江南style印证法国大预言家诺查丹玛斯世界末日预言?

一名法国网友声称16世纪预言家诺查丹玛斯曾预言世界将因Psy的《江南Style》而毁灭。歌曲在全球大热,引发争议与讽刺。

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南韩歌手Psy的成名曲《江南Style》怎么会与末日预言扯上关系?

江南style印证法国大预言家诺查丹玛斯世界末日预言?-2012-我的新奇世界

江南style

一名法国网友宣称,16世纪时,法国大预言家诺查丹玛斯写了一首短诗,预言世界将因Psy而毁灭;

诺查丹玛斯“准确无误”地预言了诸多历史事件,而且谨毫不奇怪地集中在我们最为熟悉的20世纪:飞机上天、汽车出现、希特勒崛起、第二次世界大战爆发、盟军诺曼底登陆、德国战败、墨索里尼死亡、原子弹在日本爆炸、日本投降、美国总统肯尼迪被刺杀、苏联女宇航员进入太空、苏联入侵捷克、中东战争爆发、全球性污染与温室效应、“挑战者号”爆炸戴安娜王妃身亡,人类登月,911恐怖袭击等等。三百多年来,地球上发生的每一件大事似乎都能在诺查丹玛斯的预言中得到证实。

不过其他网友多半反应冷淡,还讽刺《江南Style》简直变成神曲。

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诺查丹玛斯的预言

《江南Style》洗脑式的旋律在全球红透透,法国却有一名网友将南韩大叔Psy扯上了最夯的世界末日话题。

这名网友搬出16世纪法国大预言家诺查丹玛斯(Nostradamus)的短诗,写著「当会跳舞的马转到9圈时,世界将在宁静的早晨当中结束」(「From the calm morning, the end will come When of the dancing horse the number of circles will be 9.」),而南韩正是「宁静早晨」的国家,因为朝鲜半岛又称「早晨安静的土地」。
PSY朴载相则为“会跳舞的马”,《江南Style》MV目前已在YouTube破8亿点击率,预测将于12月21日突破10亿大关(玛雅预言2012年12月21日为世界末日),而10亿的话有9个0。
不过对此其他网友大多反应冷淡,先前南韩就有学者指称,《江南Style》这首歌可以帮助治疗精神病患,被网友嘲讽简直变成「神曲」,如今又扯上末日预言,你信不信?

摘自:http://www.29991515.com/archives/3607


 诺查丹玛斯预言集

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
<think>我们正在讨论语法分析中用于描述语法成分的文法类型。根据引用[1]和引用[3],上下文无关文法(Context-Free Grammar, CFG)是描述程序语言语法结构的标准形式。引用[1]明确指出:“以后,凡‘文法’一词若无特别说明,则均指上下文无关文法。”这暗示了在程序语言设计中,上下文无关文法是描述语法的主要工具。 引用[2]提到在自然语言处理中,上下文无关文法被用于构建语法分析树,这也印证了其广泛适用性。引用[4]展示了上下文无关文法的具体例子(如生成语言$L(G) = \{a^n b^n \mid n \geq 1\}$),进一步证明了它在形式化描述语法成分时的核心地位。 因此,部分语法成分(如表达式、语句、函数定义等)都使用上下文无关文法来描述。其核心优势在于: 1. **描述能力强**:能定义嵌套结构(如括号匹配、条件语句) 2. **分析高效**:存在成熟的解析算法(如LL、LR) 3. **形式化严谨**:严格定义推导规则$A \rightarrow \alpha$,其中$A$是非终结符,$\alpha$是任意符号串 例如,算术表达式的经典CFG描述: $$ \begin{align*} E & \rightarrow E + T \mid T \\ T & \rightarrow T * F \mid F \\ F & \rightarrow (E) \mid \text{id} \end{align*} $$ 此文法清晰表达了运算符优先级和结合性[^1][^3]。 综上,**上下文无关文法(CFG)是描述部分语法成分的标准形式**。</think>在语法分析中,**部分语法成分通常使用上下文无关文法(Context-Free Grammar, CFG)** 来描述。这是程序语言语法描述的标准形式,具体依据如下: ### 核心依据 1. **形式化定义** 如引用[1]明确指出的: > "以后,凡'文法'一词若无特别说明,则均指上下文无关文法"[^1]。 这直接说明CFG是语法描述的基础范式。 2. **语法结构表达能力** - CFG通过形如$A \rightarrow \alpha$的产生式规则描述语法结构($A$为非终结符,$\alpha$为符号串) - 可精确表示嵌套结构(如括号匹配、条件语句) 引用[4]的示例展示了CFG如何生成$L(G) = \{a^n b^n | n \geq 1\}$等复杂结构[^4]。 3. **语法树构建** 引用[2]强调CFG的核心应用: > "上下文无关文法被广泛用于构建语法分析树,展示句子中成分的关系"[^2]。 语法树是语法分析的直接输出,例如表达式$(i*i+i)$的解析树: $$ \begin{array}{c} E \\ | \\ (E) \\ / | \backslash \\ E & * & E \\ / \backslash & | & | \\ i & i & i \end{array} $$ 4. **程序语言特性支持** 引用[3]指出CFG适用于描述: - 数据类型与操作 - 语句与控制结构(循环/分支) - 文法二义性分析[^3] 例如条件语句的CFG描述: ``` stmt → IF expr THEN stmt | IF expr THEN stmt ELSE stmt ``` ### 为什么CFG成为主流? 1. **平衡能力与效率** - 比正则文法更强(可描述递归结构) - 比上下文有关文法更高效(线性时间解析) 2. **工具链支持** 编译器工具(如Yacc/Bison)直接基于CFG实现语法分析器。 3. **形式化验证** 可通过数学方法验证文法的无二义性(如引用[3]提到的语法树验证[^3])。 --- ### 相关问题 1. 上下文无关文法如何处理运算符优先级问题? 2. 在语法分析中如何检测和消除文法二义性? 3. 现代编程语言(如Python/Rust)的语法描述有哪些CFG扩展机制? 4. 语法树与抽象语法树(AST)有何本质区别?
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