0430,我的大幸,其实是我的大不幸

作者分享了自己坐在内场前区观看五月天演唱会的经历,虽然周围的人并不热情,但开阔的视野让他感觉自己像是在享受一场私人演出。尽管如此,他还是希望能与其他热情的粉丝一起狂欢。

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第一次坐在内场前区看五月天的演唱会.
而且幸运的是我前面区域(大概有5排9列)里的人居然都是假五迷(可能拿的是赠票)
演唱会至终真的五米都是站在凳子上和五只一起high着.
但是我前面的那些人,一直稳稳的坐着,偶尔站起来好奇的看看前面发生了什么,然后又坐下来.
有的耳语,有的发短信,有的在那里无所事事.

结果呢? 我真幸运啊,我的面前一片开阔!!!!!!!
视野实在是太开阔了,感觉好像是五月天在给我一个人开演唱会.

我成了那个区域里最热情最投入跳的最欢,嘶吼得最大声的一个, 但其实那是我的悲哀.
我不算真真正正的五迷,演唱会上有很多歌我都不会唱,尤其是那些闽南语的歌曲
而且我在五迷里也算是"老男人"了,而且我的歌喉实在是不敢恭维.
但是就是我这样的一个"不够纯粹的五迷"却成为那个区域里最活跃的五迷,我的心里真的不好受.


看着其他区域的五米们齐心的挥舞着荧光棒,大声的唱着跳着,真想和他们一起.
再转头看看 看台上的蓝色海洋, 看台上的满天繁星,我在感动的同时心理难受死了.

有人说演唱会是去看五只的,只要你爱五只 只要你感到很high就好,没必要管别人.
但是演唱会我觉得不是我和五只的事,而是全体五迷的节日.
看演唱会的目的不仅仅是为了听五只唱歌,还有就是要和跟我一样的五迷们狂欢.

谢谢看台上的五迷们(那些扔荧光棒的除外),你们再次让我感动,是你们让我感受到了演唱会应有的一切.


昨天还有很多美好的回忆,那些美好远远胜过我前面所说的"大幸".
但是我没有足够美好的词汇来形容那些美好的回忆.而且昨天和我一起出现在八万人的五迷们,你们应该知道的, 所以 我没必要说出来的 ,让我们在心里分享昨晚的美好吧.
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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