13、20世纪70年代女权先锋电影中的性别政治

20世纪70年代女权先锋电影中的性别政治

电影《Tornerose》的制作背景与技巧

20世纪70年代,丹麦先锋电影团体ABCinema自1968年起就开始进行低成本的实验性制作。随着相机变得更小、更便宜,人们可以使用Super - 8设备制作电影。60年代的电影都由男性导演执导,但从1970年开始,一个名为“Workshop”的开放电影工作室成立,旨在实现ABCinema让更多人能接触电影媒体的愿景。

《Tornerose》于1971年制作。ABCinema的艺术家通常使用3分半钟的标准胶片卷轴,通过在录制过程中直接编辑(包括剪辑)来避免使用昂贵且难以获取的设备。《Tornerose》的场景大多在3分半钟以内,场景内的剪辑很明显,由Jytte Rex和Kirsten Justesen在Workshop进行剪辑,后来为了能在国际电影节上放映,影片从8毫米胶片转成了16毫米胶片。

在拍摄手法上,Rex和Justesen大多使用静态相机,只进行变焦操作,每个场景的剪辑较少。这种形式受到了Andy Warhol的电影如《Chelsea Girls》(1966)的启发,采用长镜头不间断拍摄。不过,《Tornerose》中的相机并非完全静止,比如在猫女士的场景中,当有人大声读来自意大利的明信片时,相机扫过一堆垃圾和旧报纸,突出了度假的奢华与房间贫困之间的对比,含蓄地批判了经济不平等。

电影的蒙太奇序列是非等级化的,以非评判的方式讲述不同女性的个人故事,没有连贯的叙事,但有一些反复出现的主题,如女性的生活、性、与男性的关系以及女性身体的性感。与《Chelsea Girls》不同,《Tornerose》更注重内容,而不是像60年代丹麦男性艺术家的实验电影那样侧重于媒介本身。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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