My favorite animation feature films | 我最喜欢的动画电影

本文分享了作者从三部经典动画电影《汽车总动员》、《料理鼠王》和《功夫熊猫》中获得的人生和职业感悟。通过对电影情节的回顾与个人经历的结合,探讨了团队合作的重要性、勇于尝试的精神以及如何面对挑战等主题。

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时至今日,动画电影的数量在不断增多,技术也越来越精湛.但我最喜欢的3部作品都是几年前的,因为对我而言它们不仅仅是部好的动画电影,我还能从中学到不少东西.这3部电影并没有最喜欢的,所以按发行时间来排序.

cars | 汽车总动员(赛车总动员)
2006年发行的cars是我最喜欢的电影之一,新奇的汽车世界和一些搞笑的人物,刺激的竞速比赛,都吸引着我.而让我感受最深的是影片中明显的指出了赛车并不是一个人的事,主人公麦昆是一架年轻而又有实力的赛车,骄傲和自负的它以为以它一车之力就能赢得比赛,它根本不关心它的团队,更不用说要听团对的意见了,在活塞杯汽车大赛中就因为没听从修理团队的意见而错失了奖杯.而在水箱温泉镇的短短的一个星期的时间里,它变了,学会关心他人,同时也学会了一些新的技能.但因为它之前的自负,修理团队已经离它而去,而它也因想念在水箱温泉镇的莎莉而分心,在比赛中一度落后,直到它发现水箱温泉镇的居民都到了赛车场上担任他的维修团队,有了值得信赖的团队的支持它可以认真的进行比赛了,差距不断地被缩小,比赛最精彩之一就是麦昆爆胎了,哈德逊医生作出了很好的指挥,以及奇诺超快速的更换轮胎技巧,而使麦昆得以追平对手.在最后一圈的时候路霸使出了碰撞的手段,被撞出赛道的麦昆完美的展现了它学到的新技术,超越对手,虽然最后它没能拿到冠军奖杯,但它却向所有的车展示了它不同的一面,以及它潜在的才能.

cars发行的时候我还在读书,我在当时就体会到团队的重要性,但是要在现实中落实和实现这个想法还是挺难的,在刚开始工作的一年多中,我也像麦昆那样根本不关心团队,因为我觉得他们很烂,虽然我很清楚我们的项目不可能只靠几个人就能完成,但我还是很自私的认为我只要做好自己的工作就好了,别的什么也不关心.在我经验了很差的管理层后我发现我错了,而且迫切地需要改正,直到现在我也还在努力的做到关心我所在的团队,因为对我而言这是我工作的一部分.看这部电影就像是pixar在跟我说:我们之所以能制做出这么优秀的电影,那是因为我们有一个非常优秀的团队,而且我们都关心pixar.

Ratatouille | 料理鼠王
2007年上映的料理鼠王已新奇的故事情节深深的吸引着我,pixar竟然把让我们觉得很恶心的老鼠打造成了料理大厨,试着想象一下如果你发现厨房里有老鼠你将会有什么样的心情,更不用说是老鼠做的料理了.

影片中的已故大橱Gusteau写的书的书名让我印象深刻,<<Everyone Can Cook>>,以及在影片中他在介绍这本书时说的一段话,他表示料理其实很简单所有人都可以做料理,但要成为大橱除了努力还需要其它的.其实做CG也一样,人人都能做,艺术家可以是来自各个不同的领域,但要成为大师就不是一件简单的事了.

Kung Fu Panda | 功夫熊猫
相信很多朋友都喜欢这部电影,被这只搞笑的熊猫征服了.我不得不说我喜欢这部电影的一部分因素是它的风格很中国风,也在啊宝身上看到了一些自己的缩影,他很迷恋功夫,我很喜欢CG,他想成为功夫大师,我想成为CG大师,最终他成功了,而现在的我变了(...).

[quote]Mr. Ping: The secret ingredient is... nothing!
Po: Huh?
Mr. Ping: You heard me. Nothing! There is no secret ingredient.
Po: Wait, wait... it's just plain old noodle soup? You don't add some kind of special sauce or something?
Mr. Ping: Don't have to. To make something special you just have to believe it's special.
[Po looks at the scroll again, and sees his reflection in it]
Po: There is no secret ingredient... [/quote]
[b][color=blue]There is no secret ingredient[/color][/b]
2008年我刚步入社会,当时的我知识浅薄,技术很菜,在离开了学校后我发现我对知识的饥渴远超以前,随着不停的学习和接纳新知识,我通过实践发现这是句真理.在我看到别人展示自己未知的技术时我们都觉得他有秘诀,实际上的确没有秘诀,只是我太无知,无知到自己根本不可能发现这个技术,而这种无知感让我对知识的渴望更加浓烈.
基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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