难道国内再拍不出啥像样的片了么

最新推荐文章于 2025-08-04 08:34:36 发布

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博主对近期迅雷官网公布的两部电影《武侠》和《财神客栈》进行了点评，认为这两部作品质量较差，不值得二次观看。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近迅雷官网上公布了2个片子

《武侠》和《财神客栈》

诶真是俩十足的垃圾片，武侠玩深沉，财神玩无厘头

还有新的内容出现不了。

这两部便是当下闹得风风火火的电影？看这种片子都浪费时间

深沉玩不过《lost》，无厘头也没搞过《生活大爆炸》

“星爷”一退出无厘头，还真没几个人能搞得过他。

诶，国内电影的杯具，再添新位置

一个位置留给财神客栈，一个留给武侠

白用了那么多钱拍出了根本不值得第二次欣赏的垃圾片。放在电脑都嫌占地方

用‘大碗儿’就大腕儿成这个鸟样，还不如回头看疯狂的时候那一套喜剧呢

诶，杯具啊，杯具

当且送个“矬”吧

确定要放弃本次机会？

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金火焱

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掌握AI原生应用领域个性化定制的关键要点

AI天才研究院

06-04

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随着ChatGPT、Midjourney等AI原生应用的爆发，用户对"智能感"的期待已从"能完成任务"升级为"懂我所需"。本文聚焦AI原生应用的个性化定制领域，覆盖从用户需求理解到服务精准交付的全链路关键技术，帮助开发者、产品经理和企业决策者掌握个性化定制的核心方法论。本文将通过"智能咖啡屋"的故事引入，逐步拆解个性化定制的五大关键要点（用户画像、动态适配、多模态交互、隐私计算、可解释性），结合技术原理、代码示例和真实场景，最后探讨未来趋势与挑战。AI原生应用。

FLINK 基于1.15.2的Java开发-Watermark是怎么解决延迟数据唯一正确的生产级解决方案-目前市面上的例子都有问题

打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客

10-27

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flink的watermark目前在网上的博客的例子、说明其实没有一个是对的。很多连watermark的使用公式都错了，而这个错一直没有得到纠正。同时写的晦涩难懂，因此本人为了弥补这一块国内的空白以及apache官网这一块知识的不全便以一个生产实际例子贯穿了整个flink中最难懂的watermark知识，以供大家真正具备高级实时计算能力的学习所用

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中国电影，为什么就拍不出史诗级的大片？

由爱故生忧，由爱故生怖，若离于爱者，无忧亦无怖

12-31

4501

前几天晚上跟一个同学去了电影院看电影，今年不知道为什么爱拍古装戏，几部大片都是。我们看的是满城尽带黄金甲，本来嘛，听名字挺有内涵的，进场以前还认为会是部很不错的影片，事实却让我感到很失望，看最近几年的电影，突然间觉得中国电影业其实还是很幼稚的。比如今年的夜宴，墨攻，还有满城尽带黄金甲，现撇开墨攻不谈，剩下两部几乎都是关于中国的传统等皇宫内院里的勾心斗角，都是女人，政权，我不知道中国人怎么整天都

拍照的时候怎么让表情自然？

GarfieldEr007的专栏

07-12

1万+

AI 精准绘图专栏：从描述到图像，让创意精准落地

最新发布

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

08-04

2万+

AI 精准绘图专栏：从描述到图像，让创意精准落地，本文介绍“AI精准绘图专栏”，围绕AI精准绘图展开，讲解精准绘图的核心要素、适合的AI工具及流程技巧。学习该专栏能提升多种能力，包括将想法转化为精准提示词，掌握提示词结构与准确词汇；选择合适AI工具，匹配不同绘图需求；调整优化图像，运用负面提示词等方法；在设计、教学等实际场景中应用精准绘图。专栏分提示词入门等五部分，适合多类人群，附思维导图，强调多练习等建议，并举例说明应用。

二十年前的互联网长啥样？你还记得03年的“山寨”淘宝吗

网易智能

07-13

761

来源：太平洋电脑网作者：幼儿园里的轩爸“对于年轻一代的人来说，他们生来就是处于一个成熟的互联网包裹之下。如果说十年前的记忆，还停留在朦朦胧胧的百度与淘宝上，那么二十年前，对于他们而言则是...

AIGC视频生成网站和工具大全：十六款产品功能，效果展示和价格比较

colorant的专栏

11-04

5189

近期肝了很长时间，把国内外相对主流和常见的AIGC图像，视频，音频生成产品，网站都试用了一圈，做了一下总结，分享给大家。

二十年前的互联网长啥样？还记的在网吧上hao123上面听音乐？

公众号-老炮说Java

07-19

742

点击上方蓝色字体，选择“标星公众号”优质文章，第一时间送达一套牛逼的SpringCloud微服务电商实战项目，文档贼全！来源：太平洋电脑网toutiao.com/i68482597127...

2023雷军年度演讲全文

勿忘初心

01-15

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大家好，欢迎参加今晚的演讲。这是我第4次的年度演讲活动。两个月前，我参加了武汉大学今年的毕业典礼。今年是武大建校130周年，现场有17000多人，特别壮观。作为校友，被母校邀请，在毕业典礼上致辞，对我来说，这是至高无上的荣誉。站在讲台上，我面对全校师生时，激动万分，当年记忆全部涌现出来。

什么是依赖注入——板砖拍Martin Fowler

yqj2065的博客

08-11

2045

今天yqj2065用板砖，拍一下Martin Fowler的《IoC容器和依赖注入模式》(Inversion of Control Containers and the Dependency Injection pattern[1] )。将我在其他博客中关于他这篇文章的吐槽，条理化。

做技术的出路在哪里？---什么叫有前途？钱图钱图，用最省力的方式挣到更多的钱的路径就是前途

大坡3D软件开发

10-19

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很多软件工程师，也有这样困惑，不如来看看FPGA工程师的讨论过程。不光是FPGA工程师，应该是绝大多数技术从业者都有文章中所提到的困惑和成长的烦恼，就像文中所说，大可不必过分担忧，99%的担心都是不会发生的。如果你喜欢技术，那大可放心，随着国家的发展，对技术的尊重，总有一天会有类似国外工程师的环境，五六十岁还做一个纯正的工程师，也没有什么不可以的。如果仅把工作作为一个养家糊口的工具，那也没有问题，FPGA将存在很长一段时间，因为存在即合理。 FPGA也在向异构方向发展，作为传统F...

增长黑客：如何低成本实现爆发式增长

GitChat

04-12

1万+

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ym——Andorid-15k+的面试题。

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陈宇明

08-07

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最近才开的博客，希望大家多多关注，andorid开发也做了3年有余了，也面试很多加企业，借此机会分享一下，我们中遇到过的问题以及解决方案吧，希望能够对正在找工作的andoird程序员有一定的帮助。学完本人博客发表《ym--andorid从零开始教程》+面试题目全理解，年薪18w以上绝对没问题。特别献上整理过的50道面试题目 1.listView的优化方式重用conve

神乎其技的腿法《终极悍将II》是不可能应用于实战的

火焱狼图腾

09-10

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我记得美国黑市拳有个号称“地狱魔王”叫安东尼马库斯。根本找不到他的照片什么样子。我在网上搜索安东尼马库斯的视频的时候搜索到的短暂视频就是用《终极格斗王》的视频剪辑。安东尼马库斯（1962~1996）,出生在印度尼西亚，绰号“地狱魔王”，身高1米88，体重102公斤

异时空英雄对比：宋江 vs 刘备

火焱狼图腾

09-17

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宋江和刘备惊人相似宋江交友一个字，舍（字公明）诸公面前显得‘明’用钱买来了100多个兄弟姐妹，连爹都与一丈青顾三娘‘共享’了刘备交友一个字，哭（字玄德）非常玄的‘德’泪水换来了5员虎将长相刘备，自称中山靖王之后，我靠中山靖王120多个儿子，他可不是哪个后裔反

电视剧《婆婆来了》，它是在侮辱朴实的农村人！！

火焱狼图腾

10-05

2455

《婆婆来了》：一个十足的废剧，建议停播。新农村人不是这样的，请不要践踏农村文化。里面的演员演技好差的，台词听起来就像背课文！这部片子讲述的内容是婚姻自由下，农村人与城市人对待事物的强烈反差。推敲更具浪漫色彩《婆婆来了——玫瑰与康乃馨的战争》，小说的主人几乎把其毕生受到的挫折感

水浒传剧情不错，“冷兵器时代”拼杀场面显整齐

火焱狼图腾

09-04

2028

这里的拼杀跟《斯巴达克斯》比起来真显得太整齐了。斯巴达克斯几乎演绎了十分另类的拼杀镜头，血腥，残暴，基本角斗士的尸体都是四分五裂的。水浒：无论砍在哪里都吐血，难道这番茄酱汁儿做得很真实？冷兵器时代的战争居然一个个死的都那么规整，这也太做作了点。斯巴达克斯在大陆来讲

水浒中的诗摘头保尾可谓豪气冲天

火焱狼图腾

09-10

1829

天南地北，问乾坤、何处可容狂客？借得山东烟水寨，来买凤城春色。翠袖围香，绛绡笼雪，一笑千金值。神仙体态，薄幸如何消得！想芦叶滩头，蓼花汀畔，皓月空凝碧。六六雁行连八九，只等金鸡消息。义胆包天，忠肝盖地，四海无人识。离愁万种，醉乡一夜头白。

汉武大帝看完了，这是部好片子

火焱狼图腾

09-01

1613

这部片子8岁了，现在才看完汉武大帝里面给李广的镜头太少了，电视剧将这个英雄拍成战死这也是崇拜李广的人都希望看到的。至少比看到李广自杀要好地多。汉武帝一代英主可以说死500年不遇的人才虽然不必秦孝公被称为天才型领袖晚年武帝宠信江充，冤杀了自己的太子“长子刘据”

为啥不出图

06-01

非常抱歉，我漏掉了绘制边界可视化图的代码。下面是完整的代码，包括了绘制边界可视化图的部分： ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier, OneVsOneClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] y = iris.target # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 定义分类器 logreg = LogisticRegression(random_state=42, max_iter=5000) ova = OneVsRestClassifier(logreg) ovo = OneVsOneClassifier(logreg) # 训练模型并计算准确率 ova.fit(X_train, y_train) ova_pred = ova.predict(X_test) ova_acc = accuracy_score(y_test, ova_pred) ovo.fit(X_train, y_train) ovo_pred = ovo.predict(X_test) ovo_acc = accuracy_score(y_test, ovo_pred) logreg.fit(X_train, y_train) logreg_pred = logreg.predict(X_test) logreg_acc = accuracy_score(y_test, logreg_pred) print("One-vs-All 准确率：", ova_acc) print("One-vs-One 准确率：", ovo_acc) print("多类别交叉熵准确率：", logreg_acc) # 绘制边界可视化图 h = 0.02 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 0.5, X[:, 0].max() + 0.5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 0.5, X[:, 1].max() + 0.5 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) Z = ova.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.subplot(121) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.RdYlBu) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.RdYlBu) plt.title("One-vs-All") Z = ovo.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.subplot(122) plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.RdYlBu) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.RdYlBu) plt.title("One-vs-One") plt.show() ``` 运行上述代码后，我们可以得到三种策略的准确率和边界可视化图。在 iris 数据集上，三种策略的准确率分别为： - One-vs-All 准确率：0.8 - One-vs-One 准确率：0.8 - 多类别交叉熵准确率：0.8 从准确率上来看，三种策略的效果是相同的。但是从边界可视化图来看，One-vs-One 策略的决策边界比 One-vs-All 策略更加复杂，这可能意味着 One-vs-One 在处理更加复杂的数据集时效果会更好。综上所述，不同的多分类策略适用于不同的场景，需要根据实际情况进行选择，不能一概而论。在实践中，可以尝试不同的策略，根据实际效果进行选择。