Nobody & sorry sorry

最近是各公司的举行年会的日子,每个公司年会上的节目自然大不相同。但是,如果把所有公司年会的节目取一个交集,您会发现必然会涉及到一个节目,那便是一个叫做Nobody的东东。

如果您还不知道啥是Nobody,那么您实在是奥特曼了(如果您也不知道奥特曼是啥意思……)。话说由棒子国的几个“卖馄饨的小姑娘”组成了一个团体,Wonder Girls,而她们最被人熟悉的单曲便是Nobody。这首曲子已经被翻译为多种文字,这些小姑娘们也已经在全世界转了一大圈(去年底也来过上海)。当然,我一直觉得棒子文没啥好听的,而Nobody的流行也不是因为音乐或歌词,而是——扭啊扭,基本上就是用来诱惑男人的舞蹈。

有时候我们不得不佩服棒子国的编舞能力。Nobody能够在世界范围内的成功不是偶然,也不是靠着强大的整容技术搞出一个个近乎完美的身材相貌(许多朋友看“少女时代”就是去看大腿的)。这方面另一个佐证便是Sorry Sorry,而且这次是一群男人。现在Sorry Sorry的流行程度已经不亚于Nobody,不知道吸引了多少小女孩们的视线。而我看了它的MV也不得不承认,这帮小子真tmd的很帅。

如果你还是对它们的流行程度没有概念的话,看看菲律宾监狱集体版的NobodySorry Sorry吧——记得接着下巴哦。

当然,要说舞蹈技术,看过舞林争霸的人根本不会觉得棒子们有什么厉害的——那群百老汇级别的牛人们是真正的舞蹈家,他们的力量,技巧都非一朝一夕之功。他们的舞蹈更令人震撼,但是远没有Nobody和Sorry Sorry那么流行,甚至永远不可能像后两者那样被那么多人模仿。道理很简单,因为棒子艺人的舞蹈能力有限,因此编舞只能设计一些技巧性不那么强的舞步,因此许多业余人士,学生,老师,警察,程序员……人人都能模仿,人人都能“传跳”。

其实这样的二分选择还有很多,各个行业都是如此。例如,李斯特的曲目在当时几乎只有他才能演奏(现在音乐学院的学生几乎个个不在话下),这给他带来了无限声望;而肖邦的许多作品在技术上容易许多,也更被人广泛接受——尤其是在我等业余人士中。那么,如果是您,您的选择是什么呢?

呃,Sorry Sorry的确不错,有机会我也要尝试一下。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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