一首最好听的足球队歌,见证往日的辉煌

回顾1995年中国甲A联赛期间,四川全兴队面临降级危机时,四川球迷发起的“保卫成都”运动。在一系列关键比赛中,球迷们展现了无比的热情和支持,帮助球队最终保级成功。
今天在网上无意中听到这首歌,计算一下已经有10年没听到了,眼泪哗啦哗啦的。这首歌把我带回到十年前,中国甲A的黄金时期。当时的四川全兴队虽然不是中国最好的球队,但是绝对是中国最有激情的球队。魏大侠(魏群),马儿(马明宇),黎兵,姚夏,......在四川的受欢迎的程度绝对不亚于今天的周杰伦,因为那里有最好的球迷,下面是一则转载的文字:

10年前的那场轰轰烈烈的成都保卫战,很多人想到的都是这个词。当年,四川全兴队作为1994年的甲A“黑马”,在1995年成为众矢之的,在主将马明宇转会、心理准备不足、开局不顺等内外因困扰下,全年一直在中下游沉浮。尽管如此,广大四川球迷对全兴痴心不改,一片赤诚,成体中心依然场场爆满——作为职业化改革的标志性成果之一,成都主场的存在已经超越了四川一省的意义。正是在这种背景下,《足球》报振臂一呼,一场“保卫成都”的运动就此展开,最终让四川足球把根留住。让我们记住整体吧!记住十年前那句惊心动魄的口号:"保卫成都"这句口号,报纸老总喊过,电台记者也喊过;当官的喊过,蹬耙耳朵的也喊过;教练喊过,球员也喊过;富人喊过,穷人也喊过;成都市民喊过,外地群众也喊过!……地不分南北,人不分老幼,大家一起疯狂,大家一致行动!个体撕心裂肺的呐喊汇成了整体上的时代强音。当年,这股强音震颤了体育中心的每一粒沙土,震颤了整座城市的每一块砖石,震颤了中国联赛编年史的每一页纸张,它的分贝值和持久性在中国联赛史上不仅空前,而且很可能绝后!
     此外,从94年始到97年,成都主场几乎场场爆满。95年官方数据显示,全兴11场主场观众总人数44.2万人次,为甲A各主场首位。不是当事人,可能无法相信当年四川球迷的义举。在“保组三大战役”第一战击败延边队后,不少球迷刚看完这场球,转身就来到成体中心的售票窗口前,通宵排队,准备买川军主场迎战国安的球票。这条长龙,同样出现在全兴迎战青岛队前。
最难忘是全兴击败青岛、拼出保组希望。当晚比赛一结束,球迷刚出体育场就排队。头上下着淅淅沥沥的冬雨,但排队球迷最多时近万人。他们要亲自见证最后一战。这是11月12日晚,而球票要在14日午间才出售,意味着球迷要熬两个通宵、30多小时!球迷们的义举感动了各界。13日晚,当记者赶到购票现场时,警方正在安排球迷们按秩序坐下,时任成都市公安局三处副处长的何建生说:“我们抽调了400多人来维持秩序,我们一定要确保球迷们的安全。”14日凌晨,全兴俱乐部领导杨肇基、肖阳宗、叶春泉、王茂俊、黄建勇等来到现场慰问球迷,杨董事长哽咽着说:“我无法用语言来表达我此时的心情,在全兴队最困难的时候,是你们坚决地和我们在一起,有你们的支持,四川足球大有希望!”言毕,他向球迷们深深地鞠了一躬。
大地哭了,成都市体育总局局长哭了,成都市市长哭了,全场的球迷哭了,全兴队的球员哭了。




歌词:
阳光照耀着全兴的旗帜,
旗帜闪耀着希望的光辉,
光荣的足球健儿重任在肩,
万千球迷为我们呐喊助威!
全兴将士万难不屈,
全兴的将士无坚不摧,
家乡父老是我们坚强后盾,
永远沿着胜利征途前进!前进!

阳光照耀着全兴的旗帜,
旗帜闪耀着希望的光辉,
绿茵场上燃烧着我们的青春,
青春之歌呼唤着足球的腾飞.
全兴将士万难不屈,
全兴的将士无坚不摧,
家乡父老是我们坚强后盾,
永远沿着胜利征途前进!前进!
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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