这里的夜晚会有星星么?

晚上和 Laura 一起回家的时候偶尔一抬头,发现天空居然能看见星星的, 可以看到二等星.忽然间想起一句话 “这里的夜晚会有星星么”, 哦,这是子曰乐队在《第二册》专辑中的一首歌。
可能绝大多数中国人都听过子曰乐队唱的东西–别误会,我不是说他们发表的两张专辑内的歌曲,虽然他们《第一册》中不乏有内容的音乐,但不是这些。我说绝大多数中国人听过的是子曰为脑白金录制的广告音乐,, 就是那个”今年过年不收礼阿, 收礼还收脑白金哪”,电视画面是几个动画老头老太太. 子曰不动声响的完成了一次”偷袭”,这是幸运还是不幸 ?
97 年末的时候,我从同学那里第一次听到”子曰”这个专辑,没过多久,就听到了那张崔健监制的《子曰-第一册》. 这是一张承载了太多希望的东西,不知道是不是因为一再被人称为老崔的”儿子”而导致秋野与崔健的分歧,没过多久,乐队因为各种问题迟迟不能趁热打铁推出新专辑。毫无疑问的是,多年后出版的《第二册》已经看出秋野丢失了属于自己的那些或许可以称之为风格的音色。
子曰的官方网站

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『软件说明』 —————————————————— 软件名称:ZoomIt v4.0.0.0 软件类别:微软放大镜 运行环境:Win2003, WinXp, Win2000, Win9x 授权方式:免费 软件介绍: ZoomIt(主页|介绍)是一款非常实用的投影演示辅助工具。它源自Sysinternals公司,后来此公司被微软收购,因此,有些网友也称 ZoomIt为微软放大镜。ZoomIt只有一个exe文件(0.5MB)、完全免费、易于使用。通过快捷键可以很方便地调用ZoomIt三项功能: 屏幕放大、屏幕注释、定时提醒。 附:软件更新情况 ZoomIt v4(2009-08-05):   修复bug;改善 Vista 和 Windows 7 下实时放大(live zoom)的性能。 ZoomIt v3.01:   增加 LiveZoom 模式,适用于Windows Vista 及更高版本;可自定义打字、计时字体(仍不支持中文);放大后的屏幕可以Ctrl+C复制到剪贴板。 ZoomIt v2.2 更新内容:   1、屏幕绘图时如果光标过小,则显示为十字形,以便看清   2、输入文字时可以用鼠标移动插入文字的位置 ZoomIt v2.11版更新内容:   1、可以改变倒计时文字的颜色   2、改变了截屏方式,可以包含工具提示 『汉化说明』 ———————————————————————— 此程序是由Borland Delphi 2.0 +Microsoft Visual Studio C++6.0编写,本人对Delphi不熟悉,所以点击托盘出现的英文没有汉化, 汉化不是很完美,但绝对满足你的使用,请大家多多包涵。 Gemgin 现在是一名软件工程师,收入来源用于自身疾病治疗,十分需要您的支持,如果您想支持 Gemgin 的话,请捐助 Gemgin 吧! 捐助地址: 暂时为空。 『Gemgin 说明』 ———————————————————————— 此汉化由Gemgin制作。原程序版权归其制作人所有,本汉化版权归Gemgin所有。 Gemgin汉化软件纯粹是为方便国人,没有任何商业目的。使用此汉化给您造成的任何损失,请自行承担! 此汉化可任意下载、拷贝、传播,但Gemgin不承担因此而产生的所有可能的责任。 若传播、拷贝、转发请保正原汉化包的完整,请不要删改任何文件。 未经本人允许,请勿将此汉化用于商业用途和一切与“钱”有关的任何行为,因此而产生的所有不良后果与Gemgin无关,由使用者自行承担责任。 本人水平有限,难免会有错误,如有发现,希望能够通知我一声,多谢。 『关于 Gemgin』 ———————————————————— QQ:308463776 E-mail: Gemgin@live.cn BLOG: http://hexun.com/ctfysj By Gemgin 2009.09/17 广东◎深圳
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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