《观音山》的文艺范儿

这个周末的情绪不太高,刚才想到,可能和周五看了《观音山》有关吧。

 

对于这部片子怎么评价呢,要说好吧,也不知道好在哪儿,要说不好吧,中间也不会看不下去,并且多少有点想看下去的愿望。看这部电影我还流泪了,不过不是因为被情节感动的,而是因为导演搞的那种拍摄手法,晃晃晃的,大大概是手持吧,像记者跟拍那样,大概想追求一种真实感?似乎又觉得和情节不搭。反正晃的人头晕流眼泪。甚至中间还怀疑是自己的电脑配置太低,页面播放不流畅,还调了半天的显卡。后来发现看高清阿凡达都好好的,再说我新电脑,配置不说老高也算中等偏上,加之看来网友的评论和我感同身受,才确认这效果是导演故事搞的。

 

范冰冰的表演当然没的说,老演员了,演啥都很到位,也很投入。但我总觉得这个角色有些不太适合,甚至有些自毁形象。已经都是明星了,角色还是应该挑一下,不要拿啥都要挑战一下,我想她应该是有挑战的意思。为啥说不太合适呢,因为女主角是个学历不高,来自小县城,然后到大城市(看起来应该是成都)找碗饭吃的酒吧歌手,但范冰冰无论从外形还是以前给大家的印象,都应该属于冰清玉清、大家闺秀的类别,所以,无论怎么改变,总觉得不是太像。特别是用酒瓶子砸自己头那段,感觉相当的突兀,实在让人无法接受。

 

影片定位为文艺片,我不知文艺片有啥标准,记得以前看过的《立春》也说是文艺片,大概就是比较有内涵,一般人看不懂吧。这部片子大概也有点这个意思,反正导演不会直接表达出一个啥主题,只是在那里平平淡淡地讲故事,故事也是平平淡淡的,甚至从自杀未遂到自杀成功,都是平平淡淡,然后就平平淡淡地结束,剩下的就等你自己去领悟了。我也尝试总结了一下,想得出点儿啥结论,关于人生啥的,但又想不到特别准确的。特别是最后的结局,唱戏的房东一直没办法摆脱失去儿子的痛苦,第一次自杀失败后,按理说从三个年轻人那里应该能够重新找到人间的温暖,比如认个干妈什么的,从此幸福的过完以后的日子。可导演偏偏要让她最终跳下深渊,是想表达人生的无奈,还是啥呢?

 

总之,这个电影影响到了我,至少让我在这个周末沉浸在淡淡的伤感中。如果你是自认还有点文化,那就抽空看下吧。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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