不再動態歌詞如下：
不再動態
詞曲：張天賦
演唱：張天賦
編曲：吳嘉強
混音：陳秋傑
和聲：張天賦
母帶：陳秋傑
封面設計：張天賦工作室
(rap)
Yo Yo Yo
我唱出我心聲
不需你來定
我唱出我動態
用我方式
不需你來認證
有我動態
讓我繼續唱出我動態
永遠不會停
永遠不會停
永遠不會停
停
(女聲)
熱愛唱歌的我沒什麼優越感
因為自信是我最美的表情
音樂這玩意它不用動詞檢查
對的唱錯的就放過吧
它就像我一樣自然存在
心情好的不好的時候 哼一哼也好
是哭也好笑也好當作唱給自己聽的問題求解求解算法一般可以分為哪幾類？各有什麼特點？它們在實際套用中如何套用？
問題求解求解算法可以分為以下幾類：圖搜尋算法、約束滿足問題求解算法、啟發式搜尋算法、模擬退火算法、遺傳算法等。以下是它們的特點和實際套用。
圖搜尋算法是一種通過搜尋圖中的節點來找到解決方案的算法。它的特點是通過節點之間的連線關係來建立搜尋路徑，並使用啟發式信息來加速搜尋過程。常見的圖搜尋算法包括深度優先搜尋、廣度優先搜尋、A*搜尋等。在實際套用中，圖搜尋算法可以套用於路徑規劃、任務調度、資源分配等問題中。
約束滿足問題求解算法是一種用於解決含有約束條件的最佳化問題的算法。它的特點是通過將問題分解為多個獨立的約束子問題，並通過解決這些子問題來逐步找到問題的解決方案。常見的約束滿足問題求解算法包括分支定界法、整數規劃等。在實際套用中，約束滿足問題求解算法可以套用於物流最佳化、生產計畫、資源配置等問題中。
啟發式搜尋算法是一種使用啟發式信息來指導搜尋方向的算法。它的特點是根據問題的特徵和上下文信息，選擇一些合適的節點進行搜尋，以加速搜尋過程並減少搜尋空間。常見的啟發式搜尋算法包括爬山法、模擬退火算法等。在實際套用中，啟發式搜尋算法可以套用於機器學習、最佳化問題、圖像處理等問題中。
模擬退火算法是一種基於機率的最佳化算法，它通過逐步降低溫度來逼近最優解。它的特點是通過退火機制來避免過早收斂到局部最優解，並利用機率分布來處理複雜的問題。模擬退火算法可以套用於組合最佳化、機器學習等問題中。遺傳算法是一種基於生物進化原理的最佳化算法，它通過模擬自然選擇和遺傳機制來尋找最優解。它的特點是通過編碼和解碼過程將問題轉化為適應度函式，並利用群體遺傳機制來加速搜尋過程。遺傳算法可以套用於最佳化問題、機器學習、生物信息學等問題中。在實際套用中，這些算法可以根據具體問題的特點進行選擇和組合，以達到更好的效果。同時，也可以與其他技術相結合，如人工智慧技術、機器學習技術等，以提高求解效率和質量。此外，這些算法也可以通過改進和最佳化來提高其性能和適用性，以適應不同領域和問題的需求。