呕心沥血之作!最能代表beyond 的二十首歌!(十九)

呕心沥血之作!最能代表beyond 的二十首歌!(十九)
2011年12月30日
  第二名《海阔天空》 关键词:黄家驹理由:我记得曾经一个乐评人这样评价了海阔天空“这首歌的激情与豪迈至今无人可以超越,哪怕是BEYOND自己” 当我听完了海阔天空以后 在以后的几年时间里我每天不听这首歌就会觉得少了点东西,特别是当理解了海阔天空深意的人 对海阔天空又有种更深刻的情怀。而这首荡气回肠的歌曲 即使不喜欢BEYOND的人 听完此歌依然热血沸腾 这首歌绝对是粤语歌曲中的传世经典 2008年奥运会刘翔失败退场后 体育场内响起的正是此歌 如果非要用一个词来形容海阔天空 那就是空前绝后,可以说用任何词语来形容海阔天空 都是实至名归现在我们再来谈谈海阔天空对BEYOND代表着什么,大家可以发现 BEYOND早期的作品基本都是地地道道的摇滚乐 我不懂音乐 所以我无法分析歌曲本身的好坏 但我知道流行程度极低 BEYOND基本上还是酒吧小歌手那种级别 随后走了流行路线 BEYOND才逐渐被人接受以至走红 但曲风一直简单明了 虽然琅琅上口 歌词深明大义 但对音乐本身来说是一些小儿科的 所以他们的音乐可以被歌迷接受而喜爱 但不会被太多音乐人认可 慢慢的以后逐渐改进 一直到了这首海阔天空 可以说海阔天空这首歌即使不带黄家驹绝唱的帽子 也一定是 BEYOND最经典的歌曲 如果说真的爱你让BEYOND走红 光辉岁月让 BEYOND更上台阶 那么海阔天空的确让 BEYOND四子登上巅峰 毫无争议的成为了当时香港乐坛第一乐队。只可惜,这首励志了无数少年的歌曲真的就成为了黄家驹一生的真实写照,因为那句也会怕有一天会跌倒。。。。 其实这首歌细心的歌迷会知道 从头到尾完全就是黄家驹音乐之路的心路历程 从理想到失落 他在高潮部分第一句话用了原谅 多么高超的手法 像世人证明自己即使你们都不认可我 我依然会自由自我的歌唱 因为我们的音乐理想 家驹真的就像海阔天空里唱得那样一步步走来 到跌倒。。只可惜海阔天空的跌倒是能再站起来走得更远的 而现实中的跌倒 真的就没在起来。。。家驹离开后 海阔天空正式取代光辉岁月成为最能代表BEYOND的歌曲 从而一直到现在 只要是在演唱会现场响起海阔天空的旋律 无论是不是BEYOND的演唱会 都会引爆全场的合唱 倒不全是因为在场的人都会唱 而是在唱得人都用尽了全身的力量在呐喊 大家可以看看没有后期制作用手机拍摄的BEYOND演唱会视频 到海阔天空时你用都听不见伴奏与歌者的声音 全场的合唱早已盖过了一切 对了不仅仅如此 无数人在唱得时候都泪流满面。海阔天空对BEYOND意味着什么 不用再形容 他就是最能代表BEYOND的歌曲 因为无论从歌曲的影响力还有歌曲本身的含义 都是BEYOND自己现在你们一定奇怪我为什么将海阔天空这首歌放在我的这篇帖子里的第一名 那是因为海阔天空严格意义上其实不能代表BEYOND 他只能代表一个人 那就是黄家驹 海阔天空本身的词曲唱都是黄家驹一人所为 海阔天空与其说让BEYOND登峰造极 还不如说是让黄家驹名垂千古人们在唱起或听到海阔天空的时候 早已把无数的情怀留给了那个已经逝去的人 可以说因为海阔天空 让黄家驹凌驾于BEYOND之上 他是最具意义的一首歌曲 确不能完全代表BEYOND 所以在海阔天空之后 还有一首歌曲是真正意义上的BEYOND代表作品 那首歌完全就是BEYOND 就是超越 就是永远的海阔天空 稍后为大家深度解读排行榜第一的那首歌曲 写多了 累了 稍微休息会  歌名:海阔天空   作词:黄家驹   作曲:黄家驹   演唱:Beyond   编曲:Beyond、梁邦彦等   发行年代:1993年   所属专辑:《乐与怒》   今天我 寒夜里看雪飘过 怀着冷却了的心窝飘远方   风雨里追赶 雾里分不清影踪   天空海阔你与我可会变 谁没在变   多少次 迎着冷眼与嘲笑 从没有放弃过心中的理想   一刹那恍惚 若有所失的感觉   不知不觉已变淡心里爱 谁明白我   原谅我这一生不羁放纵爱自由 也会怕有一天会跌倒   背弃了理想 谁人都可以 哪会怕有一天只你共我   仍然自由自我 永远高唱我歌 走遍千里
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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