罗大佑 - 罗大佑 北京← 歌曲列表

2002年12月31日晚,罗大佑在首都体育馆举办“围炉音乐晚会”。这场演出是其艺术生涯20周年系列活动的压轴大戏,呈现了他20年音乐风貌,演唱近40首作品。演出形式丰富,现场气氛温情,观众多为30岁上下人群,这场晚会也成为歌迷对他情感变换的分水岭。

2002年12月31日晚,1.8 万人在首都体育馆与罗大佑一起“围炉”跨年。作为整个“罗大佑艺术生涯 20 周年系列活动”的压轴大戏,罗大佑用这场“围炉音乐晚会”为自己作了总结,而那些在罗大佑的歌中走过青春的人,也终于可以用这一晚来怀旧、买醉、放声歌唱。

  八年之前,大佑唱道:等遍了千年终于见你到达,等到青春终也见了白发。八年之后的这个夜晚,大佑终于到达,罗迷们的青春终也见了白发。这一夜的心情,有人说是朝圣,有人说是还愿。无论朝圣还是还愿,在经历了这么多年的听歌与成长之后,大家都想亲眼看一看罗大佑的样子。于是,在岁末的京城夜晚,当音乐的炉火点燃,迟到数年的大佑与见了白发的罗迷终于交织出了罗大佑这个 48 岁的男人,伫立在新世纪的样子。

  “流水它带走光阴的故事改变了我们,就在那多愁善感而初次回忆的青春。”——《光阴的故事》。朋友说:“在看了罗大佑的演唱会后,感觉他依然年轻,而我们已经老了。”我不禁深思,表象的可以透露出演唱会的气氛,然而更多的是岁月日晒水磨后的一个不老传说的缔造。

  他一张唱片,能做上十年。他作词很慢,当年写《童年》,用了五年,这首歌有五段,一年一段。一首关于沙士的新歌《伴侣》,他写了八个月,第一句头两字究竟用「起初」还是「首先」,他想了三个月。现在和音都录好了,他还是未能决定。在这即用即弃的乐坛,这种人应该早被淘汰。但他坚持,他的价值就在这里,莫扎特死了二百年,到今天仍有人唱他的歌剧。音乐没有别的,只有生命。他必须用心灵去创作,一首歌作了出来,他唱完若会起鸡皮,眼湿湿,才算合格。歌曲先要感动自己,这歌的生命才会持久。

  时隔20年,罗大佑再次披上音乐教父外衣,演绎罗大佑一生中规模最大、水平最高、入场歌迷最多、现场气氛最热烈的巡回演唱会!当晚,面对无数歌迷呼声,大佑不禁泪洒,心中除了感动,还是感动……


  先不说香港这张演唱会的 DVD 有多吸引,但光就“围炉”2002北京首都体育馆这场的录音来说,就觉得绝对值得收藏,值得仔细听听。

  罗大佑这几年的巡回演唱会,始自2000年9月8日的上海演出,后来陆续到过杭州、深圳、西安、南京、北京、广州、新加坡、香港、台北、高雄、台南、新竹、台中,长达四年。北京这场,大致算是「中点」,而且是相当有趣的时间点,可谓天时地利人和。

  大佑在大陆办演唱会的消息传出,掀起彼岸极为热烈的回响,不惟乐迷疯狂抢购、造成黄牛票价格飙涨,媒体记者也纷纷抢进报导,连篇累牍的分析,好像要用短短几个月的时间,一口气补齐过去二十年大陆乐迷跟他的距离。

  北京这一场演出,又是其中最受瞩目的表演。不惟演出地点有特殊意义,大佑和乐队的默契,经过一年多的磨合,表现很棒。他自己的体能和声嗓,也都出乎意料地好。首都体育馆的设备,在大陆的表演场地中算是高标准,也让演出能有更专业、更集中的表现。

  除此之外,听众的热情,在我们看来也近乎“不可思议”。许多歌曲是全场上万人一齐唱完的,光听大佑自弹自唱“乡愁四韵”,全场跟着大声唱完,那股气势,便几乎催人泪下。想想这些听众是在完全没有正版专辑可买的状况下,到处辗转拷来卡带,才把大佑的歌听得滚瓜烂熟的,这些声音背後的情感、那些共同经验过的历史、共同拥有过的青春故事,汇聚在一起,产生了摇撼人心的力量。

  北京这场也可以算是大佑在大陆演出期间,声望的最巅峰。后来SARS爆发、广州演唱会票房冷冷清清,大佑事后在记者会上不满媒体酸溜溜的报导,当众骂粗口,颇引起一些负面效应。不过,那都是后话了。


⊙吟唱

  我听到传来的谁的声音像那梦里呜咽中的小河

  期待了许久,罗大佑围炉跨年音乐晚会终于在首体开幕。罗大佑一如既往地自弹自唱,弹得从钢琴到吉他到手鼓样式众多,唱得从《你的样子》到《鹿港小镇》到《现象七十二变》到今年新作不一而足,完整呈现了罗大佑二十年来的音乐风貌。除了自己表演,罗大佑还请来嘉宾齐豫,除了经典“唱段”《橄榄树》外,两人还共同坐在钢琴前一边弹琴一边唱歌,赢得雷动的掌声。除了经典的边唱边喝酒的表演之余,罗大佑还“拉来”一群少年,童声合唱他的《海上花》等作品,坐在孩童后面弹琴伴奏的罗大佑,像极了一个慈祥的音乐老师,更请来好友刘建宏和一个三口之家现场讲述“光阴的故事”。这些显得匠心独运的插曲,丰富了演出形式。不过,当晚观众来看的只是罗大佑,惟一的主角也应该是他,对这种形式化的东西,认同的人不多。整场演出贴合“围炉夜话”的气氛,自始至终温情脉脉,没有疯狂的举动,只有岁月的馨香和音乐的魅力在心中交融。

  不管对罗大佑如何评说,他的歌永远是经典。昨晚他一次次上演的经典歌曲带来的经典场面。从《你的样子》开始,观众就进入了罗大佑歌曲的意境。

  在音乐中罗大佑充分展现了一位歌者的素质和能力,整晚他差不多唱了近四十首作品,远远超过了一般个人演唱会二三十首歌的演唱数量,想到此也真的佩服这个 48 岁的老男人,佩服其敬业。演唱的作品包括《你的样子》、《鹿港小镇》、《爱人同志》、《恋曲1980》、《海上花》、《滚滚红尘》、《野百合也有春天》、《将进酒》、《光阴的故事》、《七十二变》等,现场最能引起呼应的也还是这些老歌。在观众的感觉中,罗大佑苍哑的嗓音中流淌出来的除了歌声,还有一切记忆。


⊙举止

  那看似满不在乎转过身去是风干泪眼后萧瑟的影子

  越来越觉得罗大佑的煽情功夫已经能够不比他的演唱差,到罗大佑从遥远和神秘中现身内地后,他的表演功夫愈发显露。一开场,从舞台东侧的入口处,一袭黑衣的罗大佑迈着太空人一样的步伐出场亮相,并立刻点燃了全场的期待热火。而这与全场上演的表演秀相比还仅仅是一个开头。

  脱口秀:唱过《你的样子》后,罗大佑第一次开说:“一个 48 岁的老男人这样站在台上卖力地唱,还可以吧!”在那首著名的《童年》前,罗大佑说起了数年前去世的父亲和父亲留下的照相机,把一种款款深情娓娓道来,感人与煽情并举。

  特色秀:罗大佑与酒的缘分几乎在每次演出中都有体现,昨晚也是。唱过《将进酒》,他又端起了酒杯,说这是一位北京朋友送的 20 年陈的花雕,之后表达的意思是在北方这个时候喝最合适,尤其适合他这 48 岁老男人的生理健康。另一个特色表演是演唱会嘉宾齐豫出场时,两人的合唱、深情的拥抱,每次都留给了观众一个兴奋的理由。

  败笔秀:《光阴的故事》几乎是大佑的一种绝对标志,但是昨晚这首歌显得有些灰暗。原因是之前罗大佑请上一位嘉宾─央视主持刘建宏,刘建宏又拉扯上几位观众,一起在台上说着些不太着调的故事,这个过程只有短短几分钟,而从观众中传来的起哄声有七八次之多。这种气氛让《光阴的故事》的光芒暗淡了许多。


⊙观众

  是否来迟了明白的渊源早谢了你的笑容我的心情

  等遍了千年终于见你到达,等到青春也见了白发。如预言般的,罗大佑歌里唱的正是 2002 年最后一天冒着严寒来首体看他个人围炉演唱会的观众的心情。经历长久的等待之后,重温旧梦,心情却如被挪动的复写纸一般,无法回到最初,却总有着牵绊而难忘。终于能看着梦变成现实的三十岁上下的“老”男人们,含蓄而内敛,看罗大佑在台上表演,他们不会大喊大叫大闹。动情处,只会握着女友的手,一起哼唱《恋曲1980》,仿佛回到初恋,只是岁月已经改变了你的样子。

  就像看“韩流”的观众鲜有 25 岁以上的一样,来首体看罗大佑的人也少有 25 岁以下的,能容纳万余名观众的首体被三十岁上下的六七十年代的男男女女挤满,最常见的是一对对年龄相仿的情侣或夫妻,一起来圆一个年少时的梦。一名女观众一句“重温旧梦”,道出了很多人的初衷,“一直想看罗大佑的现场演出,上海个唱错过了,心里就一直惦记着,特别盼望。这次他来北京,我不能不看,就当圆一个一直以来的梦。”那些年少时的梦都渐渐褪色,而罗大佑这个梦也让喜爱他的人等得太久,有人说这是历久弥新,也有人说此时的激情已慢慢淡了:“罗大佑的第一个内地个唱开在上海,那时特别想去看,感觉是朝圣;后来,他露面的机会越来越多,少了那层神秘感,现在就像是来看老朋友、身边人,渴望没那么强烈了,心里少了第一次的疯狂,更多的是平静。”圆梦也罢平静也好,大家都期待罗大佑,可记者问到的人,却没有一个说会因期待而失望,“我肯定不会失望,我就是想来看一场罗大佑的现场音乐会,根本没考虑这个演出应该什么样,能看到他就可以了,没有那么高的预期。”

  演出开始,罗大佑一亮相,掌声随即雷动。之后,这位 48 岁的老男人开始用音乐和语言撩拨那些而立之年的男人的心,气氛温情脉脉,观众没有冲动,只随着熟悉的旋律合唱,间或挥挥手臂,或因某句歌词陷入回忆。一位 25 岁的年轻女孩看完演出,直言:“罗大佑没有那么老,我初中刚开始接触音乐的时候听了他的歌,一直喜欢至今,感觉与他一起成长。看了很多偶像歌手的演出,今天的演唱会感觉有点庄重、亲切的意味,有很多纪念意义在里面。”


⊙感触

  那悲歌总会在梦中惊醒诉说一点哀伤过的往事

  炉已围,曲已尽,在新年之夜──最煽情的时间,在首体──上演过流行音乐兴衰大戏的地点,罗大佑完成了一次圆梦的仪式,圆自己的梦想,也了却了仪式参加者──一万多罗大佑歌迷的心愿。狂热之后,罗大佑不再是精神家园的园丁,罗大佑只是一位歌者,一位值得怀念的歌者。一场围炉夜话终使相见成为怀念。

  “围炉”之前,有一种感受非常真切,“围炉”也许不是罗大佑告别的标志,但一定是歌迷对他情感变换的分水岭。从上世纪八十年代,未见人只闻歌,罗大佑成为一个时代的精神代言人,罗大佑最初以一种遥远、神秘却又激荡人心的形态进入;九十年代,频繁地出入内地,频繁地亮相各种舞台,以至于“走下了歌坛神坛”、“开始浮躁”、“商业味重”等说法纷纷袭来。真实与想象的差距使罗大佑不再是神话,这时候人们的情感开始第一次转换,他的行为、新歌甚至每次“发言”都开始被挑剔,因为我们不愿意神话的破灭。在这个时候,人们对罗大佑不再单纯敬仰,复杂了,怀疑了。就在大家都对罗大佑的新感觉总不能确定的时候,他及时地“围炉”了。用一场“夜话”释放了歌迷的种种期待、纷争和激情,在曲终人散之后,在新年之夜的清冷中,任何以往的激动情绪都平复了,这就是“围炉”带来的新心情。

  许多同志在来“围炉”之前,说的是“还是看一看吧,毕竟他带给过我们那么多激情冲动,看过之后也就了了一个念想”。这样挺好,怀念使一种狂热归于平淡,使一种牵挂终有着落。从此,可以在怀念中放松地听罗大佑的任何新歌,而不必计较是否其中还有以往的反叛和激动。

 
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【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。性能对比通常基于准确率、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!
<think>好的,我需要帮助用户在Elasticsearch中查询作者姓氏为“罗”的所有作品的总价,并使用聚合计算价格总和,命名为account_price。首先,我需要理解用户的需求。 用户提到使用match查询,但根据引用[^1],如果字段被映射为keyword类型,直接使用term查询会更有效,因为match查询会进行分词处理,而keyword类型需要精确匹配。不过,用户明确要求使用match查询,可能需要确认字段的映射情况。如果author字段是text类型,默认会被分词,这时候用match查询“罗”可能会匹配到包含“罗”的任何分词结果,比如“罗”在姓氏位置的情况。但如果author被映射为keyword,就需要用term查询。 接下来,用户需要聚合计算总价。假设价格字段是数值类型,比如float或integer,聚合使用sum聚合即可。需要确认price字段的类型是否正确。 现在,构建查询语句。假设author字段是text类型,并且用户希望匹配姓氏为“罗”的作者,这里可能需要注意分词的问题。中文分词通常会将姓氏和名字分开,但默认的分词器可能不会正确处理中文姓名。可能需要使用更合适的分词器,比如ik分词器,或者确保author字段被正确分词。不过,如果用户只是简单使用match查询,可能无法精确匹配姓氏,因为“罗”可能出现在名字的任何位置。例如,“罗大佑”会被分词为“罗”和“大佑”,而“陈罗平”可能被分词为“陈”、“罗”、“平”,这样match查询“罗”会匹配到这两个文档,但用户可能只想要姓氏为“罗”的情况。 这里可能存在数据建模的问题。如果希望精确匹配姓氏,更好的方法是将姓氏和名字分开存储为单独的keyword字段,这样可以直接用term查询。但根据用户当前的描述,可能无法改变数据结构,所以需要在现有条件下处理。 假设author字段是text类型,且使用标准分词器,那么match查询“罗”会找到所有包含“罗”的文档。但这样可能包含姓氏和名字中有“罗”的情况,导致结果不准确。如果用户确实需要精确匹配姓氏,可能需要使用不同的分析方式,比如将姓氏单独存储为一个keyword字段,例如author_last_name,然后对该字段进行term查询。 不过,根据用户当前的需求,可能只能基于现有的字段结构进行操作。因此,继续假设author字段是text类型,并且用户希望使用match查询来匹配姓氏为“罗”的情况,尽管这可能不够精确,但按照用户要求执行。 然后,聚合部分需要使用sum聚合来计算总价,字段为price,聚合名称设为account_price。 现在,编写查询DSL: { "query": { "match": { "author": "罗" } }, "aggs": { "account_price": { "sum": { "field": "price" } } } } 但需要考虑是否author字段的映射是否支持match查询。如果author被映射为keyword(如引用[^1]中的strings_as_keywords设置),那么应该使用term查询而非match。因此,用户可能需要确认字段的映射类型。如果author是keyword,则查询应为: { "query": { "term": { "author": "罗" } }, "aggs": { "account_price": { "sum": { "field": "price" } } } } 但用户明确要求使用match查询,这可能意味着author字段是text类型,而他们希望利用分词后的结果。或者用户可能误解了match和term的区别,需要根据实际情况调整。 另外,引用[^2]中的例子展示了如何将match查询转换为bool should子句,但用户的问题不需要处理minimum_should_match,所以可以忽略。 综上所述,正确的查询应该根据author字段的类型来决定使用match还是term。如果author是text且分词正确,match可能适用;如果是keyword,必须使用term。同时,聚合部分正确使用sum即可。</think>在Elasticsearch中实现该需求需要结合查询与聚合操作。假设`author`字段为`text`类型(支持分词搜索),`price`字段为数值类型,具体实现步骤如下: ### 1. 查询条件构建 使用`match`查询匹配作者姓氏为「罗」的文档: ```json { "query": { "match": { "author": "罗" } } } ``` *注意:若`author`字段被映射为`keyword`类型,需改用`term`查询确保精确匹配[^1]。* ### 2. 聚合计算总价 通过`sum`聚合计算价格总和,并命名为`account_price`: ```json { "aggs": { "account_price": { "sum": { "field": "price" } } } } ``` ### 3. 完整DSL语句 ```json GET /books/_search { "query": { "match": { "author": "罗" } }, "aggs": { "account_price": { "sum": { "field": "price" } } } } ``` ### 关键点解析 1. **字段类型匹配**:`author`字段若为`text`类型,`match`查询会进行分词匹配;若为`keyword`类型则需改用`term`查询[^1] 2. **聚合精度**:`price`字段需为数值类型(如`float`或`integer`),否则无法进行求和计算 3. **分词影响**:中文姓名建议使用`ik`分词器优化分词效果,避免姓氏与名字错误拆分
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