想起了PETER MURPHY

博客介绍了哥特音乐代表人物Peter Murphy,提到窦唯曾推崇他,《黑梦》受其影响,虽窦唯否认。后来窦唯为摆脱影响扔掉相关CD,之后走向新民乐风格。还讲述了作者最早听Peter Murphy音乐的经历。


是的,Peter Murphy ,这个包豪斯(Bauhaus)的前主唱,哥特音乐的曾经代表人物

最开始注意到这个人是因为听说窦唯曾经非常的推崇彼得,甚至卧室中贴满了包豪斯的海报,窦唯最为人称道的《黑梦》
更是充满了Peter Murphy的影子,从音乐的形式,内容,唱法,无不非常相似--虽然窦唯自己否认这样的看法。

不过窦唯后来为了摆脱Peter Murphy的影响,曾经把自己收藏的所有的关于包豪斯和Peter的CD都抛入了河中--那是后来的事情了

再到后来,我们听到了窦唯的云雾缭绕的新民乐.......

我最早听Peter Murphy还是有一次去青岛,GF领着我去当地的一家音像店,那个老板很明显是比较识货的人,记得那次还找到了好多喜欢听的东西

Peter Murphy ,那微有震颤的嗓音

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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