DYING IN THE SUN

乐队: The Cranberries
歌名: Dying In The Sun

Do you remember the things we used to say?(还记得吗?那些我们曾经说过的事)
I feel so nervous when I think of yesterday(一想到昨天我就如此的不安)

How could I let thing get to me so bad?(为什么那些事情令我如此神伤)
How did I let things get to me?(为什么它们在我脑海)

Like dying in the sun (就像在阳光下逝去一样)
Like dying in the sun (在阳光中慢慢逝去)
Like dying in the sun (阳光下逝去)
Like dying... (逝去...)

Like dying in the sun (就像在阳光下逝去一样)
Like dying in the sun (在阳光中慢慢逝去)
Like dying in the sun (阳光下逝去)
Like dying... (逝去...)

Will you hold on to me (扶住我好吗?)
I am feeling frail (我感觉如此脆弱)
Will you hold on to me (扶紧我好吗?)
We will never fail (我们永远不离不弃)
I wanted to be so perfect you see (我曾经想要变得像你眼中的那样完美)
I wanted to be so perfect(想要变得如此完美)

Like dying in the sun (就象在阳光下逝去一样)
Like dying in the sun (在阳光中慢慢逝去)
Like dying in the sun (阳光下逝去)
Like dying... (逝去...)
《Dying In The Sun》是爱尔兰乐队Cranberries在专辑《Bury the hatchet》(言归于好)中的格调最为舒缓抒情的一首。


1999年4月27日,Cranberries在北约发动对南联盟空袭战争后的第31天推出了它第4张专辑《Bury the hatchet》(言归于好)。“Bury the hatchet”作为固定习惯用语,当译为“言归于好”。但此时此刻,字面的理解“埋葬战斧”恐怕更能表达所有接受它的听众所自然引起的心理印证。客观地讲,这张专辑的创作本意和这场突如其来的战争没有太大的直接联系,历时三年的创作和录制,镌刻的是那个蓄满纷争忧虑的国土上,柔弱的音乐团体所发出的最昂扬声音,但今天这种声音恰恰代言了疯狂战争之下的恐惧与哀难。

表面看《Dying In The Sun》是以一个恋人的口气唱出来的,纯爱情歌曲。但是它决非简单的恋人的诉衷。正如Cranberries一贯的主题一样,它带着爱尔兰人苦涩的人生体验与对和解独特的理解和阐述。《Dying In The Sun》用爱尔兰人忧伤的目光传达了塞尔维亚人迷惑、仇恨、焦虑和期盼的神情。而这恰是它的主题所在。歌中反复吟唱着那句“Like dying the sun,like dying in the sun。”是无望中的人最绝望最无助的声音——不知所措——无力还击——Like dying in the sun...................Like dying in the sun...................

link  http://www.go01.com/yule/uploadfiles_2383/200512/20051202223057736.mp3

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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!
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