The Tennessee Waltz

本文回顾了电影《麦兜响当当》中使用的歌曲《田纳西华尔兹》的不同版本,特别是片首低沉的男声版本如何与故事情节相融合,营造出独特的情感氛围。文章还分享了作者寻找该版本的经历。

《麦兜响当当》的片首用了一曲男声的《田纳西华尔兹》
与最著名的佩蒂版不一样,低沉的男声,缓缓地诉说着过去的伤情
没有撕心裂肺的喊叫,没有高亢入云的悲痛
一点一滴的伤感,却慢慢渗进骨髓里去

 

麦太为了麦兜而在红尘中挣扎,最后仍然不得不远离故土
与开篇的《田纳西华尔兹》一起,令人想笑,却笑不出来
有这开始的十多分钟,电影已经值回票了

 

回家来找这首歌的男声版
百寻不获
偶然发现一首男声版《The Tennessee Waltz》
演唱者Leonard Cohen
听着颇有几分类似
但是已经没有电影院里那份穿透心灵的力量

 

http://www.xiami.com/song/showcollect/id/204509

 

2009/08/07 15:20

### Tennessee Eastman 流程的 Python 应用案例 对于Tennessee Eastman (TE) 过程,Python 已成为实现模拟、控制算法开发以及数据分析的强大工具。基于此过程的特点,即数据呈现时变、强耦合和非线性特征[^2],Python 提供了丰富的库来处理这些特性。 #### 使用 Python 实现 TE 过程的数据预处理与可视化 为了有效利用来自 TE 平台的数据,在进行任何建模之前通常需要先执行数据清理和转换操作。Pandas 和 NumPy 是两个非常适合此类任务的库: ```python import pandas as pd import numpy as np # 假设我们有一个CSV文件包含了TE过程的一些测量值 data = pd.read_csv('te_process_data.csv') # 数据清洗:去除缺失值并填充平均数 cleaned_data = data.fillna(data.mean()) # 特征工程:创建新的变量表示不同条件下的性能指标 cleaned_data['performance_index'] = cleaned_data[['variable1', 'variable2']].mean(axis=1) # 可视化时间序列中的某些关键参数变化趋势 %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) for col in ['key_variable1', 'key_variable2']: plt.plot(cleaned_data[col], label=col) plt.legend() plt.show() ``` #### 构建预测模型评估 TE 控制系统的稳定性 考虑到 TE 过程的高度动态性质及其潜在的操作风险,构建能够提前预警异常情况发生的机器学习模型至关重要。Scikit-Learn 或 TensorFlow/Keras 等框架可以帮助快速搭建这样的系统: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score X = cleaned_data.drop(['fault_label'], axis=1).values y = cleaned_data['fault_label'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) clf.fit(X_train, y_train) predictions = clf.predict(X_test) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions):.4f}') ``` 通过上述方法,不仅可以更好地理解 TE 过程内部的工作机制,还可以提高整个生产环节的安全性和效率。
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