给钱就能开演唱会的“金色大厅”的黑幕

维也纳有个老剧场,叫“金色大厅”,因央视连续十多年直播那里的新年音乐会而使中国人广为知晓。这个普通的音乐厅平时演出不很多,由当地一个民间组织“音乐之友”协会管理,老剧场平时歇演的时间多,在西方的节假日或音乐季,会有一些交响乐或歌唱演出。

  “金色大厅”在中国大红特红,许多国内的音乐人对它情有独钟,纷纷把“登金色大厅”当作一种艺术的朝拜。据不完全统计,这几年已有五六十个中国乐团(包括学生乐团)和歌唱演员争相涌入“金色大厅”。中国人在此登台的比例之高,领先各国。而伴之于这些演出,“亮相世界音乐圣殿”“挑战金色大厅”“中国音乐家征服欧洲”等溢美之词,不绝于耳。

  维也纳是个安静的古城,人口不到中国苏州的四分之一。而今,大批中国音乐人的涌入,使城市倍显热闹,剧场也成为中国游客必到的新景点。但有限的观众经不起频繁演出的“狂轰滥炸”,不少演出的售票变为艰难的送票,当地的华侨以及与中国友好的外国朋友任务繁重,当地人称这些演出为“赠票音乐会”。笔者曾参加过一场中国音乐人赴欧洲的演出,出发前称“引起轰动,一票难求”,而到了那里,方知“还有三分之二的票子未送出”。直到演出的前一天,笔者看到组织演出的工作人员还为送票难急得团团转。他们说,老外看演出计划性很强,看音乐会演出,大多是数月或半年前就预订的,对我们这种“免费的午餐”,他们的兴趣并不高。而在这背后,场租费、乐队费、转播费、庞大人马的车旅食宿费相当惊人,而花费的资金大都来自中国国内企业的赞助。据圈内人告知,迄今为止,“金色大厅”的中国跨洋演出没有一场是盈利的。

  著名歌唱家周小燕曾说:“其实‘金色大厅’只不过是个普通的剧场,出了钱就能租用。”(世界经理博客http://blog.icxo.com)不少中国歌唱家在国内都拥有大量观众,其艺术的高下已有定论,“维也纳朝拜”其实证明不了什么。

  “金色大厅”在中国音乐界引起的“朝拜”热,是否有拉洋人、洋剧场来为自己镀金的心态呢?

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/606bcce3cac5 在机器学习与深度学习领域,数据集是构建和优化模型的关键基础。本文聚焦于一个名为“黄色车牌数据集(小轿车、大货车)”的资源,该数据集包含约800张黄色车牌图像,涵盖小轿车和大货车等多种车辆类型。黄色车牌在中国大陆主要用于大型车辆,如货车和客车,与蓝色车牌相比,黄色车牌通常代表大吨位或营运车辆,而蓝色车牌则多用于私家车。 数据集中的图像样本与XML文件相结合,XML文件作为结构化数据,记录了图像中车牌的边界框坐标等元数据,为训练目标检测模型提供了重要信息。目标检测模型,例如YOLO、SSD和Faster R-CNN,能够精准定位并识别图像中的车牌区域。深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在车牌识别任务中发挥着核心作用。CNN通过提取图像特征并结合全连接层进行分类,能够有效处理车牌识别任务。此外,预训练模型如VGG、ResNet和Inception经过微调后,可适应特定的车牌识别需求。基于Transformer的DETR等端到端模型也为车牌识别提供了新的解决方案。 在模型训练过程中,数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型训练,验证集用于调整参数以防止过拟合,测试集则用于评估模型在未知数据上的性能。为了提升模型的泛化能力,数据增强技术如随机翻转、裁剪和旋转图像被广泛应用,以模拟不同的拍摄条件。 黄色车牌识别系统在交通安全、交通监控、车辆追踪和管理等领域具有重要意义。它可用于自动收费、违规行为检测等功能。由于中国各地车牌格式存在差异,模型需要具备足够的适应性,这也要求数据集具有广泛的覆盖范围和多样性。总之,“黄色车牌数据集”为开发高精度车牌识别模型提供了重要资源。结合深度学习技术和目标检测算法,可构建出服务于智能交通系统的高效车牌识别系统。XML文件的解析和利用在训练过
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