试听朴树的新作品

回忆了从中学到大学不同阶段听朴树歌曲的感受,特别介绍了年过四十的朴树创作并演唱的《平凡之路》,歌词描绘了人生的起伏与平凡。

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还记得中学时和姐姐坐在一张书桌旁边听“白桦林”,那时的理想拥有一台奔腾电脑装上彩色的Win98;大学时在操场上散步听 “生如夏花”,期待奔赴远方赴一面之约;后来,只在芒果台一档综艺节目见过朴树,再后来,知道朴树得抑郁症了,猜想他已江郎才尽;终于,年过四十的朴树给我们带来一首《平凡之路》。


徘徊着的在路上的

你要走吗

易碎的骄傲着

那也曾是我的模样

沸腾着的不安着的

你要去哪

谜一样的沉默着的

故事你真的在听吗

我曾经跨过山和大海

也穿过人山人海

我曾经拥有着的一切

转眼都飘散如烟

我曾经失落失望失掉所有方向

直到看见平凡才是唯一的答案

当你仍然还在幻想

你的明天

她会好吗还是更烂

对我而言是另一天

我曾经毁了我的一切

只想永远的离开

我曾经堕入无边黑暗

想挣扎无法自拔

我曾经像你像他像那野草野花

绝望着渴望着哭着笑着平凡着

向前走就这么走

就算你被给过什么

向前走就这么走

就算你被夺走什么

向前走就这么走

就算会错过什么

向前走就这么走

就算会

我曾经堕入无边黑暗

想挣扎无法自拔

我曾经像你像他像那野草野花

冥冥中这是我唯一要走的路啊

时间无言如此这般

明天已在眼前

风吹过的路依然远

你的故事讲到了哪




### 关于朴素贝叶斯分类器的MATLAB实现 在MATLAB中,可以利用内置函数和工具箱来构建并训练朴素贝叶斯分类模型。下面是一个简单的例子展示如何创建一个基于高斯分布假设下的连续型数据集上的朴素贝叶斯分类器[^1]。 #### 数据准备 首先定义特征矩阵`X`以及对应的标签向量`Y`: ```matlab % 假设有两个类别,每个类别的样本数分别为50个 class_1 = mvnrnd([2, 3], eye(2), 50); class_2 = mvnrnd([-2, -3], eye(2), 50); % 合并成总的特征矩阵 X 和标签 Y X = [class_1; class_2]; Y = ones(size(X, 1), 1); Y(51:end) = 2; ``` #### 创建与训练模型 接着使用 `fitcnb()` 函数拟合朴素贝叶斯分类器到给定的数据上: ```matlab Mdl = fitcnb(X,Y); % 训练朴素贝叶斯分类器 disp(Mdl); % 显示模型详情 ``` 此命令会返回一个经过训练后的Naive Bayes对象`Mdl`, 它包含了用于预测观测值所需的信息。 #### 预测功能测试 为了验证所建立模型的效果,可以通过已知的结果来进行交叉验证或者直接应用的未知实例进行预测: ```matlab newObservation = [-1,-4]; % 观察点坐标 (-1,-4) predictedClass = predict(Mdl,newObservation'); fprintf('The predicted class is %.0f\n',predictedClass); ``` 上述代码片段展示了基本的工作流程,在实际操作过程中可能还需要考虑更多因素如缺失值处理、异常检测等预处理步骤;另外也可以调整参数设置以优化性能表现[^2]。
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