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1、歌詞:有一天我會在你身邊肩並肩,手牽手

「有一天我會在你身邊肩並肩，手牽手」是歌曲《長腿叔叔》的歌詞。

《長腿叔叔》歌詞

詞：徐東聲 （Dongsung SEO）

曲：朴成日（Sungil PARK）

演唱：袁婭維

你 在我面前頂天立地，而在你的眼裡，

我還只活在童話里，這里春天細雨綿綿密密，

度過這漫長的雨季，一切都還在原地，

而你 是藏在心底唯一的真理，讓我的眼淚決了堤，

但愛的你卻不珍惜，有一天我會在你的身邊，

肩並肩手牽著手，明媚陽光下感受到你的溫柔，

現在以後，無論多久我都願意等候，

有一天我會站在遠處，向你揮動著我的手，

只希望得到一個肯定的眼眸，愛情的憂，

被你的深情都趕走，美好的夢，

我 打開塵封後的記憶，翻那時寫你的日記，

讀紙中的一字一句，也許 這樣的話再也說不出口，

卻也想握住你的手，遠離所有愛情的憂，

有一天我會在你的身邊，肩並肩手牽著手，

明媚陽光下感受到你的溫柔，現在以後，

無論多久我都願意等候，有一天我會站在遠處，

向你揮動著我的手，只希望得到一個肯定的眼眸，

愛情的憂，被你的深情都趕走，

美好的夢，等待就像冰天雪地一樣的將我困住，

只有你能將我救贖，給我春天的溫度，

有一天我會在你的身邊，肩並肩手牽著手，

明媚陽光下感受到你的溫柔，現在以後，

無論多久我都願意等候，有一天我會站在遠處，

向你揮動著我的手，只希望得到一個肯定的眼眸，

愛情的憂，被你的深情都趕走，美好的夢。

(1)seo劉明擴展資料：

《長腿叔叔》是2016-01-11袁婭維發行的一首歌曲。歌曲時長04：52。一上線就收到了廣泛的關注，收獲了眾多的喜愛。

《長腿叔叔》是中韓合拍劇《老師晚上好》主題曲，華納音樂「靈魂捕手」TIA袁婭維傾情獻唱，歌曲詮釋對完美愛情的痴心守候。袁婭維（Tia Ray），12月12日出生於湖南省懷化市，唱作歌手。

《長腿叔叔》有眾多的翻唱版本，截止2018年11月，孫耀威、劉明、陳偉倫等都進行過翻唱。

2、大家知道嗎，如果你想要採納的可以回答一些沒幾個回答的問題，一兩個人的最好辦了，這樣你的採納率就高了

樓主會給我採納么？我火鉗劉明了昂，管理員你如果是妹紙就年輕漂亮，mm大，如果是帥鍋，你就帥，高，有錢，身邊一群校花，給我個推薦答案吧，我這么辛苦打字的，哇卡卡卡。順便廣告一下：百度一下 四川陶諾網路科技，可以學習很多seo方面的知識，全是干貨，吊的不行了

3、日語「大家好，我又回來了」怎麼說？

みなさん、わたしまた戻りました！（mi na sa nn,wa ta shi ma ta mo do ri ma shi ta） 差不多就這樣吧！希望可以幫助你！！

4、劉明SEO：怎樣加快網站分站的

收錄是站長們關心的問題，也是一個網站優化的基礎，收錄量提起來了，內容頁傳遞給首頁的權重才會提高，一個新站在百度審核期，如何提高網站的收錄量，很多方法都能實現，隨著百度演算法的不斷變化，搜索引擎人工的干預，導致了新站總是不被收錄，小編講解下如何可以提高百度對網站的收錄。

提高網站的收錄，站外外鏈很重要，外鏈在網站優化中占很大一個比例，對新站的收錄起到很大的促進作用，尤其是百度自家的產品，但是需要注意發外鏈也需要適可而止，一天過多一天過少對網站有一定的影響，網站每天保持收錄，說明網站正常，蜘蛛每天來爬行。

能被百度快速收錄的網站，網站的權重相對也比較高，網站的內容原創度也高，頁面布局也相比好，搜索引擎爬去的相比頻繁，收錄信息的速度也會提高，一個新站要做的就是提高收錄，進一步提高網站的權重，方便網站被快速收錄，具體內容可以做到如下：

新站來說，初期就需要寫好三大標簽，標題就是一個核心，告訴用戶和蜘蛛這個站在做什麼，也要檢查下網站地圖，方便蜘蛛爬行，比如我的網站是醫療網站，就需要寫標題：北京男科醫院哪家好_好的男科醫院，寫上醫院要做的詞。

二、內容時常進行更新，新站來說，內容的更新很重要，搜索引擎喜歡新的東西，若是內容時常抄襲別人的，搜索引擎會在資料庫中進行對比，新站拿到手，就先老實的進行原創更新，定時定點的更新，讓蜘蛛抓取到新的內容。

友情鏈接是一個有效的外鏈，若對方是一個高權重的網站，可以傳遞給本網站高的權重，及時不是權重的外鏈，也可以給網站引蜘蛛。

提高網站收錄方法：在網站上發表一下今日最熱門的話題，可以給網站引蜘蛛，也可以給網站傳遞些權重，當網站收錄高了，傳遞給網站首頁的權重也就高了，帶來的流量也會增多。

一個新站想要收錄，首先布局好站內，更新站內的原創文章，增加網站的外鏈，這樣就能提高網站的收錄。

5、求SEO的數據統計表，外鏈匯總表，友鏈匯總表。麻煩給我發一份唄。感謝！感謝！！！！

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是做小企業站的嘛，現在老一套seo不會長久的，一直這么做對自身成長不大，建議轉運營
如果去大站做seo的話，還是有潛力的，可以參考北京對seo的要求，也可以看看一線seo的博客，如夜息的 zero的 劉明的
缺啥補啥

6、下拉詞推廣怎麼做？

可以找當地的網路推廣公司合作。

下拉詞又稱推薦詞。以百度為例，百度下拉詞是百度為了方便用戶搜索而提供的一種關鍵詞聯想服務，提高了用戶搜索效率。大部分人在搜索某一個關鍵詞其實時並不知道該如何組織語言才能更加精確的達到搜索的目的，而百度下拉詞就是為他提供了便捷。

下拉詞是百度、360、搜狗、為了讓網民輸入更少的字，看到更多的與搜索詞相關的推薦詞，這是一個很人性化的服務，深受網民喜愛。

比如想了解下「屈原」，當你在搜索框中輸入「屈原」，在下拉表格中就會出來跟屈原有關的內容，一來更方便你了解蘇軾，二來減少了你打字的時間。

(6)seo劉明擴展資料：

下拉詞推廣的優勢

1、直接讓公司或者品牌出現在相關搜索出，而且是每頁都存在的，展示效果最為直觀。

2、不限點擊次數，徹底顛覆百度關鍵詞競價排名。

3、對一般人而言，是第三方推薦的感覺，搜索引擎推薦的結果，更具有說服力，大面積覆蓋，視覺沖擊，更加增強了用戶信任感，同時也提升品牌的展現和曝光率，增加用戶搜索率，大大提高了品牌知名度，讓客戶更加直接的找到你。

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7、基於優化的BP神經網路遙感影像分類

羅小波1 劉明培1，2

（1.重慶郵電大學計算機學院中韓GIS研究所，重慶，400065；2.西南大學資源環境學院，重慶，400065）

摘要：在網路結構給定的情況下，利用遺傳演算法的全局尋優能力得到一組權值和閾值作為BP神經網路的初始權值和閾值，來避免BP神經網路易陷入局部極小的缺陷，同時也可以提高網路的收斂速度。然後再利用BP神經網路的局部尋優能力，對權值和閾值進行進一步的精細調整。實驗結果表明，把這種基於遺傳演算法的BP神經網路應用於遙感影像監督分類，具有較高的分類精度。

關鍵詞：BP神經網路；遺傳演算法；遙感影像分類

1 引言

隨著遙感技術的快速發展，遙感技術已經廣泛應用於各個領域。其中，遙感影像分類是其重要組成部分。近年來，隨著人工神經網路理論的快速發展，神經網路技術日益成為遙感影像分類中的有效手段，特別是對高光譜等影像數據，更是具有許多獨特的優勢。

一般我們把採用BP （Back-propogation）演算法的多層感知器叫做BP 神經網路，它是目前研究得最完善、應用最廣泛的神經網路之一。與經典的最大似然法相比，BP神經網路最大的優勢就是不要求訓練樣本正態分布。但是，它具有結構難以確定、容易陷入局部極小、不易收斂等缺陷。在本文中，網路的結構由用戶根據問題的復雜度確定。在進行網路訓練之前，利用遺傳演算法的全局尋優能力確定網路的初始權值和閾值；然後利用BP學習演算法的局部尋優能力對網路進行進一步的精細調整。最後利用訓練後的網路進行遙感影像監督分類。結果表明，基於遺傳演算法的BP神經網路進行遙感影像監督分類，具有較高的分類精度。

2 BP 神經網路

2.1 網路結構

BP神經網路的結構一般包括輸入層、中間隱層、輸出層。在模式識別中，輸入層的神經元個數等於輸入的特徵個數，輸出層的神經元個數等於需要分類的類別數。隱層可以為一層或多層，但一般的實際應用中一層隱層就可以滿足要求。而各隱層的神經元個數需要根據實際問題的復雜度而定。以單隱層為例，其結構示意圖如圖1。

為了實現一種通用的遙感影像分類手段，除了提供默認的網路結構外，還為使用者提供了根據實際問題的復雜度自行確定網路隱層數與各隱層神經元數的功能。這為一些高級用戶提供了靈活性，但這種靈活性在一定程度上增加了使用的難度，有時也需要一個實驗的過程，才能取得滿意的效果。

圖1 BP 神經網路結構

2.2 BP 學習演算法

演算法的基本步驟如下：

（1）將全部權值與節點的閾值預置為一個小的隨機數。

（2）載入輸入與輸出。在n個輸入節點上載入一n維向量X，並指定每一輸出節點的期望值。每次訓練可以選取新的同類或者異類樣本，直到權值對各類樣本達到穩定。

（3）計算實際輸出y1，y2，…，yn。

（4）修正權值。權值修正採用了最小均方（LMS）演算法的思想，其過程是從輸出節點開始，反向地向第一隱層傳播由總誤差誘發的權值修正。下一時刻的互連權值Wij （t＋1）由下式給出：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

式中，j為本節點的輸出；i則是隱層或者輸入層節點的序號；

或者是節點i的輸出，或者是外部輸入；η 為學習率；α為動量率；δj為誤差項，其取值有兩種情況：

A.若j為輸出節點，則：

δj＝yj（1 －yj）（tj －yj）

其中，tj為輸出節點 j 的期望值，yj為該節點的實際輸出值；

B.若j為內部隱含節點，則：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

其中k為j節點所在層之上各層的全部節點。

（5）在達到預定的誤差精度或者循環次數後退出，否則，轉（2）。

2.3 基於遺傳演算法的網路學習演算法

遺傳演算法具有全局尋優、不易陷入局部極小的優點，但局部尋優的能力較差。而BP學習演算法卻具有局部尋優的優勢。因此，如果將兩種演算法結合起來構成混合訓練演算法，則可以相互取長補短獲得較好的分類效果。主要思路如下：

（1）利用遺傳演算法確定最優個體

A.把全部權值、閾值作為基因進行實數編碼，形成具有M個基因的遺傳個體結構，其中M等於所有權值、閾值的個數。

B.設定種群規模N，隨機初始化這N個具有M個基因的結構。

C.適應度的計算：分別用訓練樣本集對N組權值、閾值進行訓練，得出各自網路期望輸出與網路實際輸出的總誤差e，適應度f＝1.0－e。

D.進行遺傳運算元操作，包括選擇運算元、交叉運算元和變異運算元，形成新的群體：其中，選擇運算元採用了輪盤賭的方法，交叉運算元採用了兩點交叉。

E.反復進行C、D兩步，直到滿足停止條件為止。停止條件為：超出最大代數、最優個體精度達到了規定的精度。

（2）把經過 GA 優化後的最優個體進行解碼操作，形成 BP 神經網路的初始權值和閾值。

（3）採用BP學習演算法對網路進行訓練，直到滿足停止條件。停止條件為：①達到最大迭代次數；②總體誤差小於規定的最小誤差。

網路訓練結束後，把待分數據輸入訓練好的神經網路，進行分類，就可以得到分類結果影像圖。

3 應用實例

實現環境為VC＋ ＋6.0，並基於Mapgis的二次開發平台，因為二次平台提供了一些遙感影像的基本處理函數，如底層的一些讀取文件的基本操作。

實驗中使用的遙感影像大小為500×500，如圖1所示。該影像是一美國城市1985年的遙感影像圖。根據同地區的SPOT影像及相關資料，把該區地物類別分為8類，各類所對應的代碼為：C1為水體、C2為草地、C3為綠化林、C4為裸地、C5為大型建築物、C6為軍事基地、C7為居民地、C8為其他生活設施（包括街道、道路、碼頭等）。其中，居民地、軍事設施、其他生活設施的光譜特徵比較接近。

圖1 TM 原始影像 （5，4，3 合成）

在網路訓練之前，經過目視解譯，並結合一些相關資料，從原始圖像上選取了3589個類別已知的樣本組成原始樣本集。要求原始樣本具有典型性、代表性，並能反映實際地物的分布情況。把原始樣本集進行預處理，共得到2979個純凈樣本。這些預處理後的樣本就組成訓練樣本集。

網路訓練時的波段選擇為TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7 共6個波段。另外，由於所要分類的類別數為8，因此，網路結構為：輸入層節點數為6，輸出層節點數為8，隱層數為1，隱層的節點數為10，然後用訓練樣本集對網路進行訓練。在訓練網路的時候，其訓練參數分別為：學習率為0.05，動量率為0.5，最小均方誤差為0.1，迭代次數為1000。把訓練好的網路對整幅遙感影像進行分類，其分類結果如下面圖2所示。

圖2 分類結果

為了測試網路的分類精度，在分類完成後，需要進行網路的測試。測試樣本的選取仍然採用與選取訓練樣本集一樣的方法在原始影像上進行選取，即結合其他資料，進行目視判讀，在原始圖像上隨機選取類別已知的樣本作為測試樣本。

利用精度評價模塊，把測試樣本集與已分類圖像進行比較，得到分類誤差矩陣以及各種分類精度評價標准，如表1 所示：

表1 分類誤差矩陣

總體精度：0.91，Kappa系數：0.90。

從表1 可以看出，採用測試樣本集進行測試，大部分地物的分類精度都達到了 0.9以上，只有居民地和其他生活設施的精度沒有達到，但也分別達到了0.89 和0.77，總的分類精度為0.91。Kappa系數在遙感影像分類精度評價中應用極為廣泛，在本次測試中其值為0.90。從上面的分析可以看出，利用基於遺傳演算法的BP神經網路進行遙感影像分類，其分類精度較高，取得了令人滿意的效果。

4 結論

與傳統的基於統計理論的分類方法相比，BP神經網路分類不要求訓練樣本正態分布，並且具有復雜的非線性映射能力，更適合於日益激增的海量高光譜遙感數據的處理。但BP神經網路也有易陷於局部極小、不易收斂等缺陷。

初始權值和閾值設置不當，是引起網路易陷於局部極小、不易收斂的重要原因。在實驗中，利用遺傳演算法的全局尋優能力來確定BP網路的初始權值和閾值，使得所獲取的初始權值和閾值是一組全局近似最優解。然後，利用BP學習演算法的局部尋優能力對網路權值和閾值進行精細調整。這樣，訓練後的穩定網路，不但具有較強的非線性映射能力，而且總可以得到一組均方誤差最小的全局最優解。

實驗表明，利用上述的基於遺傳演算法的BP神經網路進行遙感影像分類，只要所選取的訓練樣本具有代表性，能反映實際地物的分布情況，就能夠得到較高的分類精度，具有較強的實際應用價值。

參考文獻

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