金典《歌手》吴青峰上演催泪杀 淘汰赛正式打响

《歌手》2019首播后反响热烈,本周迎来首次淘汰赛,吴青峰、刘欢等歌手面临挑战。吴青峰紧张串讲,选择《我们》表达深情;刘欢坦言紧张,其他歌手也各遇困境。1月18日晚22:00,金典《歌手》2019第二集,悬念揭晓。

1月11日,金典《歌手》2019首播,首发七位歌手惊艳登台,当即霸占微博热搜,同时成为当晚收视最高的综艺节目,精彩程度让网友直言“神仙打架”。本周,节目即将迎来首场紧张刺激的淘汰赛。

吴青峰串讲有点紧张 彩排有点哽咽

首轮竞演中,首位出场的吴青峰以一首《燕窝》表达自己对于创作的态度,赢得全场喝彩,也因“有点紧张”登上了热搜。作为本季《歌手》的音乐串讲人,吴青峰似乎“经验不足”,一度“紧张到手在抖”。不过好在去年串讲人张韶涵传授了经验:只要大喊“全球有机大品牌”,观众就会回“金典有机奶”。随即,机灵的他便和观众建立了一个约定,将金典有机奶作为他紧张忘词的“通关密语”,这也让现场紧张气氛活跃不少。网友更是调侃其为宝藏男孩。

在《歌手》之旅的第二首歌,吴青峰选择了陈奕迅的催泪歌曲《我们》,不仅饱含了他对父亲的内心情感,也有着他想传递给歌迷真挚的心声,甚至彩排时一度哽咽:“试着让自己以后不要再有遗憾”。

淘汰期惊险开唱 歌手状况百出

本周也将迎来《歌手》2019的首场淘汰赛,“刺激”的音乐竞技氛围,让上周夺冠的刘欢大神也坦言有点紧张,接连中断彩排。同时,其余歌手们也纷纷陷入状况:杨坤一改往日风格,唱起了民谣《要死就一定要死在你手里》,但他感觉自己已到极限;张芯想把《天下无双》尽量演绎好,却满是不安;赛前发烧的逃跑计划带来的是未发行过的原创电子乐单曲《你的爱情》。而他们在上周的排名均暂居“下游圈”,本就处于危机边缘。

同样面临紧急情况的,还有暂列第四的小K和仙女姐姐齐豫,前者在不足12小时时间里开始编曲,选择自弹自唱。齐豫则直言“选歌纠结”,直到最后一刻才决定要演唱《是否》。

对不少人而言,齐豫是一棵活在心中的“橄榄树”,常有人称她的歌声为“天籁之音”。对此,她也不置可否,“没有人知道天籁是什么样子,我也不知道。但我觉得天籁是来自于一个你比较向往,不一样的地方,给你感觉安静、很舒适、没有压力的地方。”在齐豫看来,“天籁”意味着给予人们爱的、温暖的感觉,她也非常乐意将自己声音中的安静舒适传递给别人。这也正如获得原产地认证的天赐金典有机奶,用天赐的有机品质,给予消费者纯净、最好的牛奶,陪伴大家在这个寒冷冬季享受天籁之音的同时,感受爱与温暖。

淘汰风云正式开局,暂时落后的歌手能否反杀,而谁又将遗憾离场?诸多悬念,1月18日(本周五)晚22:00,金典《歌手》2019第二集,即将揭晓。

附:金典《歌手》2019第二期歌单

吴青峰《我们》

逃跑计划《你的爱情》

张芯《天下无双》

Kristian Kostov《hello》

齐豫《是否》

刘欢《爱的一生》

杨坤《要死就一定要死在你手里》。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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