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1、歌词:有一天我会在你身边肩并肩,手牵手

“有一天我会在你身边肩并肩，手牵手”是歌曲《长腿叔叔》的歌词。

《长腿叔叔》歌词

词：徐东声 （Dongsung SEO）

曲：朴成日（Sungil PARK）

演唱：袁娅维

你 在我面前顶天立地，而在你的眼里，

我还只活在童话里，这里春天细雨绵绵密密，

度过这漫长的雨季，一切都还在原地，

而你 是藏在心底唯一的真理，让我的眼泪决了堤，

但爱的你却不珍惜，有一天我会在你的身边，

肩并肩手牵着手，明媚阳光下感受到你的温柔，

现在以后，无论多久我都愿意等候，

有一天我会站在远处，向你挥动着我的手，

只希望得到一个肯定的眼眸，爱情的忧，

被你的深情都赶走，美好的梦，

我 打开尘封后的记忆，翻那时写你的日记，

读纸中的一字一句，也许 这样的话再也说不出口，

却也想握住你的手，远离所有爱情的忧，

有一天我会在你的身边，肩并肩手牵着手，

明媚阳光下感受到你的温柔，现在以后，

无论多久我都愿意等候，有一天我会站在远处，

向你挥动着我的手，只希望得到一个肯定的眼眸，

爱情的忧，被你的深情都赶走，

美好的梦，等待就像冰天雪地一样的将我困住，

只有你能将我救赎，给我春天的温度，

有一天我会在你的身边，肩并肩手牵着手，

明媚阳光下感受到你的温柔，现在以后，

无论多久我都愿意等候，有一天我会站在远处，

向你挥动着我的手，只希望得到一个肯定的眼眸，

爱情的忧，被你的深情都赶走，美好的梦。

(1)seo刘明扩展资料：

《长腿叔叔》是2016-01-11袁娅维发行的一首歌曲。歌曲时长04：52。一上线就收到了广泛的关注，收获了众多的喜爱。

《长腿叔叔》是中韩合拍剧《老师晚上好》主题曲，华纳音乐「灵魂捕手」TIA袁娅维倾情献唱，歌曲诠释对完美爱情的痴心守候。袁娅维（Tia Ray），12月12日出生于湖南省怀化市，唱作歌手。

《长腿叔叔》有众多的翻唱版本，截止2018年11月，孙耀威、刘明、陈伟伦等都进行过翻唱。

2、大家知道吗，如果你想要采纳的可以回答一些没几个回答的问题，一两个人的最好办了，这样你的采纳率就高了

楼主会给我采纳么？我火钳刘明了昂，管理员你如果是妹纸就年轻漂亮，mm大，如果是帅锅，你就帅，高，有钱，身边一群校花，给我个推荐答案吧，我这么辛苦打字的，哇卡卡卡。顺便广告一下：百度一下 四川陶诺网络科技，可以学习很多seo方面的知识，全是干货，吊的不行了

3、日语“大家好，我又回来了”怎么说？

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） 差不多就这样吧！希望可以帮助你！！

4、刘明SEO：怎样加快网站分站的

收录是站长们关心的问题，也是一个网站优化的基础，收录量提起来了，内容页传递给首页的权重才会提高，一个新站在百度审核期，如何提高网站的收录量，很多方法都能实现，随着百度算法的不断变化，搜索引擎人工的干预，导致了新站总是不被收录，小编讲解下如何可以提高百度对网站的收录。

提高网站的收录，站外外链很重要，外链在网站优化中占很大一个比例，对新站的收录起到很大的促进作用，尤其是百度自家的产品，但是需要注意发外链也需要适可而止，一天过多一天过少对网站有一定的影响，网站每天保持收录，说明网站正常，蜘蛛每天来爬行。

能被百度快速收录的网站，网站的权重相对也比较高，网站的内容原创度也高，页面布局也相比好，搜索引擎爬去的相比频繁，收录信息的速度也会提高，一个新站要做的就是提高收录，进一步提高网站的权重，方便网站被快速收录，具体内容可以做到如下：

新站来说，初期就需要写好三大标签，标题就是一个核心，告诉用户和蜘蛛这个站在做什么，也要检查下网站地图，方便蜘蛛爬行，比如我的网站是医疗网站，就需要写标题：北京男科医院哪家好_好的男科医院，写上医院要做的词。

二、内容时常进行更新，新站来说，内容的更新很重要，搜索引擎喜欢新的东西，若是内容时常抄袭别人的，搜索引擎会在数据库中进行对比，新站拿到手，就先老实的进行原创更新，定时定点的更新，让蜘蛛抓取到新的内容。

友情链接是一个有效的外链，若对方是一个高权重的网站，可以传递给本网站高的权重，及时不是权重的外链，也可以给网站引蜘蛛。

提高网站收录方法：在网站上发表一下今日最热门的话题，可以给网站引蜘蛛，也可以给网站传递些权重，当网站收录高了，传递给网站首页的权重也就高了，带来的流量也会增多。

一个新站想要收录，首先布局好站内，更新站内的原创文章，增加网站的外链，这样就能提高网站的收录。

5、求SEO的数据统计表，外链汇总表，友链汇总表。麻烦给我发一份呗。感谢！感谢！！！！

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是做小企业站的嘛，现在老一套seo不会长久的，一直这么做对自身成长不大，建议转运营
如果去大站做seo的话，还是有潜力的，可以参考北京对seo的要求，也可以看看一线seo的博客，如夜息的 zero的 刘明的
缺啥补啥

6、下拉词推广怎么做？

可以找当地的网络推广公司合作。

下拉词又称推荐词。以百度为例，百度下拉词是百度为了方便用户搜索而提供的一种关键词联想服务，提高了用户搜索效率。大部分人在搜索某一个关键词其实时并不知道该如何组织语言才能更加精确的达到搜索的目的，而百度下拉词就是为他提供了便捷。

下拉词是百度、360、搜狗、为了让网民输入更少的字，看到更多的与搜索词相关的推荐词，这是一个很人性化的服务，深受网民喜爱。

比如想了解下“屈原”，当你在搜索框中输入“屈原”，在下拉表格中就会出来跟屈原有关的内容，一来更方便你了解苏轼，二来减少了你打字的时间。

(6)seo刘明扩展资料：

下拉词推广的优势

1、直接让公司或者品牌出现在相关搜索出，而且是每页都存在的，展示效果最为直观。

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7、基于优化的BP神经网络遥感影像分类

罗小波1 刘明培1，2

（1.重庆邮电大学计算机学院中韩GIS研究所，重庆，400065；2.西南大学资源环境学院，重庆，400065）

摘要：在网络结构给定的情况下，利用遗传算法的全局寻优能力得到一组权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值，来避免BP神经网络易陷入局部极小的缺陷，同时也可以提高网络的收敛速度。然后再利用BP神经网络的局部寻优能力，对权值和阈值进行进一步的精细调整。实验结果表明，把这种基于遗传算法的BP神经网络应用于遥感影像监督分类，具有较高的分类精度。

关键词：BP神经网络；遗传算法；遥感影像分类

1 引言

随着遥感技术的快速发展，遥感技术已经广泛应用于各个领域。其中，遥感影像分类是其重要组成部分。近年来，随着人工神经网络理论的快速发展，神经网络技术日益成为遥感影像分类中的有效手段，特别是对高光谱等影像数据，更是具有许多独特的优势。

一般我们把采用BP （Back-propogation）算法的多层感知器叫做BP 神经网络，它是目前研究得最完善、应用最广泛的神经网络之一。与经典的最大似然法相比，BP神经网络最大的优势就是不要求训练样本正态分布。但是，它具有结构难以确定、容易陷入局部极小、不易收敛等缺陷。在本文中，网络的结构由用户根据问题的复杂度确定。在进行网络训练之前，利用遗传算法的全局寻优能力确定网络的初始权值和阈值；然后利用BP学习算法的局部寻优能力对网络进行进一步的精细调整。最后利用训练后的网络进行遥感影像监督分类。结果表明，基于遗传算法的BP神经网络进行遥感影像监督分类，具有较高的分类精度。

2 BP 神经网络

2.1 网络结构

BP神经网络的结构一般包括输入层、中间隐层、输出层。在模式识别中，输入层的神经元个数等于输入的特征个数，输出层的神经元个数等于需要分类的类别数。隐层可以为一层或多层，但一般的实际应用中一层隐层就可以满足要求。而各隐层的神经元个数需要根据实际问题的复杂度而定。以单隐层为例，其结构示意图如图1。

为了实现一种通用的遥感影像分类手段，除了提供默认的网络结构外，还为使用者提供了根据实际问题的复杂度自行确定网络隐层数与各隐层神经元数的功能。这为一些高级用户提供了灵活性，但这种灵活性在一定程度上增加了使用的难度，有时也需要一个实验的过程，才能取得满意的效果。

图1 BP 神经网络结构

2.2 BP 学习算法

算法的基本步骤如下：

（1）将全部权值与节点的阈值预置为一个小的随机数。

（2）加载输入与输出。在n个输入节点上加载一n维向量X，并指定每一输出节点的期望值。每次训练可以选取新的同类或者异类样本，直到权值对各类样本达到稳定。

（3）计算实际输出y1，y2，…，yn。

（4）修正权值。权值修正采用了最小均方（LMS）算法的思想，其过程是从输出节点开始，反向地向第一隐层传播由总误差诱发的权值修正。下一时刻的互连权值Wij （t＋1）由下式给出：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

式中，j为本节点的输出；i则是隐层或者输入层节点的序号；

或者是节点i的输出，或者是外部输入；η 为学习率；α为动量率；δj为误差项，其取值有两种情况：

A.若j为输出节点，则：

δj＝yj（1 －yj）（tj －yj）

其中，tj为输出节点 j 的期望值，yj为该节点的实际输出值；

B.若j为内部隐含节点，则：

土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集

其中k为j节点所在层之上各层的全部节点。

（5）在达到预定的误差精度或者循环次数后退出，否则，转（2）。

2.3 基于遗传算法的网络学习算法

遗传算法具有全局寻优、不易陷入局部极小的优点，但局部寻优的能力较差。而BP学习算法却具有局部寻优的优势。因此，如果将两种算法结合起来构成混合训练算法，则可以相互取长补短获得较好的分类效果。主要思路如下：

（1）利用遗传算法确定最优个体

A.把全部权值、阈值作为基因进行实数编码，形成具有M个基因的遗传个体结构，其中M等于所有权值、阈值的个数。

B.设定种群规模N，随机初始化这N个具有M个基因的结构。

C.适应度的计算：分别用训练样本集对N组权值、阈值进行训练，得出各自网络期望输出与网络实际输出的总误差e，适应度f＝1.0－e。

D.进行遗传算子操作，包括选择算子、交叉算子和变异算子，形成新的群体：其中，选择算子采用了轮盘赌的方法，交叉算子采用了两点交叉。

E.反复进行C、D两步，直到满足停止条件为止。停止条件为：超出最大代数、最优个体精度达到了规定的精度。

（2）把经过 GA 优化后的最优个体进行解码操作，形成 BP 神经网络的初始权值和阈值。

（3）采用BP学习算法对网络进行训练，直到满足停止条件。停止条件为：①达到最大迭代次数；②总体误差小于规定的最小误差。

网络训练结束后，把待分数据输入训练好的神经网络，进行分类，就可以得到分类结果影像图。

3 应用实例

实现环境为VC＋ ＋6.0，并基于Mapgis的二次开发平台，因为二次平台提供了一些遥感影像的基本处理函数，如底层的一些读取文件的基本操作。

实验中使用的遥感影像大小为500×500，如图1所示。该影像是一美国城市1985年的遥感影像图。根据同地区的SPOT影像及相关资料，把该区地物类别分为8类，各类所对应的代码为：C1为水体、C2为草地、C3为绿化林、C4为裸地、C5为大型建筑物、C6为军事基地、C7为居民地、C8为其他生活设施（包括街道、道路、码头等）。其中，居民地、军事设施、其他生活设施的光谱特征比较接近。

图1 TM 原始影像 （5，4，3 合成）

在网络训练之前，经过目视解译，并结合一些相关资料，从原始图像上选取了3589个类别已知的样本组成原始样本集。要求原始样本具有典型性、代表性，并能反映实际地物的分布情况。把原始样本集进行预处理，共得到2979个纯净样本。这些预处理后的样本就组成训练样本集。

网络训练时的波段选择为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7 共6个波段。另外，由于所要分类的类别数为8，因此，网络结构为：输入层节点数为6，输出层节点数为8，隐层数为1，隐层的节点数为10，然后用训练样本集对网络进行训练。在训练网络的时候，其训练参数分别为：学习率为0.05，动量率为0.5，最小均方误差为0.1，迭代次数为1000。把训练好的网络对整幅遥感影像进行分类，其分类结果如下面图2所示。

图2 分类结果

为了测试网络的分类精度，在分类完成后，需要进行网络的测试。测试样本的选取仍然采用与选取训练样本集一样的方法在原始影像上进行选取，即结合其他资料，进行目视判读，在原始图像上随机选取类别已知的样本作为测试样本。

利用精度评价模块，把测试样本集与已分类图像进行比较，得到分类误差矩阵以及各种分类精度评价标准，如表1 所示：

表1 分类误差矩阵

总体精度：0.91，Kappa系数：0.90。

从表1 可以看出，采用测试样本集进行测试，大部分地物的分类精度都达到了 0.9以上，只有居民地和其他生活设施的精度没有达到，但也分别达到了0.89 和0.77，总的分类精度为0.91。Kappa系数在遥感影像分类精度评价中应用极为广泛，在本次测试中其值为0.90。从上面的分析可以看出，利用基于遗传算法的BP神经网络进行遥感影像分类，其分类精度较高，取得了令人满意的效果。

4 结论

与传统的基于统计理论的分类方法相比，BP神经网络分类不要求训练样本正态分布，并且具有复杂的非线性映射能力，更适合于日益激增的海量高光谱遥感数据的处理。但BP神经网络也有易陷于局部极小、不易收敛等缺陷。

初始权值和阈值设置不当，是引起网络易陷于局部极小、不易收敛的重要原因。在实验中，利用遗传算法的全局寻优能力来确定BP网络的初始权值和阈值，使得所获取的初始权值和阈值是一组全局近似最优解。然后，利用BP学习算法的局部寻优能力对网络权值和阈值进行精细调整。这样，训练后的稳定网络，不但具有较强的非线性映射能力，而且总可以得到一组均方误差最小的全局最优解。

实验表明，利用上述的基于遗传算法的BP神经网络进行遥感影像分类，只要所选取的训练样本具有代表性，能反映实际地物的分布情况，就能够得到较高的分类精度，具有较强的实际应用价值。

参考文献

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