天地传说:一天看完----鱼美人

本文分享了作者在短时间内连续观看完电视剧《天地传说:鱼美人》后的感受,特别提到了剧中的人物形象及其动人情节。该剧融合了魔幻、爱情、搞笑和动作等元素。

    周五晚上无聊:无意中看到帖子说有一部有道有鬼的电视剧<<天地传说:鱼美人>>看了一集,一发不可收拾,最后一天搞定全集。

    周五:晚8:00点----零2:00点  1---9集。

    周六:早8:30点----下5:40   10---20集

    中间睡了(8:30-2:00) 6个半小时,说明,晚上睡的晚,但因为惦记着后面的结果,所以醒的早。 

    总结:周五晚8点到周六下6点一共是22个小时,算一天好啦,(包括睡觉)

 


       该片虽然拍的很早,但确实是很好的一部于魔幻,爱情,搞笑,动作一体的电视剧。没看过的快去看啦。

重点说说对该电视剧的感受:

      人物感受:

           张子游:先爱牡丹爱的不要命,后爱小莲不要命。

          小莲:把爱一个人的过程演绎发挥到极致。

           牡丹:大美女一个

           张天师:捉妖厉害,看人就差啦。

           春花:真正的母亲

           堂本刚:搞笑,帅哥。

           小蛮:搞笑,可爱。

           江云飞:坏人演的绝啦

           蚌精:很漂亮,但每次交手都被对手欺负。       

  

     爱情感总结:


             1富家小姐和穷书生恋爱   一件钟情  但见面比较难,阻挠打。结局惨。

             2 妖精和凡人恋爱   日久生情 , 很快乐,但真相破后也会痛。

             3小道士和小尼姑恋爱   谈情说爱  ,终成正果。

             4妖道士和妖精恋爱   爱里藏刀,最后只能活一个


     感动排行总结:

             NO1:春花为帮女儿变人类,放弃3000道行,放弃升仙机会。为保护女儿而死。显现啦母爱的伟大,值的流泪。

             NO2:小莲为了子游,处处帮他,救他,遭子游识破真相后,仍处处保护他,最后不惜变成人,失去道行,并忍   受元牝珠之痛,让人同情,潸然落泪。

             NO3:子游为了牡丹,多次连命都差点丢啦。真汉子。热泪啊

             NO4:牡丹为子游,茶饭不思,以致决定过门时殉情,伤心泪下

             NO5:小莲为了母亲,虽多次让母亲伤心,断了母女关系,也不忘不能出卖母亲,让人流下同根之泪

             NO6:堂本刚为小蛮,男扮女装搭救小蛮,后为小蛮离开道观,再以不高道行和妖精拼命,就为啦让小蛮吃上鸡腿,产生怜悯之泪

                   NO7:小莲为牡丹,小莲为啦报答牡丹的恩情,帮助她和子游私奔,而牡丹死后,甚至下地狱帮助她还阳,挨阎王的棒子,虽然都没成功,但勇气可嘉,真是可歌可泣。

             NO8:蚌精为小莲,蚌精虽未反面人物,但未必真的可恶,所做的恶事到时处处失败,被对手欺负,而利用子游去救小莲到成功一次。可谓愚人千虑,必有一得,有人说她是很傻很天真。给点辛酸泪吧。

             NO9:江云飞为自己,先害未婚妻牡丹,后害情敌子游,后杀情人紫烟,学道后有杀师傅张天师,为啦自己强大又杀同伙蚌精,可谓是杀人,杀妻,杀道,杀妖,把人物演到这个份上,估计也是忍着眼泪的吧。

 

       感悟总结:

                  妖爱上人容易,人爱上妖难。

                  杀个妖精容易,杀个坏人却很难。

                  两个人相爱很甜,但两个人相思却很苦

                  当妖有那么一点人心的话,从那一刻起,它便有啦人性。

                  当人有那么一点妖心的话,从那一刻起,它便有啦妖性。

                  母亲都是伟大的,无论人的母亲还是妖的母亲。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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