又见方大同

不知在什么地方见过方大同这个名字,之后在google音乐找到他的歌,这些歌很舒缓、温馨。还记得高中时听周杰伦的<范特西>,有惊艳的感觉,原来中文歌还能这么唱,之后华语歌坛年复一年的唱着口水歌,了无生趣,终于在近十年后,来自香港的方大同给我们带来了一缕清新的空气。

在http://www.kenwong.cn/看到下面的内容,有同感,遂转载。

fong.jpg

大学的时候头一次听到周杰伦的《龙卷风》,很震惊,因为它太出色了,在那个了无生气的华语流行乐坛。遗憾的是,之后再也没有像《Fantasy》那样惊艳的专辑出现过。直到不久前,方大同的《橙月》才改变这种局面,带来无限惊喜。我个人比较爱听R&B,方大同这个只发国语专辑的香港歌手的唱腔正对我口味。

从《橙月》后,就一直在期待大同的新作。上个月突然听到他翻唱的《红豆》,立马爱上了,很有味道。最近收录了这首R&B版《红豆》的翻唱专辑也出来了,名为《Timeless 可啦思刻》。听了一下,发现还有惊喜,那就是经典的Wonderful Tonight竟然也被大同唱得如此销魂,绝对是百听不厌的一首。相比Eric Clapton的版本,大同唱得更温暖。

红豆:

Wonderful Tonight暂时只有YouTube上面有,就不引用了。

加油,大同!^_^<——–装嫩的老宅男=.=

感谢Sofay,以下是这张专辑的全部歌曲试听:

http://www.google.cn/music/album?id=Bdff4589206a34e70

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转自: http://www.kenwong.cn/wonderful-tonight-by-khalil-fong.html/comment-page-1#comment-27706

11/03/13 补记:

大同上了今年的春晚,很给力,这也是证明我的眼光还不错^_^

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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