我的MP3收藏精选,推荐一些最近我常听的歌

本文分享了四首经典歌曲,包括古天乐的《蓝色的缘分》、刘德华的《十七岁》、吴卓羲和官恩娜合唱的《好心好报》,以及未详述名称的最后一首歌。每首歌曲都附带了歌词,让读者能够深入了解歌曲的情感表达。

我的MP3收藏精选,推荐一些最近我常听的歌

Powered By 记得忘记     2006-5-30

1、蓝色的缘分  -   歌手:古天乐


你永远揭不开 没缘分的樽盖 
无程程停路边 来到的便会来 
情侣是无数的意外 站一起至存在 
一对偶尔的心 望一刻先绽开 
掉过头或会来 不要学习明白爱 
要预备 缘迎面跌下来 
从天降人间的钥匙 开启情深的故事 
梦想何时碰见 是你我没法知 
时机到谁观总莫迟 谁去降下意旨 
很在意不在意 只有等上帝喜欢那一次

2、十七岁  歌手:刘德华


作词:刘德华&徐继宗 作曲:徐继宗 编曲:Billy Chan

十七岁那日不要脸 参加了挑战
明星也有训练班 短短一年太新鲜
记得四哥 发哥 都已见过面
后来 荣升主角太突然
廿九岁颁奖的晚宴 Fans太疯癫
来听我唱一段情歌一曲 歌词太经典
我的震音 假音早已太熟练
喜欢我 别遮脸 任由途人发现
尽管唱 用心把这情绪歌中染
唱情歌 齐齐来一遍
无时无刻都记住掌声向变天
来唱情歌 由从头再一遍
如情浓有点 泪流难避免
音阶起跌 拍子改变
每首歌 是每张脸

然而情歌总是唱不厌
喜欢我 别遮脸 任由途人发现
唱情歌 齐齐来一遍
无时无刻都记住掌声向变天
来唱情歌 由从头再一遍
如情浓有点 泪流难避免
音阶起跌 拍子改变
年月变 但我未变
尽管唱 用心把这情绪歌声中喧染
唱情歌 齐齐来一遍
无时无刻都记住掌声向变天
来唱情歌 由从头再一遍
如情浓有点 泪流难避免
音阶起跌 拍子改变
每首歌 是每张脸

如今我四十看从前 沙哑了声线
回忆我冀望那掌声从依然到今天
那首潮水 忘情水 不再经典
仍长埋你的心中从未变

3、好心好报   -  歌手:吴卓羲 官恩娜



 

作曲:伍乐城
填词:林夕

alex:
落力为你好得不到分数
你决定要跟他日後同步
他不懂爱惜你我乐意操劳
stephy:
我决意爱他祝我愉快吧
你最明白我痛极亦留下
伤得很重也不怕我愿意等他
alex:
还看着你(他会感动吗)看你在悬崖走路
他却放下你(他已跑掉吗)只照顾自己
stephy:
我惯了爱他你怎样做
在悬崖还是我无退路

alex:
对你好无人稀罕我好无人欣赏我好
原来你习惯他一套
从来没有爱我看得清楚我知道
不必得到不妨陪衬但愿为你好
stephy:
他从来都比你差
仍然死心爱他
垂头再度听他欺诈
祈求他说爱我为何尚未等到
可能这秒时辰未到

alex:
是受罪也好听听你哭诉
你说难过总比分手更好
stephy:
我说几多的女主角也受过煎熬

alex:
情况坏到(他也许做到)你信任来年一日
他答应做到(他也许做到)统统都做到
alex stephy:
我也似你的无从劝告
宁愿牺牲都不愿却步

alex:
对你好无人稀罕我好无人欣赏我好
原来你习惯他一套
从来没有爱我看得清楚我知道
不必得到不妨陪衬但愿为你好
stephy:
他从来都比你差
仍能死心爱他
垂头再度听他欺诈
而明知你爱我我竟扮未知道
好人恕我未能做到
alex:
你当我是知己我看得到
我当你是一生前途
stephy:
彼此也是沉迷盲目控制不到
alex stephy:
怎么好都等不到

alex:
怎去做无人珍惜我好无人喜欢我好
原来要学会他一套
从来没有吻过记得清楚我知道
不必得到不妨陪衬但愿为你好
stephy:
好从来都知你好(未够好)
为何他不够好(我不够好)
回来我又与他拥抱
alex stephy:
仍然相信我会有好心得好报
可能到某日会知道

4、待续
[THE END]

 
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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