戴上耳机,全世界都是你的

戴上耳机,全世界都是你的

这些歌, 请戴上耳机, 调大音量, 一个人听 ,全世界 都是你的!!!!!

这些歌很温暖,没有金属味,适合有阳光的午后,很悠闲。。。 【Anaesthesia】Maximilian Hecker强烈推荐
【Summer Days In Bloom】Maximilian Hecker力推! 【end of May】Keren Ann
【gotta have you】The Weepies调调很特别,我用它做过背景音乐。 【i remember】郭采洁 我喜欢睡觉前听这首歌
【Let's start from here】王若琳 【Never Grow Old】The Cranberries 【Tommai mai rub sak tee】Lydia(泰语)听听这个泰国女孩的声音吧。 【Disguise】Lene marlin 【When You Say Nothing At All】Ronan Keating有个校内好友也推荐过呢。 【valder fields】Tamas Wells很柔。
【don't know why】Norah Joness很慵懒很舒服。。适合酒吧的浪漫气氛。。 【seven years】Norah Jones觉得她的声音像阳光打在身上一样舒服。 【the story】Norah Jones有点爵士。电影蓝莓之夜。

(二) 很High的鼓点,很High的节奏,很High的声音。。(Dance. DJ .Hip-hop.金属…)

【Good Foot】Justin Timberlake & Timbaland他们不是第一次合作了,绝! 【always come back to your love】Samantha mumba很久前就开始听了。 【Ba Yonga Wamba】Banaroo很有特点,听几遍就可以和着一起唱了。 【Bottle Pop】The Pussycat Dolls我喜欢
【Takin' All Over The World】The Pussycat Dolls 【Whatcha Think About That】The Pussycat Dolls 【When I Grow Up】The Pussycat Dolls 【Buckle Up n Chuggeluck】Heaven在QQ音乐上听到的,推荐,一定要调大音量。 【Chain Hang Low】Jibbs有点轻快。。。
【Disturbia】Rihanna dadada~~~ 【En Dag Tilbage】Nik&Jay 丹麦
【Floorfiller】 【Say It Right】Nelly Furtado她的声音很细,好听。。 【The Magic Key】One-T+cool-T 【I Hate Myself For Loving You】Joan Jett这首实在是太High了~ 【I Miss You】Basshunter 【just dance】 【Lonely】这个我就不用介绍了 【upside down】很多人用过这个曲子跳舞 【Oops Jaime Pas Langlais】 【Peerless】Darin Zanyar
【Remember The Name】Fort minor 【numb】Linkin Park实在是喜欢这支乐队 【in stereo】Fort minor我喜欢那种重重的敲击声 【where'd you go】Fort minor由女声开始,带我们进入黑暗堡垒
【What I've Done】Linkin Park相信这首歌对喜欢林肯公园的人都不陌生了吧 【Believe me】Fort minor吐血推荐!!!!!! 【My December】Linkin Park和以往的风格不太一样哦~是我的博客背景音乐。 【Till I Collapse】有时心情不好就听这首。。太刺激了。 【saturday night】Darin 电子乐很好听,也很动感 【Me Against The Music】Britney Spears看X-man的人都知道这首歌。 【do something】Britney Spears
【beautiful liar】Beyonce and Shakira 【my first ride】Aaron Carter
【fighter】Christina Aguilera NBA季后赛主题曲 【I Hate Myself For Loving You】Joan Jett她的声音实在是太high了 【come into my world】Kylie Minogue 【beautiful ones】Suede反正我听完这首歌就觉得很开心。。哈哈。。 【get it out me】Janet Jackson有布兰妮Toxic的感觉。Rap却很像孙燕姿的咕叽咕叽 【cry me a river】Justin timberlake喜欢刚开始那段雨声。 【sexyback】Justin timberlake这就是贾斯汀的风格。 【what dreams are made of】Hilary Duff她叫赫拉瑞达芙 声音很精致。 【beat of my heart】Hilary Duff
【come clean】Hilary Duff这首好听 【wake up】Hilary Duff DJ~
这些歌曲节奏比较轻快,大部分听了心情会很好哦~~~~试试吧~ 【the saltwater room】Owl City有人说,这首歌有夏天的感觉,是挺清爽,力推! 【do you know】Enrique Iglesias (The Ping Pong Son)这首歌有乒乓球的声音,棒! 【touch my body】Mariah Carey玛利亚凯莉,神一样的女人。。 【I'm Yours】Jason Mraz; 我是你的,你的。。 【Solo】Kate Havnevik一定要听,节奏不是很快。 【my lucky day】Lene marlin ‘Everything will be ok’……因为这句我喜欢上这首歌。 【Unforgivable Sinner】Lene marlin前奏是辽大澡堂之歌。O(∩_∩)o… 【Sitting Down Here】Lene marlin
【whatever it takes】Lene marlin 【7 days】Craig David这个是潘猴子介绍我的。。。。
【Beautiful Girls】Sean kingston这个还有歌女声版本 但还是喜欢这个版本。。 【Force of Nature】Lenka 【Whatcha Think About That】The 1900s 【Lose You】Linda Sundblad 【mary jane shoes】Fergie菲姬 调调轻松明快。最后的部分会给你带来惊喜哦~haha ~ 【don't believe in love】Dido蒂朵的歌很特别,节奏也很特别。 【here with me】Dido这首更能表现出她独特的嗓音和个性的音乐风格。
【life for rent】Dido这首很好听,相信很多人都听过。。蒂朵。 【so yesterday】Hilary Duff去年的这个时候就是在听这首歌,又找出来了。很好听哦~ 【to all the girls】Aaron Carter之前亚伦这个名字写错了,有网友提醒,谢谢~ 【Sealed With A Kiss Brian Hylan】乡村音乐
【someone's watching over me】Hilary Duff这是她在电影《劲歌飞扬》里唱的。励志哦~ 【It's Amazing】Jem 【I'm Gonna Getcha Good】Shania Twain 【Love Is Color-Blind】Sarah Connor有网友说之前没推荐她~她的歌都慢,不在这一类里。 【Here With Me】Michelle Branch这首的风格是General Rock~但还不错~~ 【Never be the same again】Melanie C
【Nothing In The World】Atomic Kitten 【Put Your Arms Around Me】Natasha Bedingfield她的声音很有特点 【The game of love】Santana 【Too Little Too Late】JoJo这首是丫蛋同学介绍的~不错~~么么~ 【Who's Gonna Love You】The Pussycat Dolls
【free loop】Daniel Powter看台剧和综艺的时候片头就是这个哦~

 

 

适合经常失眠的

【卡农】钢琴这个好听就不用介绍了 【千寻之歌】日本卖座动画‘神隐少女’主题曲 【Hatsukoi】久石让 【Heaven On Earth】钢琴 【Mother】久石让 【Season】滨崎步 小提琴钢琴 【Tears】钢琴 【The changing seasons】钢琴 【Turning】班得瑞 【Viva La Vida】 【With an orchid】雅尼
【琵琶语】琵琶 林海 这个很古典的哦~ 【菊次郎的夏天】久石让 【风筝与风】(钢琴版) 【River Flows in You】李闰珉 【If I could see you again】李闰珉 【on the way】李闰珉 【kiss the rain】 【天空之城】(小提琴钢琴版 八音盒版 木吉他版) 【down by the sally gardens】恩雅和很多人都唱过。。也有纯音乐~ 【The Dawn 魔兽世界亡灵序曲】这支曲子不太适合睡觉前听。。。 【He s a Pirate】加勒比海盗 也不适合睡觉前听。但不能不听,会想起戴普和他的小胡子~

这是大家都喜欢的风格R&B~慢摇~爵士~Rap~~嘻哈~ 【Lubov】RossTallanma(俄罗斯慢摇);这首歌我曾介绍给好多人
【Buttons】Pussycat Dolls潘猴子给我的歌,听前奏就迷上了。 【4 Minutes】Madonna&Timbaland Justin这三个人都是我喜欢的,特别是贾斯汀。 【Magic】Justin啊哈哈哈。。有个叫李竹的哈~注意了~~~ 【Don’t cha】Pussycat Dolls这个是她们最早的歌。可以说是第一首~ 【Out Of This Club】 Pussycat Dolls这个是以前在同学的P4里听的的~偷来~ 【We Went As Far As We Felt Like Going】Pussycat Dolls节奏很是紧张~(*^__^*) …… 【Beep】Pussycat Dolls我太喜欢这六个女人。就多推荐了一些~ 【Hot Stuff】Pussycat Dolls一般,但她们的声音实在是性感~ 【Sway】Pussycat Dolls这个很早~大家都听过吧~~
【Wait a Minute】Pussycat Dolls&Timbaland我真幸运总能淘到这样的好歌~赞一个先~ 【Hung Up】Madonna大家肯定听过。。。。。 【Promiscuous】Nelly Furtado&Timbaland这两个歌手都是我喜欢的。。
【say it right】Nelly Furtado 【Sway】Michael Buble和上面推荐的那首不一样哦~适合跳伦巴~
【Negative Things】Audius吐血推荐 【Hollandback Girl】Gwen Stefani感觉有点像~
【Wind It Up】Gwen Stefani怎么就那么耳熟?有《音乐之声》的调调。。。 【In The Morning】Gwen Stefani她声音不那么厚重,但是这首歌还不错。 【Mad, Sexy, Cool】Babyface跪倒推荐 【Run The Show】Kat DeLuna&Busta Rhym女声很High~~ 【Unstoppable】Kat DeLuna我喜欢这首~~~~~嘿嘿~
【Whine Up】Kat DeLuna&Elephant Man啊哈哈哈。。。。。绝了~~ 【Feel What I Feel】Kat DeLuna这首最好听。。特别是前奏~~~ 【Tattoo】Jordin Sparks这个歌听前奏就有种心旷神怡的感觉。抛弃一切。。
【Cheater's Dilemma】Kay B一首很清爽的R&B~ 【I Remember】Keyshia Cole 【Shy Boy】Jordin Sparks可能这一季这首最不厚重了~但是配乐很棒! 【Red Blooded Woman】Kylie Minogue
【yesterday】Leona Lewis之前有很多网友推荐这个人~其实我并没有把她落下哦~ 【whatever it takes】Leona Lewis 【Better in Time】Leona Lewis 【I Miss You】Darren Hayes之前给大家的时候好像搞错了~再来一遍~感觉好好哦~ 【Creepin' Up On You】Darren Hayes想来想去还是决定把它写在这一季~ 【insatiable】Darren Hayes之前有推荐过他的歌~ 【U make me wanna】Blue 萧亚轩也唱~多年前在电台第一次听的~ 【Time After Time】Jessica Mauboy这个可不是柯南里的那个。。。。。 【Dilemma Ft Kelly Rowland】Nelly有好听的Rap哦~~~ 【Back at One】Brian McKnight很久的歌~但是值得听,一直听。。。。 【Take A Bow】Rihanna会让你开心的歌~
【SOS】Rihanna 【Suerte】Shakira西班牙文~不错~~还有英文版的~~ 【Dragostea Din Tei】《不怕不怕》~但是是哪国的语言我实在没查到~网上各种的说~ 【Jenny From The Block】Jennifer Lopez
【Crash】Gwen Stefani挺High的~看名字就知道了~ 【Love In This Club】Usher 【All Fall Down】Anastacia她的歌你就调大音量爽爽的听吧~~~ 【Defeated】Anastacia比上一首慢一些~ 【I Can Feel You】Anastacia这一首电子的味道比较重~ 【Naughty】Anastacia这首最High…… 【Same Song】Anastacia爵士味重~~~ 【Stay With Me】Danity Kane 【Love in December】Club 8
【Beautiful Soul】Jesse McCartney 【Liar Liar】Girlicious我很喜欢这个组合~听听吧~
【Like Me】Girlicious这首很热闹~赞! 【My Boo】Girlicious这首调调很好听。有特点~~~ 【Stupid Shit】Girlicious 【They Don't Care About Us】Michael Jackson或许我们都不应该遗忘这个人。。。。
【Used To Love Her】Jay Sean 【un'emergenza d'amore】Laura pausini意大利语非常非常好听。。

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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