班得瑞随想……

本文通过一次偶然的网络搜索揭开了班得瑞音乐背后的故事。从对其真实性的质疑到对其美丽童话本质的认可,作者表达了对音乐本身的欣赏远胜于对创作者身份的探究。

中午闲来无聊,为了尽快催熟困意,好好好休息一阵,又开始听Bandari(班得瑞)了,但由于上周末睡得实在太好了,怎么也睡不着,那就随便搜索点东西扩展一下思路和眼界吧。遂以Bandari为词条,百度一下。一搜不要紧,看到下面的主题,吓了一跳:

“经典还是骗局 — Bandari 班得瑞
http://www.w-o-fantian.com/blog/blogview.asp?logID=901

文章所说确实似乎是有道理的。遂开启Google英国,限定仅在英文网页搜索,一搜Bandari,结果那个一塌糊涂啊……,再搜最喜欢听的Another Pimension……Google直接给出提示:Did you mean to search for: Another Dimension

汗……Pimension,确实没有这个词,自造词也得服从造词法啊,自己去看看跟这个词最相近的那些单词的意思吧,没一个服从音乐主题的……所以,这估计更可能是发行时的一个笔误,以讹传讹,到最后反倒成了真理(另外说一下,搜Another Dimension能搜到很多乐曲,有兴趣的可以一首首下下来听,看看有没有雷同的,找一找原作者到底是谁)。如果链接所给的资讯是真的,那么,不得不佩服一下台湾省的这帮土鳖,已经决意讲个谎话了,也不知道讲得像个真的些,让人一捅就破。幸亏听这类音乐的人大凡都像我这样,不会去追究太多,所以,谎言什么时候走上台面,或许,本来就不是什么重要的事情。

有人说,国外没人知道很正常啊,那素因为这个乐队很低调。可是我认为,再低调也不可能做到中国那帮子YY小说家描述的“踏雪无痕”的地步。烧一个唱片,少则上百人,多则上千人得被调动起来,这上百上千人中,只要一个环节有那么点问题,整个低调也就不复存在了:须知,欧洲的狗仔队比国内的专业多了,再加上如果Bandari真的是如国内这般受欢迎——或者只是四分之一,那么,如果这样还能逃过群众雪亮的眼睛的话——那就只是那帮子小女孩才会去相信的童话了。

最大的可能,自然如文章中说,班得瑞干脆就是个国产货,套一层外衣,“借壳上市”,“曲线救国”,仅此罢?也真够土鳖的……

其实去探讨这些,大凡是没有意义的,只不过是无聊搜索一下所谓的“真相”而已。

正如文章自己所说的那样,班得瑞,无论它是真是假,首先,它为我们带了了快乐。争论《两个牧羊人》到底是不是南美歌曲,大凡如争论《Adagio In C Minor》(这里班得瑞好像漏了一个C……漏一个这个差别好像很大吧?)是先由班得瑞写还是先有雅尼写一样无聊。

具体到每个乐曲,那种空灵,那种激动,带来的感动,这或许才是最重要的财富吧?与此相比,所谓的真相并不重要,所谓的道德也并非那么重要,所谓的真理更加干脆是浮云了。

班得瑞,即便它是一个美丽的童话,但是,童话毕竟是童话。抛开那些什么“知识产权”这种该死的人类契约,其实每个童话带给我们的都是欢乐及继续前进的动力和勇气,除此之外,还需要更多的喋喋不休吗?

嗨!放下沉重的包袱,扔掉不切实际的幻想,忘掉上帝和死神,品一杯咖啡,砌一壶清茶,慢慢享受这音符的盛宴,忘记自己作为人类的存在,或许,这就是班得瑞——它虚幻,但真实,它虚伪,但存在,它无可捉摸,但如此清晰,因为,它是我们每个人心灵深处寂静的山谷……

不再为上帝而战,不再以上帝的名义,不再去追逐那至高无上的道德满足感……在悸动的社会中,封闭一切对外的通道,带上耳机,调到最大,品一品心灵深处的那些声音吧……那或许就是你真正想要的东西,才是真正的真相,真正的道德,真正的真理。

感谢!班得瑞!

Gloria!Bandari!

【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代码进行实践操作,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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