龍古道 (白泥至龍鼓灘，因興建新界西堆填區，已毀)
古道 > 西貢及清水灣

西貢古道／蠔涌古道 (飛鵝山茶寮坳／百花林至西貢蠔涌)
昂平古道 (西貢昂平至大水井，已納入馬鞍山郊遊徑)
北港古道 (西貢北港至茅坪)
企壁山古道 (西貢企壁山至打瀉油坳)
黃竹山古道 (茅坪經黃竹山至打瀉油坳)
大水井古道 (西貢大水井至茅坪)
水牛古道 (打瀉油坳經水牛山腰至石芽背，已納入麥理浩徑第四段，又稱「萬里長城」)
大腦古道 (蠔涌谷大腦至蠔涌)
茂蠔古道 (飛鵝山茂草岩至蠔涌)
榕北古道／榕北走廊 (榕樹澳至北潭涌)
鹿赤古道／鹿赤走廊 (鹿湖至赤徑)
海荔古道 (海下經南山洞至荔枝莊)
榕大古道 (榕樹澳至大環，因開辟西沙公路，已毀)
元五墳古道 (元五墳至上窰，已納入北潭涌自然教育徑)
大北古道 (大網仔經低坳至北潭涌)
北潭凹大輋嶺古道 (北潭凹／大輋嶺至北潭涌，部分已開辟為北潭路)
古道 > 離島區

東澳古道 (東涌牛凹至大澳)
東梅古道 (東涌低埔至梅窩，已納入香港奧運徑)
南山古道 (南山至梅窩)
法門古道／漕溪古道 (石門甲羅漢寺沿漕溪至昂坪)
石壁古道 (石壁至昂坪，已納入石壁郊遊徑)
鹿湖古道 (大澳經羌山鹿湖至昂坪，部分已開辟為大澳道及昂平路)
二澳分流古道 (二澳至分流，已納入鳳凰徑第七段)
洪聖爺古道 (南丫島洪聖爺至蘆荻灣)
相關人物

陳溢晃先生，已故正剛旅行隊領隊暨香山學社創辦人，《旅行家》期刊主编
梁榮亨先生，友晟旅遊創辧人暨領隊，旅遊攝影叢書主筆
呂沛銘先生，《旅行家》期刊特約作者
參考資料

↑   (PDF).   [2023-05-21]. （原始内容存档 (PDF)于2021-10-22）.  （页面存档备份，存于）
↑  .   [2024-03-01]. （原始内容存档于2024-03-05）.
1 2  因2008年6月香港暴雨所造成的滑坡關係，一度長期封閉，及後於2011年4月8日重新開放。
1 2 3 4 5 6 7  . 萬里機構.   [2021-02-09]. （原始内容存档于2021-02-14）.  （页面存档备份，存于）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19  見於1952年《華僑日報》出版的《香港九龍新界旅行手冊》，庸社行友領隊吳灞陵主編
1 2  . 香港01. 2021-02-21  [2021-06-21]. （原始内容存档于2021-07-15） （中文（香港））.  （页面存档备份，存于）
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1 2  Danny Chan. . 丹尼LOHAS生活誌.   [2020-12-19]. （原始内容存档于2022-01-21）.  （页面存档备份，存于）
地政總署測繪處. . 地政總署. 2008. 9789625671659.
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香港古道研究—行政摘要 （页面存档备份，存于）
. 東方日報. 2010-07-19  [2021-02-09]. （原始内容存档于2010-07-24） （中文（香港））.  （页面存档备份，存于）
站外鏈結

郊野樂行 （页面存档备份，存于）
電訊管理局 數碼地圖
標距柱 （页面存档备份，存于）
均衡定向 - 學校定向 - OAHK （页面存档备份，存于）
香港地質公園 地質遊覽路線
設施及道路封閉通告
中原地圖：行山及遠足徑[永久]
香港特別行政區康樂及文化事務署《行山樂》 （页面存档备份，存于）
广西咨议局

广西咨议局是1909年至1911年间在广西省设立的咨议局。
历史

1907年，清政府预备立宪，决定于各省设立咨议局。1908年，广西巡抚张鸣岐设立广西咨议局筹备处，以藩司余诚格、提学使李翰芬、臬司王芝祥为总办。1909年10月14日，广西咨议局正式在桂林宣告成立，陈树勋为议长，唐尚光、甘德蕃为副议长，黄宏宪等10人为常驻议员。1910年第二次常年会召开，议长陈树勋、副议长唐尚光因为进京供职而请辞，会议选举甘德蕃为议长，秦步衢、黄宏宪为副议长。辛亥革命爆发后广西独立，咨议局随之撤销，改为广西省临时议会。
议员

广西咨议局共有议员57人：
议长：陈树勋（1910年辞职）、甘德蕃（1910年任）
副议长：唐尚光（1910年辞职）、甘德蕃（1910年升任议长）、秦步衢（1910年任）、黄宏宪（1910年任）
议员：林锡畴、李识韩、梁廷栋、黄宏宪（1910年任副议长）、苏树翰、朱景辉、陈太龙、蒙经、莫汝庞、植自森、罗蔼吉、黎赓尧、唐钟元、程修鲁、周维宗、熊德望、吴赐龄、王钟骥、韦尚志、陈国麟、林舒升、冯汝梅、常远昉、蒋庚藩、姚克让、吴寿松、梁培瑛、莫文奎、邱建中、黄晋蒲、钟廷隽、毛鸿济、卢瑞春、廖济斌、苏继轼、徐新伟、何俊、秦步衢（1910年任副议长）、黄永祥、覃祖烈、卢树芳、韦先发、夏开运、梁启璋、曾文鸿、许修恭、宋源学、梁书云、黄乃昌、陆步云、古济勋、陆杏林、岑润传、孙丕显
莊·干維

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 
個人
全名:  Jonathan Conway
出生日期:   (1977-05-06) 1977年5月6日（47歲）
出生地點:  美國賓夕法尼亞州 美迪亞市
身高:  6英尺6英寸（1.98）
位置:  守門員

現在所屬:  紐約紅牛
球衣號碼:  18
青年隊
1996-99:  羅格斯
職業*
| 年份 |  球隊 |  （） |   |
| 2000-05 2006- |  聖荷西地震 紐約紅牛 |   18 0(0)  54 0(0)  |   |
 * 職業次數與數僅計算國內聯賽部份 最後更新於：12 January 2008 ‡ 次數和數 最後更新於：1 December 2006
（Jonathan "Jon" Conway，1977年5月6日—）出生於賓州，美國足球運動員，司職守門員，現效力美職聯紐約紅牛。
干維進入大学前，曾效力勁旅FC迪高（F.C Delco）。在羅格斯大學畢業後，干維參加2000年選秀大會，結果排名第28，被聖荷西地震選中。
球會生涯

干維在加入職業足球的初期，成為祖·簡朗（Joe Cannon）的替補。簡朗於2003年離隊轉至法國踢球後，他得到正選上陣機會。可是干維在季前，足踝遭受到重創，地震不得不尋找代替者。代替他位置的球員為加拿大男足門將、效力USL足球聯賽球會羅徹斯特怒犀柏·安斯特，柏·安斯特後來成為美職年度最佳門將。倒霉的干維長期坐「冷板凳」，只能在美國公開盃及安斯特受傷或出戰國際賽時才偶爾得到上陣機會。干維共贏得兩次美國盃冠軍。
2005年球季後，球隊將他換至紐約紅牛，以取得一個第四輪選秀權
2006年，干維在全季的失球率為1.00，又為球隊帶來7勝2負3和以及5次致命撲救，成績乃聯盟之冠。2007年，干維在陣6勝5負2和4次撲救，失球率為1.10。進入2008年球季，他成為紅牛的正選，成為聯盟最佳守門員之一。
2008年10月16日，干維和後衛謝夫·柏基（Jeff Parke）因在藥檢中對藥物呈陽性反應，被停賽10場及扣除10%薪金。干維和柏基，在ATD（全名androstatriendione）和寶丹酮代謝（boldenone metabolite）這兩種禁藥中測試呈陽性反應。這停賽事件乃美職大聯盟歷史最嚴重的一次。
美職聯統計數字

資料來源：MLS美職聯官方網頁，最後更新於2009年2月11日 (三) 11:41 (UTC)
| 球會 | 球季 | 常規賽> 上陣 | 常規賽> 失球 | 常規賽> 失球率 | 季後賽> 上陣 | 季後賽> 失球 | 季後賽> 失球率 | 合計> 上陣 | 合計> 失球 | 合計> 失球率 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 聖荷西地震 | 2000 | 6 | 10 | 1.64 | 0 | 0 | - | 6 | 10 | 1.64 |
| 聖荷西地震 | 2001 | 1 | 1 | 1.00 | 0 | 0 | - | 1 | 1 | 1.00 |
| 聖荷西地震 | 2002 | 3 | 6 | 2.98 | 0 | 0 | - | 3 | 6 | 2.98 |
| 聖荷西地震 | 2003 | 3 | 6 | 1.93 | 0 | 0 | - | 3 | 6 | 1.93 |
| 聖荷西地震 | 2004 | 5 | 3 | 0.60 | 0 | 0 | - | 5 | 3 | 0.60 |
| 聖荷西地震 | 2005 | 0 | 0 | - | 0 | 0 | - | 0 | 0 | - |
| 紐約紅牛 | 2006 | 12 | 12 | 1.00 | 2 | 2 | 1.00 | 14 | 14 | 1.00 |
| 紐約紅牛 | 2007 | 14 | 14 | 1.10 | 2 | 1 | 0.50 | 16 | 15 | 0.98 |
| 紐約紅牛 | 2008 | 28 | 42 | 1.50 | 0 | 0 | - | 28 | 42 | 1.50 |

註：上陣場數包括正選及後備，失球率以上陣分鐘除90分鐘計算。
參考資料

↑  . ESPNsoccernet News Services. December 5, 2005  [2008-12-27]. （原始内容存档于2008-05-18）.
↑  .   [2008-12-27]. （原始内容存档于2008-10-20）.
↑  MLSnet.com紐約紅牛網站 的存檔，存档日期2009-08-22.
丛台区各级文物保护单位列表

以下为河北省邯郸市丛台区各级文物保护单位列表。
全国重点文物保护单位

| 编号 | 名称 | 分类 | 地址 | 时代 | 公布 | 图像 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 赵王陵 | 5-146 | 古墓葬 | 邯郸县三陵、永年县 | 戰國 | 2001年6月25日 |  |
| 黄梁梦吕仙祠 | 7-0756 | 古建筑 | 邯郸县黄粱梦村 | 明至清 | 2013年3月5日 1982年7月23日河北省文物保护单位2-103 |  |
河北省文物保护单位

| 编号 | 名称 | 分类 | 地址 | 时代 | 公布 | 图像 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2-30 | 武灵丛台 | 古建筑 | 战国、明、清 | 邯郸市市区内 | 1982年7月23日 |  |
| 2-246 | 三陵墓群 | 古墓葬 | 战国、汉 | 邯郸市邯郸县陈三陵村、寺窑村、周窑村一带 | 1982年7月23日 |  |
| IV-5-26 | 邯郸展览馆建筑群 | 近现代重要史迹及代表性建筑 | 1968年 | 邯郸市中华北大街 | 2001年2月7日 |  |
安德烈斯·贝略

| 安德烈斯·贝略 Andrés Bello |
| --- | --- |
雷蒙·蒙瓦桑（Raymond Monvoisin）所绘之肖像
出生: 安德烈斯·德赫苏斯·马里亚·何塞·贝略·洛佩斯 (1781-11-29)1781年11月29日  西班牙帝国委内瑞拉总督区（英语：）加拉加斯 （今 委內瑞拉加拉加斯）
逝世: 1865年10月15日(1865歲—10—15)（83歲）  智利圣地亚哥
國籍: 委内瑞拉、智利
文學運動: 新古典主义
代表作: 《致诗神》

簽名: 
安德烈斯·贝略（西班牙語：；1781年11月29日—1865年10月15日），全名安德烈斯·德赫苏斯·马里亚·何塞·贝略·洛佩斯（），又译安德烈斯·贝约，是出生于委内瑞拉的外交家、法学家、哲学家、教育家、语文学家、诗人、人文主义者。
最初是加拉加斯的殖民政府官员，曾参与委内瑞拉独立运动。1810年起担任委内瑞拉、大哥伦比亚和智利驻伦敦大使。1829年起移居智利，曾任智利外交部长及议员，参与编撰《智利民法》，并且是智利大学首任校长。贝略的政治、法律和文学著作影响重大、成就斐然，是西班牙语美洲文化的重要奠基部分。
贝略是拉丁美洲克里奥尔文化的重要象征人物。贝略的形象出现在委内瑞拉玻利瓦尔和智利比索的纸币上。委内瑞拉亦有以安德烈斯·贝略为名的勋章以及以他为名的安德烈斯·贝略天主教大学。《经济学人》的拉丁美洲专栏以安德烈斯·贝略命名。
生平

1781年11月29日，安德烈斯·贝略出生在委内瑞拉的加拉加斯的一个知识分子人家。贝略的家庭来自加那利群岛，父母分别是巴托洛梅·贝略与安娜·安东尼娅，巴托洛梅是一名律师及音乐家，在家庭环境的熏陶下，贝略自幼好学，少年时期在修道院跟随神父克里斯托瓦尔·德克萨达（Cristóbal de Quesada）学习拉丁语，克萨达博闻强识，也是新格拉纳达总督的秘书，他曾教授贝略拉丁文、《堂吉诃德》、佩德罗·卡尔德隆·德·拉·巴尔卡及洛佩·德·维加的戏剧作品，在15岁时，贝略便将《埃涅阿斯纪》第五卷从拉丁语译成了西班牙语。
安德烈斯·贝略于1796年加入圣罗莎学院（委内瑞拉中央大学前身），学习文理學、法学和医学，1800年5月9日，他以文学学士身份毕业。就读期间，贝略自学了英语和法语，还自行组织授课，日后推动南美洲脱离西班牙独立的西蒙·玻利瓦尔也曾师从贝略学习地理与文学。1802年，贝略进入都督府任职，同时担任《加拉加斯报》（Gazeta de Caracas）等多家报刊的主编，出版许多政治文学著作和译作，成为加拉加斯最富才识的人物之一。他的早年著作包括《委内瑞拉历史概要》（Resumen de la historia de Venezuela）和《1810年委内瑞拉大事手册及外行通用指南》（Calendario manual y guía universal del forastero en Venezuela para el año de 1810）。他也是一名小有名气的诗人，翻译了伏尔泰的悲剧《祖利马》；其诗作《与诗谈论》（Alocución a la Poesía）和《致热带地区农艺的颂歌》（La agricultura de la zona tórrida），被誉为克里奥尔文学的开端及拉丁美洲文学的“独立宣言”。著名地理学家亚历山大·冯·洪堡考察委内瑞拉期间，安德烈斯·贝略曾陪同。
1810年4月19日，安德烈斯·贝略参与委内瑞拉独立运动，参加了罢免加拉加斯都督的政变。新的加拉加斯最高议会成立后，指派安德烈斯·贝略为外交部长。同年6月10日，安德烈斯·贝略、玻利瓦尔和路易斯·洛佩斯·门德斯（Luis López Méndez）三人作为新独立的委内瑞拉政府代表赴伦敦请求援助，是为委内瑞拉的第一次外交出使。安德烈斯·贝略留在伦敦，并在此生活了19年，先后作为委内瑞拉、大哥伦比亚和智利驻伦敦的外交官。
1829年，瓜地馬拉作家安东尼奥·何塞·德·伊里萨里写信给智利政府，建议当局重用贝略，1829年2月14日，贝略偕妻子离开英国，移居智利。贝略成为智利外交部长，为智利的法律和人文领域做出极大贡献。他在圣地亚哥担任议员、大学教授，及多家报刊的主编。作为一位立法者，贝略是智利民法编撰工作的发起人和主要参与者。他所参与编写的智利民法在当时的时代极具创新性，影响深远。此外，他的著作《国际法原则》和《西班牙语语法》至今在美洲拥有巨大影响。1842年，贝略启发及支持了智利大学的成立，贝略本人担任校长及文学、法律和政治系教授。1865年10月15日，贝略在圣地亚哥病逝。
参考资料

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湖南咨议局

湖南咨议局是1909年至1911年间在湖南省设立的咨议局。
历史

1907年，清政府预备立宪，决定于各省设立咨议局。1909年10月14日，湖南咨议局正式在长沙府学宫明伦堂宣告成立，谭延闿为议长，冯锡仁、曾熙为副议长。辛亥革命爆发后撤销。
议员

湖南咨议局议员共计84人，包括定额82人，另有候补2人：
议长：谭延闿
副议长：曾熙、冯锡仁
议员：刘忠训、罗亮杰、王章永、黄自元、罗杰、刘润珩、李恒泽、刘本钟、郭景鏊、谭兆元、刘国泰、丁蕃绶、周广询、丁鸣盛、刘佐璇、易宗羲、范耀垣、陈炳焕、陈文玮、粟戡时、易宗夔、陈晋鑫、左学谦、龙璋、周熙埏、程希洛、黎尚雯、刘善渥、汤鲁璠、郑业树、周铭勋、谢宗海、李积璇、刘承孝、杨生春、侯昌铭、蒋定翎、李执中、曾继辉、萧湘柱、潘振铎、周毓丰、王鼎峙、李有珪、刘泽林、石秉钧、向荣、刘献典、吕鼎元、萧鲤祥、周名建、陈兆葵、罗蔚廷、钟才宏、钟逢优、唐右桢、丁沅、皇甫天成、邹士桢、张文卿、冯士侗、李永翰、郑鼎、姚炳麟、胡璧、周鸿勋、洪泽灏、何步蟾、姜岳崧、杨若时、杨本沼、储世镜、何居怡、朱廷利、陈为鉴、彭施涤、杨廷珪、黄本昆、陆鸿逵、吴树声、何朝钦
王處一

王處一（1142年4月15日—1217年5月28日），号玉阳子，山東寧海州東牟（今山東乳山）人。一说玉阳是王處一的字，他的号是介陽子、全阳子或华阳子，是中国金朝、元朝交际时期的一位道教哲学家，是全真七子之一。元世祖封號「玉陽體玄廣度真人」，元武宗加封「玉陽體玄廣慈普度真君」。
生平

王處一本名不詳，金熙宗皇統二年壬戌三月十八日（1142年4月15日）生於山東寧海東牟。
金世宗大定八年戊子（1168年）二月，王處一开始从师王重阳，隐居于昆嵛山烟霞洞修行。1188年他应金世宗召赴汴京主持万春节的道事。王處一主张无为，放弃所有的世事，只修心性。王處一也是一位词人，他的多部作品留传至今。
金宣宗貞祐五年丁丑四月二十二日（1217年5月28日），王處一於文登天寶觀端坐而逝。
王處一之母周氏亦隨其出家，王重陽訓名曰德清，號玄靖散人。
金庸小說中的王處一

| 金庸武侠小说人物 |
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姓名: 王處一
綽號: 鐵腳仙
道號: 玉陽子
门派: 全真教
师父: 王重陽
徒弟: 趙志敬
武功
内功: 全真心法 全真教內功
轻功: 金雁功
绝技: 全真劍法 三花聚頂掌法
兵器: 劍
金庸在他的《射雕英雄傳》及《神雕俠侶》中将全真七子描写为文武双全、生死与共的豪侠，其中也包括王處一。王處一的武功在七子之中數次強，在全真教中的威名及武功仅次于師兄长春子丘處機，人称「铁脚仙」，內功修為深厚。因為曾經與人打賭，而独足跂立、凭临万丈深谷，使一招“风摆荷叶”，由此威服河北、山东群豪。徒弟為趙志敬。
但与小说中的人物形象不同的是，史實的王處一並不是一个強烈反金立場鮮明的人物。
登場回數:(射)7-8,11,25-26,34-35,(神)4,27-28
|  论 编全真道 |
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興起: 王重陽 · 五祖七真 · 昆嵛山 · 石堂山 · 内丹 · 三教（三教合流）
北五祖: 王玄甫 · 鍾離權 · 吕洞宾 · 劉海蟾 · 王重陽
五祖派: 少陽派 · 正陽派 · 純陽派 · 海蟾劉祖派 · 重陽派
北七真: 馬鈺 · 譚處端 · 劉處玄 · 丘处机 · 王處一 · 郝大通 · 清靜元君孙不二
北宗: 遇仙派 · 南无派 · 隨山派 · 龙门派 · 崳山派 · 華山派 · 清静派
北宗祖庭: 永乐宫 · 重阳宫 · 白云观
四大丛林: 白云观 · 八仙宫 · 玄妙观 · 长春观
南五祖: 張伯端 · 石泰 · 薛式 · 陳楠 · 白玉蟾
南七真: 張伯端 · 石泰 · 薛式 · 陳楠 · 白玉蟾 · 劉永年 · 彭鶴林
南宗: 即紫陽派
南宗祖庭: 桐柏宫
↑  《金蓮正宗仙源像傳》—『玉陽子』
东亚传统度量衡

东亚传统度量衡，通称度量衡，指源于中国而广泛应用于东亚各国的传统计量体系。日本多称为尺貫法，也称尺间法，其中“尺”为东亚通用的长度单位，“贯”在日本为重量单位，“间”为日本长度单位。受日本称法影响，朝韩的传统计量体系，也被称为“尺斤法”（），其中“斤”为东亚通用的重量单位。
历史 > 中国

条目：中國度量衡
在古代，计量体系也被称为“度量衡”，“度”指长度，“量”指容量，“衡”指重量。中国古代独立构建了自己的计量体系，而周边的朝韩日越等国计量体系的形成则深受中国影响。日常生活离不开物件的计量，史前人类根据人体器官来确定长度标准，作为长度单位的“步”、“拃”、“指”等至今仍在汉语地区日常生活中使用。
《大戴礼记·五帝德》记载黄帝时设置有衡、量、度、亩、数，谓之“五量”。《尚书·舜典》说舜“同律度量衡。”《史记》中记载“禹，左准绳，右规矩”“身为度，称以出。”就是说禹以自己身体的一些尺寸为标准，订立计量制度。由于多为后人追述，传说成分居多。
早在夏商时期，中国人的度量衡已经从萌芽进步到了相关制度的初步建立。商周时期，计量工具及其管理已比较完备，初步建立了度量衡体系。中央和地方都设有专职的官吏，负责度量衡标准器的颁发、检定和使用。在出土的商周文物资料中，计量单位不乏多见，如发现的甲骨文记载“其礻登新鬯二升，一卣”等。
春秋时期，随着井田制的破坏和私田的大量出现，各诸侯国相继改征田赋，对度量衡的需求日增，计量制度也渐趋完备。战国时期，度量衡的应用更为广泛，制度也趋统一，如田氏代齐之后，对齐国体积单位进行了改革，并制发了标准量器；公元前356年，秦国商鞅变法，其中也对度量衡进行了改革，行“平斗桶、权衡、丈尺”之法，并制发了一批标准器。
秦灭六国一统天下，延续了秦国时的度量衡制度，并用法律形式统一了全国的度量衡制度。规定皇帝亲自颁布统一度量衡的命令，并将该命令刻在或铸在量器、衡器上，或者刻在铜版上再嵌在量器、衡器上，作为使用凭证；中央制造颁发度量衡标准器，作为各地制作和检定的标准；每年对度量衡器鉴定一次等。秦朝统一度量衡，在巩固了中央集权、促进社会经济发展的同时，对后世的度量衡制度也产生了深远的影响。
汉代基本承袭了秦代的度量衡制度，但也对部分单位进行了改革。三国时期，也基本沿用前代制度，度量衡没有大的变化。
两晋南北朝时，度量衡制度再次走向混乱。从南北朝开始，大小制正式形成，小制沿自秦汉，主要用于调乐律、测日影、定药量以及制作冠冕礼服等，大制则为当时通行。
隋朝统一中国，再次统一度量衡，将前代增大的量值固定下来。使得此时的度量衡都比秦汉时有了明显的增大。唐承隋制，度量衡仅有小的变动，如废铢用两。
唐代以后，直至明清，中国度量衡都相对统一，制度也不断完善。宋代在衡器的精密程度上有很大的发展，发明了戥称，同时将长度单位移于衡制，在最小的重量单位“钱”下，增设了十进位制的分、厘、毫、丝、忽。量制方面，宋代将十斗一斛改为五斗一斛，两斛为石。在形状上，宋将升、斗、斛一律改为截顶方锥形。明代度量衡也有发展，常用尺分为营造尺、裁衣尺和量地尺三个系统，衡器种类有杆秤、天平和精巧的戥子。清代度量衡基本沿用明制。
历史 > 日本

条目：日本度量衡
日本度量衡开始有文字记载是中国唐代文化传入的时期。在唐代之前日本的古代度量单位，也均来源于中国，但存在直接进入和经朝鲜半岛转入的区别。唐朝时期，随着中日交流的加深，日本的度量体系全盘唐化。
崇峻天皇时代（中国隋朝），一个名为久比的人从中国带回一套权衡器献给崇峻。舒明天皇时（隋唐时期），日本正式确定了“斗升、斤两”制。孝德天皇“大化革新”时期，日本从政治、经济、文化各方面全面学习唐朝，日本有了最初的度量衡制度，但无论在度量衡单位、检定制度、检定时间、器具的标准，甚至连律法格式都照抄《唐律疏议》中度量衡条目。
单位 > 长度

引
丈
尺
寸
分
1引＝10丈＝100尺＝1000寸＝10000分
单位 > 面积

顷
亩
步
尺
【汉代以前】1顷＝5亩＝500平方步＝3000平方尺　【唐代以前】1顷＝5亩＝1200平方步＝7200平方尺　【唐代以后】1顷＝10亩＝2400平方步＝12000平方尺
单位 > 体积

石
斛
斗
升
合（英语：）
龠
【宋代以前】1斛＝10斗＝100升＝1000合＝10000龠　【宋代以后】1石＝2斛＝10斗＝100升＝1000合＝10000龠
单位 > 质量

石
钧
斤
两
铢
1石＝4钧＝120斤＝1920两＝46080铢
另見

中國度量衡
参考

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汉代骨尺
壓縮感知還原演算法

壓縮感知(Compressive Sensing, CS)是一種新興的取樣方法，相比長久以來被使用的奈奎斯特取樣定理(Nyquist Sampling Theorem)，能更高效的方式採樣信號。壓縮感知最主要利用信號的稀疏性來尋找欠定線性系統的稀疏解，因此能從較少的取樣樣本中還原信號。近幾年有許多文獻提出了許多有效的算法，大多是透過迭代的方式找到係數並還原信號，相較同時找到最大係數的方式，能更精確的還原信號。
然而，壓縮感知的運作機制是建立於可同時獲得取樣後的樣本振幅與相位資訊的前提下，方能完美重建原始稀疏訊號，因此在一些現實的應用情境中，例如X射線晶體學、全像攝影、量子光學、毫米波無線通訊…等，若其佈署的感測元件或系統無法取得樣本的相位資
訊時(或相位資訊不可靠)，則會嚴重影響壓縮感知訊號重建的效果。為了克服此難題，近幾年許多研究致力於將建立在線性測量模型(Linear measurement model)下的壓縮感知理論與相關的訊號重建技術開發延伸至非線性測量系統模型；特別是針對只知道線性量測資料的振幅資訊這類的非線性模型進行深入探討。由於是在不知道量測值的相位資訊條件下完成稀疏訊號還原，因此這類的研究課題被稱為壓縮相位回復(Compressive phase retrieval)。許多高能源效益的稀疏訊號還原方法相繼被提出，例如基於凸優化理論所開發的 PhaseLift與PhaseCut還原方法，或是GESPAR以及SPARTA等貪婪式演算法(Greedy algorithms)。
還原演算法

對於壓縮感知中的稀疏信號還原有很多不同類型的演算法，這些算法大致可以被分為六類，以下將詳細敘述各類型演算法的特色。
還原演算法 > 凸鬆弛(Convex Relaxation)

這類算法最主要透過線性規劃方式求解凸優化的問題來對信號進行還原。 雖然要精確地還原信號所需的測量數量很少，但是這些方法在計算上是較複雜的。主要代表的演算法有基追蹤(Basis Pursuit, BP)、抗噪基追蹤(Basis Pursuit De-noising, BPDN)、最小角度回歸(Least Angle Regression, LARS)。
基追蹤優化公式： \min _{x}\|x\|_{1}\quad {\mbox{subject to}}\quad y=Ax.
抗噪基追蹤優化公式： \min _{x}{\frac {1}{2}}\|y-Ax\|_{2}^{2}+\lambda \|x\|_{1},
還原演算法 > 貪婪迭代演算法(Greedy Iterative Algorithm)

這類算法主要是透過迭代的方式逐步找到答案來還原信號。這類型的演算法在每次迭代中，以貪婪的方式選擇傳感矩陣 \Theta 中與 Y做內積最大的列，也就是選出與傳感矩陣中最相關的列，接著該列對 Y的貢獻將會從 Y中被減去，並且對相減之後的結果進行迭代，直到識別出正確的列集合。相比之下，最小平方誤差的方法則是在每次迭代中最小化誤差。這類演算法的優點在於運算複雜度低，還原速度快，常見的演算法有正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)、隨機梯度追蹤(Stochastic Gradient Pursuit,SGP)、正則化正交匹配追蹤(Regularized OMP)、壓縮採樣匹配追蹤(Compressive Sampling Matching Pursuit, CoSaMP)和子空間追蹤(Subspace Pursuit,SP)。
還原演算法 > 貪婪迭代演算法(Greedy Iterative Algorithm) > 正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)

正交匹配追蹤(OMP)演算法
一開始會有一個空集合 \Lambda _{0}，以及剩餘的部分 r_{0}，每次疊代都會從 {\overline {\Lambda {_{l-1}}}}找出一個A矩陣投影到剩餘 r_{l-1}有最大值的位置，把這個位置加到 \Lambda _{l}之中，並從 {\overline {\Lambda {_{l}}}}當中移除，最後再更新剩餘 r_{l}。利用疊代的方式，不斷地找出x向量當中最有可能非零的位置，直到達到演算法停止條件。
還原演算法 > 貪婪迭代演算法(Greedy Iterative Algorithm) > 隨機梯度追蹤(Stochastic Gradient Pursuit,SGP)

可視為是正交匹配追蹤的改良版，在面對雜訊的環境下也能更好地還原。整體演算法都與正交匹配追蹤相同，除了用最小二乘法(least square,LS)那一項。
最小二乘法可以用零强制线性均衡(zero forcing linear equalization,ZFLE)來實現：
x_{ZF}=A_{\Omega }^{\dagger }y=A_{\Omega }^{\dagger }(Ax+n)=x+A_{\Omega }^{T}(A_{\Omega }A_{\Omega }^{T})^{-1}n,n為雜訊
但是零强制线性均衡的缺點可以直接從上式看出，會造成放大雜訊的影響。為了解決雜訊的問題，可以利用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)均衡器來最小化整體的誤差
x_{MMSE}=A_{\Omega }^{T}(A_{\Omega }A_{\Omega }^{T}+{\frac {\sigma _{n}^{2}}{\sigma _{x|\Omega }^{2}}}I)^{-1}y
和零强制线性均衡相比，在反矩陣內部多增加了額外的項，可直接視為雜訊項目。雖然最小均方误差方法的正交匹配追蹤更能夠對抗雜訊干擾，但是 {\sigma _{x|\Omega }^{2}}和 {\sigma _{n}^{2}}並不適用壓縮感知的眾多應用上，所以並不能直接套用在壓縮感知的還原演算法上。
因為最小均方(least mean square,LMS)在不斷地迭代後的平衡值會接近最小均方误差，因此隨機梯度追蹤利用最小均方來取代最小二乘法。最小均方的迭代將根據預估誤差來調整support係數，而預估誤差可表示為：
e_{\lambda }=y_{\lambda }-{\tilde {A_{\lambda }}}{\tilde {x_{\lambda }}}
因此最小均方的梯度下降递归(gradient decent recursion)可以表示為：
{\tilde {x}}_{\lambda +1}={\tilde {x}}_{\lambda }+\mu e_{\lambda }A_{\Omega }^{T}， \mu 為step size
總結來說隨機梯度追蹤演算法裡面包含了兩個迭代循環。一個大的迭代是由正交匹配追蹤所形成，而小的循環則被大的迭代所包含，是由最小均方所形成，不斷地迭代來更新 {\tilde {x}}_{\lambda }的值。
還原演算法 > 貪婪迭代演算法(Greedy Iterative Algorithm) > 壓縮採樣匹配追蹤(Compressive Sampling Matching Pursuit, CoSaMP)

在進行該還原演算法前需要額外的輸入參數-稀疏性數量K(信號非零項的數量)。和一般的貪婪迭代演算法一樣，整個還原過程同樣是由(1)匹配追蹤(找出內積最大的列)、(2)還原值估計(通過最大內積列來估計還原值)、(3)剩餘值(residual)更新(通過估計還原值來更新誤差)不停地迭代組成。
和正交匹配追蹤不同的是正交匹配追蹤在每次迭代的匹配追蹤上只尋找並增加一個內積最大的列；而壓縮採樣匹配追蹤則在每次迭代的匹配追蹤上尋找並增加2K個內積最大的列。
壓縮採樣匹配追蹤過程：
參數定義：π為相關向量、r(t)為在第t次迭代的剩餘值(residual)、ω為在π裡面最大的值、Ω為support的集合
初始化， x(0)=0_{Px1},r(0)=y,\Omega (0)=\emptyset ,t=0
計算相關向量π
π = | A^{T}r(t)|
從相關向量π 裡面尋找出2K個最高correlation值的supports
ω  \equiv  {\underset {\omega \in [P]}{\arg max}}x{ | π(ω) | }
把找到的support加入support 集合裡面
Ω = Ω ᑌ supp(T(π,2K))，T(π,2K)為在π裡面2K個最高的值、supp(T(π,2K))為T(π,2K)的索引集合
因為初始Ω裡面含有K個supports，所以在經過3.後的Ω裡面將含有2K至3K個supports
挑出需要運算的矩陣A
A_{\Omega }= { {\vec {\theta _{j}}}|j\in \Omega }， {\vec {\theta _{j}}}為第j列的矩陣A
利用最小二乘法(least square,LS)計算出 x_{i|\Omega }(t+1)
x_{i|\Omega }(t+1) =  A_{\Omega }^{\dagger }y=(A_{\Omega }^{T}A_{\Omega })^{-1}A_{\Omega }^{T}y , x_{i|\Omega ^{C}}(t+1)= 0
以每一列絕對值的大小排列Ω 裡面的每一列，並只保留前K個最大的supports，把剩餘的刪去
Ω = supp (T(|x_{i|\Omega }(t+1)|,K))， x_{i|\Omega ^{C}}(t+1)= 0
剩餘值(residual)更新
r(t+1) = y - Ax(t+1)
如達到終止條件，結束該還原，返還x (t)；否則回到1.繼續。
終止條件：  (\lVert r(t)\rVert _{2}\leq THR)或者 (t= Iter_{max})
還原演算法 > 貪婪迭代演算法(Greedy Iterative Algorithm) > 子空間追蹤(Subspace Pursuit,SP)

子空間追蹤還原演算法和壓縮採樣匹配追蹤還原演算法相似，它們之間只有三個主要的差別。
只從相關向量π 裡面尋找出K個最高correlation值的supports，而不是K個。
Ω = Ω ᑌ supp(T(π,K))
在把K個supports移除過後，再進行一次最小二乘法，讓預估計算的值更精準。
終止條件的更改。因為壓縮採樣匹配追蹤還原演算法需要額外定義的THR來當做終止條件，故子空間追蹤用前一次迭代的剩餘值(residual)來取代THR。
\lVert r_{past}\rVert _{2}\leq \lVert r\rVert _{2}
利用剩餘值(residual)是否有在迭代過程在降低來當成循環終止條件，因此使得子空間追蹤收斂的速度比壓縮採樣匹配追蹤來的更快。
還原演算法 > 迭代閾值演算法(Iterative Thresholding Algorithm)

相較於凸鬆弛演算法，迭代方法在壓縮感知還原信號的速度更快。對於這類算法，主要透過過軟閾值或硬閾值來正確的重建信號，而閾值的大小則會根據迭代次數進行調整。 最近提出了擴展匹配追踪(Expander Matching Pursuits)、稀疏匹配追踪(Sparse Matching Pursuit)和序列稀疏匹配追蹤(Sequential Sparse Matching Pursuits)，實現了近線性還原時間。
迭代閾值算法是從Relaxation Method啟發而來，Relaxation Method是用於解決具有稀疏性的線性系統。
在迭代閾值算法中，問題一樣是被定義為：
而在此算法中，每一次的迭代主要分成兩部分：1、尋找新的解 x^{t+1}。2、更新殘值 r^{t}。
Step 1: 主要是利用投影的方式找到更新的向量方向，再透過取閾值的方式來進行優化。
x^{t+1}=\eta _{thr}(x^{t}+{\mathcal {K}}\times (A^{T}r^{t}))
而 {\mathcal {K}}是relaxation parameter，且 {\mathcal {K}}\in (0,1)。
而 \eta _{thr}(.)就是閾值函數(thresholding function)，主要就是為了使迭代的過程中，逐漸逼近具有稀疏性性質的解，而目前主要有兩大類取閾值的方式：硬閾值函數(Hard Thresholding Function)與軟閾值函數(Soft Thresholding Function)。
硬閾值函數就是將小於閾值(thr)的解，一律通通過濾成0。
軟閾值函數則是使用較為平滑的方式，將值逼近於稀疏性的解
\eta _{thr}^{S}(x)=\operatorname {sgn}(x)(|x|-thr)_{+}{\text{, where }}(z)_{+}=z\times \mathbb {I} (z\geq 0)，而 \mathbb {I} (.)是指示函數
Step 2: 利用新算出來的來進行殘差更新
r^{t+1}=y-Ax^{t+1}
之後一直等到規定的迴圈數抵達即完成還原。
而此算法是Landweber iteration的變形，若沒有加入閾值函數的話，就會收斂到 \min \|y-Ax\|_{2}^{2}。
還原演算法 > 組合/次線性演算法(Combinatorial/Sublinear Algorithms)

這類算法通過分組測試來還原稀疏信號。與凸鬆弛演算法或貪婪演算法相比，它們有高速和高效的好處，然而對於測量矩陣 \Phi 有特定模式稀疏的要求。代表性的演算法有傅里葉採樣算法(Fourier Sampling Algorithm)和鍊式追蹤(Chaining Pursuits)。
還原演算法 > 非凸最小化演算法(Non Convex Minimization Algorithms)

非凸局部最小化技術通過用 l_{p}規範替換 l_{1}規範來從更少的測量中恢復CS信號，其中 p\leq 1。非凸優化主要應用於醫學影像斷層掃描、網絡狀態推斷、資料串流壓縮。文獻中提出了許多使用這種技術的演算法，例如聚焦欠定系統解法(Focal Underdetermined System Solution, FOCUSS)、迭代重新加權最小平方法(Iterative Re-weighted Least Squares)、稀疏貝葉斯學習算法(Sparse Bayesian Learning Algorithms)、基於蒙特卡羅(Monte-Carlo based Algorithms)的演算法。
還原演算法 > 布里格曼迭代演算法(Bregman Iterative Algorithm)

這些算法提供了一種解決最小化問題的簡單而有效的方法。文獻給出了一個新的想法，它透過布里格曼迭代正則化方法產生一系列無約束子問題給出約束問題的精確解。當應用於壓縮感知問題時，使用布里格曼的迭代方法能在四到六次的迭代中實現還原。與其他現有演算法相比，這些算法的計算速度特別吸引人。
複雜度比較

| 種類 | 演算法 | 複雜度 | 最小測量次數 |
| --- | --- | --- | --- |
| 凸鬆弛 | 基追踪 |  O(n^{3}) |  O(s\log n) |
| 貪婪迭代演算法 | 正交匹配追踪 |  O(smn) |  O(s\log n) |
| 貪婪迭代演算法 | 正則化正交匹配追踪 |  O(smn) |  O(s\log ^{2}n) |
| 貪婪迭代演算法 | 壓縮採樣匹配追踪 |  O(mn) |  O(s\log n) |
| 迭代閾值演算法 | 擴展匹配追踪 |  O(n\log(n/s)) |  O(n\log(n/s)) |
| 組合/次線性演算法 | 鍊式追踪 |  O(s\log ^{2}n\log ^{2}s) |  O(s\log ^{2}n) |
參考資料

E. J. Candes, T. Strohmer, and V. Voroninski, “PhaseLift:  Exact and Stable Signal Recovery from Magnitude Measurements via Convex Programming,” Commun. Pure Appl. Math., vol. 66, no. 8, pp. 1241–1274, 2013
I. Waldspurger, A. d’Aspremont, and S. Mallat, “Phase Recovery, MaxCut, and Complex Semidefinite Programming,”Math. Program. A, vol. 149, no. 1, pp.47–81, 2015.
Y. Shechtman, A. Beck, and Y. C. Eldar, “GESPAR: Efficient Phase Retrieval of Sparse Signals,” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 62, no. 4, pp. 928–938, Feb. 2014.
G. Wang, L. Zhang, G. B. Giannakis, M. Akc¸akaya and J. Chen, “Sparse Phase Retrieval via Truncated Amplitude Flow,” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 66, no. 2, pp. 479–491, Jan. 2018
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↑  Sparrer, S.; Fischer, R.F.H. . Electronics Letters. 2016-01-08, 52 (1): 75–77. ISSN 0013-5194. doi:10.1049/el.2015.0924.
↑  Yin, W.; Osher, S.; Goldfarb, D.; Darbon, J. . SIAM Journal on Imaging Sciences. 2008-01-01, 1 (1): 143–168. doi:10.1137/070703983.
盲山

| 盲山 Blind Mountain |
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基本资料
导演: 李楊
监制: 李楊
编剧: 李楊
主演: 黄璐
摄影: 林良忠
: 李楊 Mary Stephen
片长: 95分钟
产地: 中国
语言: 陕西方言 四川方言
上映及发行
上映日期: 2007年5月2日(戛纳)
发行商: StudioCanal Tang Splendour Films
预算: 600,000欧元（809,000美元）
《盲山》是2007年中国导演李杨的一部电影，同时也是李杨导演继《盲井》之后的第二部电影。盲山電影內容主要涉及中華人民共和國的人口拐卖。