心都变了,留皮何用

这篇文章是从豆瓣上看到的,觉得真的是写的很不错,从个各方面来说都不错,转过来保存,学习文笔,呵呵~

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如果单纯作为一部电影来看,画皮应该还给不了四星,充其量三星吧.
  给四星,是因为在"国产古装大片"这个组别里,画皮够可以了.
  是这样,我感觉吧,国产古装大片,只要悲情台词说出来的时候观众没笑场就是好的了,只要没有让人崩溃的发型和惊悚的眼妆就是好的了,只要杀来砍去不是为了馒头就是好的了,只要不血洗屏幕脑浆满地让人吐三天就是好的了,只要看的明白主人公是咋死的不必想三宿不得其解就是好的了.......
  总而言之,只要不雷人就是好的了.
  说实话,去看午夜场时是做了被雷的心理准备的.近年来的古装悲情巨制几乎都是当搞笑片去看的,纯粹为了娱乐-_-|||.
  不过画皮基本没怎么雷人.并且让我留了一滴眼泪.只一滴嗯.很快收回去了.后面会解释这滴眼泪为啥流以及为啥没再流下去.
  
  ------------平生初次使用分割线请多关照-------------------
  
  周迅的表现,一如既往吧,挑不出什么,但是也没有惊喜了,突破不了自己了吧,已经到了那个程度了.但是她真的老了.当年她演杜心雨和太平公主时我服的不行不行的,觉得她真是这辈子不老了,不仅是长的年轻,重要的是眼神,那么大岁数了怎么还能那么清澈.......但在画皮中明显感觉,周迅老了,且不说硕大的眼袋和双下巴...眼神也老去了,在众人面前扮纯情时再不像当年那么惊艳忘年了.唉.
  
  赵薇...话说我一直很不能忍她,但她这次真的很不错哎.一直不能忍赵薇的声音和语气,又直又垮,一点也没宛转婀娜的女人味儿,啥深情台词到她嘴里都毁了.不过在画皮里似乎好多了,基本没让人有煞风景的感觉。尤其是她中了妖毒在街上无助地奔跑,最后在众人扔来的烂菜叶子中神情淡定视死如归,以及她满头白发眼角流血对陈坤平静地说自己死有余辜时,啊呀我的心哪。。。。
  
  ----------------第二次使用---------------------
  
  下面说说我的哭点在何处,以及欲哭无泪在何处。
  
  哭出来是为赵薇。女人爱至如许,让人再不能把爱情解构为自私的产物。爱到真正的无私,就是可以连爱都不说。为所爱之人献出一切乃至生命不算最伟大,最伟大在于你献出这一切却可以不告诉任何人你是为了爱。我们一冲动就可以为爱情生的伟大死的光荣,是的为爱死是可以的,但要死的光荣,从某种程度上说殉情是一种自我成全,大多数时候,我们为爱情所做的牺牲都是一种自我成全,在看似无私的奉献和自虐中满足自己的精神需要。扪心自问,你我彻夜无眠为人憔悴挖心掏肺究竟是为感动爱人还是为感天动地进而感动自己?
  可谁能为爱死的WS,死的千夫所指,谁能承担千夫所指却还不说出爱情这个理由。
  世间最遥远的距离不是生与死,而是我就站在你面前,你却不知道我爱你。
  谁能为你死,却不让你知道是为爱你而死。
  尽管这只是电影,但让我不得不下一把泪。
  
  欲哭无泪,是为陈坤,为他对周迅说的那句我爱你,毁了一切的美好.
  尽管他又说”可是我已经有佩蓉了”,尽管他也说过王夫人只有一个,尽管他对赵薇说”不管你是人是妖我都爱你”,尽管他说”作为丈夫我怎能放弃”,尽管他为了赵薇自杀殉情.
  是,为了老婆,这男人命都甘愿搭进去了,还能强求什么?如果这都不算好丈夫,怎样才算.
  可是他在临死前对周迅,对小三说,”我爱你”.
  他变心了.从他见到周迅时他就变心了,精神已经出轨了.
  这个男人在行为上是无比忠贞无可挑剔的.小三说要做妾,妻都服软了,他却只说一句”王夫人只有一个”.小三自己脱衣服献身,甚至说不要名分只要一晚--------多么无敌的杀手锏-------他把她衣服拉回去苦口婆心.
  是他什么都没做.可是梦里他该做的都做了.心里该变的都变了,该YY的都YY了。
  心变了,留皮何用.即使你宁愿为我而死也不改娶,即使你死而复生依然陪在我身边日夜缱绻,可我有的只是你的皮囊.
  无论你是人是妖,我都爱你.这话还说给狐狸精小三更恰当.真的是说给妻吗
  谁也不能否认你爱你的妻.可那是爱情的爱吗?
  妻是你的手你的心,砍了她你疼你活不成.可我只问你,你的爱情在何处.
  你外表忠贞不二至死不渝,可你其实是在画皮.
  
  你处心积虑要骗的不是你的妻.要说你想骗妻,还真是冤枉了你.你从来没想骗她的,你也一直以为自己绝对没有骗过她.你以为自己对她说的每句话都是真心实意.
  你只是想骗自己,而你却偏偏没有办法骗自己.你在行为上用尽一切努力,把一切都给妻,没有做过一件对不起妻的事,甚至连一点点冷落和怒气都没有给过妻--------要知道,没有几个精神出轨的男人还可以做到这样的.
  可你在梦里一次次被小唯的影子惊醒.被你自己的爱情惊醒.每次梦里你对小唯动了真情的瞬间,你就被惊醒.大汗淋漓,惊悚无助.
  想忘记过去却总又想起曾经的无怨无悔.
  世上最恐怖的事不是被他人背叛,而是被自己背叛.
  这是人世间最恐怖的噩梦.
  画皮容易,画心难.画不成心,你就只好把剑刺向自己的皮囊.
  你是为妻而死的,可你临死前爱的是别人.
  凉透了心,欲哭无泪.
  爱情嘛,就那么回事儿吧.甭跟我讲至死不渝死而不悔.
  你死是因为再也承受不起自我的背叛了.你是以死成全自己曾经的无怨无悔.
  
  转回来,说妖.
  小唯对王生的爱是从征服欲开始的吧.她倾倒众生,是个人就膜拜她的可爱.他竟丝毫不为所动,岂有此理!
  伤的是自尊,其次才是心.所以她问:”我就那么的一无是处吗”
  真正能满足小唯的征服欲的,恐怕不是王夫人这个职位.她要征服的终极目标不是王生的皮囊,白头偕老,常伴左右,那是凡人稀罕的,她要是不仅是皮囊,她要的是”心”.
  很崩溃…吃人心的,要的果然是心.
  所以,王生一句我爱你,就化解了她全部的怨念.
  你终究还是爱上我了的,你就算死也得承认,你爱上我了,心被我征服了.
  画皮容易,画心难.
  既得到心,留皮何用.
  还一具皮囊,给你的妻.
  
  诚然,变心了还坐怀不乱留在发妻身边不离不弃的,总好过抛妻弃子的,更过份的还有卷财而去与新欢大秀恩爱杀妻灭子的.
  影片大团圆,尘归尘,土归土,人复人生, 妖回原型. 青梅竹马的白头偕老.
  还是让人想问一句,如何才算团圆?破镜重圆,算不算圆.
  
  心都变了,留皮何用.

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场化,保障预测结果的长期有效性。 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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