龙舟赛口号-招聘街

一、龙舟赛口号

龙舟赛口号：挑战自我，共创辉煌

龙舟赛是一项追溯悠久的传统体育运动，在中国广泛流传。每年端午节，国内外各地的队伍聚集在河流、湖泊等水域展开激烈角逐。这项古老而又热烈的运动为人们带来团结、友谊和竞技的快乐。而龙舟赛口号正是体现这种精神的标志性口号。

1. 挑战自我，超越极限

龙舟赛口号中的"挑战自我，超越极限"是鼓励参赛选手在比赛中不断挑战自己的能力和极限，努力突破自我。在激烈的比赛中，选手们需要发挥出最佳实力，力争最好的成绩。这个口号激励着选手们不断进取，不断超越自我，不断追求卓越。

2. 团结协作，同心同德

而"团结协作，同心同德"这句口号则强调了团队合作的重要性。龙舟赛是一项需要整个团队紧密合作的运动。船上的每个人都需要像一个机器的部件一样密切协作，互相配合，才能推动龙舟以最快的速度前进。这个口号鼓舞人心地强调了团结一致的力量，只有所有人齐心协力，才能取得胜利。

3. 热血激情，冲锋陷阵

“热血激情，冲锋陷阵”这句口号让人想起龙舟比赛中选手们的激情与决心。在龙舟比赛中，选手们奋力划桨，全身心地投入到比赛中，体现出了无畏的决心与顽强的精神。这个口号激发了选手和观众的热情，让他们感受到比赛的激烈与激动。

4. 见证传统，传承文化

"见证传统，传承文化"这句口号提醒我们龙舟赛的丰富文化内涵。龙舟赛作为中国传统文化的重要组成部分，代表着民族的勇敢和团结。这个口号鼓励人们珍惜和传承传统文化，并通过参与龙舟赛的活动，加深对传统文化的认识和理解。

龙舟赛口号的力量不仅仅体现在比赛现场，也激励着更多人的心灵。这些口号鼓舞人心，激发斗志，带给人们向往和希望。它们象征着团结协作、勇往直前的精神，激励龙舟赛参赛选手付出更多的努力，追求卓越的成绩。

总的来说，龙舟赛口号的魅力不可忽视，它们不仅仅是一句口号，更是一种精神的象征。每一句口号都鼓舞人心，激励着每一个参赛选手，在激烈的比赛中挑战自我，团结协作，追求卓越。龙舟赛口号见证了这项古老而又热烈的体育运动的魅力，同时也传承了中华民族的文化和精神。

作为参赛选手，我们要牢记这些口号，将其化为力量，坚定信念，为实现更好的成绩而努力拼搏。

二、上海有哪些学校举办龙舟赛？| 上海学校龙舟赛举办情况

学校龙舟赛在上海的盛行

近年来，上海的学校龙舟赛越来越受到人们的关注和喜爱。龙舟赛作为一项传统的中国水上运动，不仅具有悠久的历史和文化内涵，而且也是一种健康、团结和竞技的体育运动。在上海, 有许多中小学、大学和高等学府举办着精彩纷呈的学校龙舟赛。

上海中小学举办龙舟赛的学校

上海的中小学非常重视学生的体育锻炼和团队合作精神的培养，因此学校龙舟赛在这些学校中非常普遍。以下是上海几所著名的中小学举办龙舟赛的学校：

上海交通大学附属实验小学：该校每年都会组织学生参加龙舟赛，在学生中享有很高的声誉。
上海市徐家汇中学：作为上海市知名的中学，徐家汇中学也举办了多次精彩的学校龙舟赛，吸引了很多学生的积极参与。
上海市南洋模范中学：南洋模范中学以其丰富多样的体育活动而闻名，学校龙舟赛就是其中之一，是学生们展示勇敢与团队协作精神的舞台。

上海大学和高等学府举办龙舟赛的学校

除了中小学，上海的大学和高等学府也积极组织学校龙舟赛，让学生们在紧张的学业之外能够放松身心，参与到这项有趣的水上运动中去。

复旦大学：作为上海乃至全国知名的学府之一，复旦大学每年都会在靠近学校的湖泊或河流举办龙舟赛，吸引了众多师生的参与。
上海交通大学：上海交通大学是上海最著名的高等学府之一，学校龙舟赛也是校园文化活动中不可或缺的一部分。
同济大学：同济大学举办的龙舟赛规模较大，吸引着来自学校各个学院的师生积极参与，并形成了一种浓厚的校园氛围。

综上所述，上海的学校龙舟赛在中小学、大学和高等学府中都有着广泛的开展。这不仅促进了学生之间的友谊和团队合作精神，也丰富了校园的文化生活。如果你对龙舟赛感兴趣，不妨参加一场学校龙舟赛，既能锻炼身体，也能体验中华民族的传统文化。

感谢您看完这篇介绍学校龙舟赛的文章，希望能对您了解上海学校龙舟赛的情况提供帮助。

三、龙舟赛长度？

根据中国龙舟协会竞赛规则：（暂没统一标准，一般比赛要求）

龙舟长度：12米（由龙头至龙尾）

船身长度：9.6米

龙舟宽度：96厘米（中舱最宽处）

龙舟重量：不设统一标准。（唯要求同一赛事所用之最重龙舟与最轻龙舟差距不超过5公斤）

四、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

五、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。

六、freertos面试题？

这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。

七、龙舟赛趣事？

龙舟赛是中国传统文化中的一个重要节日活动，因为它带有浓郁的历史和文化色彩，所以备受人们的喜爱。以下是龙舟赛中的一些趣事：

1. 在孟津龙舟赛上，有一个传统的场面叫“水战”，就是为了庆祝取得胜利而进行的一场击水双龙斗的表演。

2. 在福建漳州市的龙舟比赛中，参赛选手必须潜入江水中，拐到一根桥下铁丝网线下的旗子，这样才算完成比赛。

3. 在台湾的龙舟赛上，为了增加趣味性，赛事组织者会将彩色饰品和出现在影片中的卡通人物附加在龙舟上。

4. 在浙江绍兴市的龙舟赛中，除了普通的龙舟比赛外，还有一种特殊的竞赛项目，就是一条舢板上绑了十几个吊桶，选手在桶上跳跃。

5. 在韩国的龙舟赛中，组委会还会举办一种特别的比赛，叫做“青龙赛”，就是两条龙舟相互搭接，选手齐心协力，一起划动双桨，跟随音乐，穿越数百米的艰苦水道。

龙舟赛不仅仅是一项体育竞技，更是一个国家和民族的传统文化，里面蕴含着无数的趣味与乐趣，让人们在激烈的比赛中感受到了文化的底蕴和历史的沉淀。

八、龙舟赛规定？

参赛队伍必须于赛前20分钟齐集于检录处，大会人员将会查核参赛队员身份，参赛者需出示大会发出之运动员证，所有队员必须服从检录员之指示落艇，所有队伍必须根据规则规定所分配之龙舟及航道出赛。

任何队伍不得要求选择龙舟或航道，当所有队员落艇后，应从速划离登船码头驶向起点，参赛队伍向起点出发时，必须保持航道畅通，远离比赛航道，并以不影响其它赛事进行为原则。

起步程序：各参赛队伍之龙舟必须在指定之赛道上集合准备比赛，在起步区内之参赛队伍，必须服从发令员的指令。

在起步线上，每条航道有绳索一条系于竹棚上，该绳交与该线航道上之龙舟舵手掌管，此外，艇首亦有绳索一条，由鼓手掌管，以固定龙船位置。

当龙舟已准备就绪，所有划手之桨板必须离水；所有参赛队伍之龙舟，即各队划手之桨板已离水时，发令员发号施令。

当发令员认为各龙舟已各就各位后，将会摇动旗号(黑白格仔旗)表示即将开始比赛。(示意终点裁判准备)，当发令员开赛将会叫出「准备」然后响号比赛开始。

当发令员发觉有队伍偷步或犯规，立即连续性发出短号，表示需要重新起步，所有龙舟必须尽快划回起点重新安排比赛。

如有队伍划手之桨板于准备口令与响号间触水，将被视为偷步，任何队伍拒绝立即回航或在发生第二次偷步事件中犯规，其参赛资格将被取消。

比赛守则：

所有航道由起点至终点划一直线，参赛之队伍必须在其航道上进行比赛，航道上均有竹竿及彩旗分隔，以资识别。

每场赛事，大会派出航道裁判尾随各参赛之龙舟，进行监察；任何参赛之龙舟未能有效在其航道上进行比赛，随后之司令船会向其发出警告。

各龙舟不可以超越由竹竿所划分之航道，如有龙舟超越他人之航道，而干扰其它正常比赛之队伍，或引致两艇或多艇相撞，赛事控制员在咨询航道裁判意见后，有权取消犯规队伍之比赛资格。

如赛事进行中，发生意外事件或对赛事有严重事故发生而影响比赛结果时，航道裁判有权出示(红旗)终止该组比赛成绩，重赛事宜，交由大会裁决；犯规之队伍不得参与比赛。

练习或比赛完毕后，各队伍必须尽快划回登船区，将所有用具交回大会，如大会控制员或裁判发觉任何队员，故意损坏大会之龙舟及其设备，大会有权向该队或队员罚款澳门币5000元，并有权要求该队伍支付该损坏龙舟或物料之修理费。

如大会控制员或航道裁判发觉任何参赛之队员，故意令其龙舟入水或翻沉，大会有权向该队或队员罚款澳门币1000元及取消其参赛资格。

如有队伍违犯6-4、6-5两条守则，除罚款外，有关人员将被暂停参加本澳龙舟赛事资格两年、或视乎个案的严重性，罚涉案人员一年至终身停赛。

如有任何参赛队伍或个别队员，对大会裁判员或大会工作人员，出言恐吓、围堵阻挠或使用武力，阻止裁判员之裁决或工作人员之工作将终身除消其参加本澳龙舟赛资格。

各队伍必须在5分钟内完成赛事，大会有权请求未能于限定时间内完成赛事之队伍离开航道，以免影响下一组赛事进行。

扩展资料：

赛龙舟是中国端午节的习俗之一，也是端午节最重要的节日民俗活动之一，在中国南方地区普遍存在，在北方靠近河湖的城市也有赛龙舟习俗，而大部分是划旱龙舟舞龙船的形式。

关于赛龙舟的起源，有多种说法，有祭曹娥，祭屈原，祭水神或龙神等祭祀活动，其起源可追溯至战国时代。赛龙舟先后传入邻国日本、越南及英国等，是2010年广州亚运会正式比赛项目。

2011年5月23日，赛龙舟经国务院批准列入第三批国家级非物质文化遗产名录。

中华龙舟大赛由国家体育总局社会体育指导中心、中国龙舟协会、中央电视台体育频道共同主办，中视体育娱乐有限公司和各赛事举办地政府承办。根据协议，体育频道将采用国际赛事转播标准对全部比赛进行制作播出。

2016年9月25日，中华龙舟大赛昆明·滇池站第二个比赛在云南昆明海埂大坝滇池草海举行。比赛项目将依照国际规则设置200米、300米、500米男子直道竞速和3000米男子环绕赛等多个项目。

九、龙舟赛道标准？

龙舟赛道按照国际上的规定和标准进行建设。龙舟赛道通常需要满足以下的标准：长度为500米，宽度为80米，深度为2.5米，并且需要有八个比赛道路，每条赛道之间相隔15米，还需要有一个启动平台和一个终点引导平台。此外，还需要在赛道的两旁设置观众席和裁判台，对于国际大型赛事来说，还需要设立媒体席和VIP席等。总之，龙舟赛道的标准建设需要考虑到比赛的安全、公正、规范性以及观赛的体验感等因素。