真假武侠--影评之《武侠》

本文探讨了电影《武侠》中陈可辛的创新尝试,特别是剧本选材和背景音乐的作用。通过分析著名作曲家金培达的讲述,文章深入剖析了汤唯的角色表演对影片氛围的影响,以及其作为母亲的表现。同时,作者提出了对电影主题和角色情感的独特见解,包括角色间的复杂关系和影片中隐含的社会现象。

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某个不经意间在央视的音乐频道看到一长段关于《武侠》配乐的介绍,陈可辛此次的作品力求创新,在剧本选材上,最重要的是在背景音乐上。听到著名作曲家金培达栩栩如生的讲述,我终于按捺不住了。

       不管什么样题材的电影都必须讲情,不管是爱情还是亲情,当然仇恨也算是一种感情,只是比较游离。这就是汤唯在整个影片中频频出现的理由,其实我也是非常喜欢汤唯的,表面冷艳,骨子里却透露着妖娆,有种让人看到无法自拔的...

       然而正是她的冷表演给影片中表现家温暖的色彩上插满了失望。有种让我一开始就有种她是不是甄子丹妻子的怀疑。从镜头一开始甄子丹轻声起床温柔的卸下她紧紧攥着丈夫衣领的手,这一切都让人感到温馨,感受到丈夫对妻子小心翼翼的爱,这种气氛会让在座的每一位观众都会联想到清晨醒来又是一个无比美好和幸福的一天。可是姐姐起来的时候却一脸的冷,像刀子刻过一样。我邪恶的第一反应是,恩,汤姐姐是“失足妇女”,又辛勤的耕耘的一夜...

       更雷人的是在今天的搜索新闻里,我看到一条影评“陈可辛说汤唯在影片里表现的像母亲”。

       那咱们来看看她作为母亲的表现,时间定格到00:03:20以后。这勾起了我对儿时的回忆,怀恋老妈恨铁不成钢的叫喊着慵懒的我们起床,跑着追着给我们洗脸,而后一家四口开心的做在一桌子上吃着早饭,讨论着今天一天的计划。当我看到他们一家四口做在桌子上吃饭的时候,我开始胡思乱想了,汤唯一脸的冷漠,没有一丝笑容,埋着头在碗里拾掇着什么,估计是在找刚才那小孩被甄子丹打掉的牙是不是掉在她的碗里去了。看到甄子丹附庸上的笑容和孩子的表演,更多让我联想到这种场景:这是一个比较破落的小幼儿园,女老师汤唯显然不喜欢一直对她谄媚憨笑的长期在给幼儿园做装修的农民工甄子丹,有天早上集体吃饭,甄子丹厚着脸皮走进屋来要和他们一起吃饭,汤唯虽然冷漠但却还是时候打理时而卖笑的唯一解释是,恩,可能怕他又要追求不成开始提拖欠的工资的事情...

      在接下来的段子里,听到街坊邻居对于甄子丹的来历和汤唯的家事,我才恍然大悟:哦,原来甄子丹是汤唯的第二个男人!正所谓女人这一辈子心里只会真爱一个男人,以后经历的所有男人都只是逢场作戏,大概如此吧!突然意识到汤唯才是一个真实的演员。

      往往大片都是会有激情戏的,只不过都在发行到大陆的时候被广电总局给收藏起来了。其中有段插曲,着实让我自己纯洁了一把。那就是在一个漆黑的夜晚,汤唯在烛光下洗着一串串的鱼气泡,当时“纯洁”的我没有反应过来,后来我懂了...

       陈可辛想要表现的另类的武侠,他说“这部作品是武侠”。他犯了一个肯定命题的谓项不周延的逻辑错误。在我们这一代被传统行侠仗义熏陶长大环境里,所谓武侠也就是见义勇为,拾金不昧,无私奉献等等等等。但是这部影片通篇临摹着黑色素,甄子丹顺手打死两个匪徒也不过是自卫的一种罢了,他所谓的逃离原来的凶残的帮派也不过是为了自己的前途和良心着想。这一切都是从自私出发。似乎没有行侠仗义,劫富济贫的概念。有正必有邪,这也是金城武有片酬拿的原因,但他却只是作为一个烘托作用,似乎没有让人们看到邪不胜正的道理,却看到警察看到黑社会灰溜溜逃窜的痕迹。所以我说陈可辛另类的武侠的确是在颠覆,与其说颠覆,不如将名字改了吧,索性加入到杜琪峰黑社会系列影片中。你取的这个名字这么大,叫我们这些省下几顿烟酒钱来捧场的小百姓们如何顶得住这个压力?

      终于在甄子丹快要与干爹决斗时候才看到了汤唯脆弱的一面,她才表演出了对丈夫依依不舍的感情,对孩子的疼惜。这大概是“人只有在失去的时候才懂得珍惜”,我们何尝不是如此呢?

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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