强烈推荐!007大战黑衣人 胡戈新作!

一部由DV爱好者创作的30分钟剧情、间谍、荒诞喜剧短片。讲述了007接受任务,需取回关乎国家命运的物品,并与阻止他的蒙面黑衣人斗争的故事。

007大战黑衣人 1(自动连续播放)

007是基斯里巴王国的一名特工,受国王委托,他前往国外去执行一项任务:取回一件事关国家未来命运的物品。在执行任务的过程中,他遭遇到了一位蒙面黑衣人的阻挠,这个人非常厉害,在过去他已经成功破坏了从001到006六位特工的任务。那么007能否战胜蒙面黑衣人,完成这个事关国家未来命运任务呢?http://ike.126.com

  • 片长:30分钟
  • 类型:剧情、间谍、荒诞喜剧
  • 拍摄时间:2006年11月
  • 拍摄制作:一群DV爱好者
  • 预计上映时间:2007年1月10日
  • 上映地点:六间房网站 当当网(一星期之后提供《007大战黑衣人》高清晰版BT供网友下载)
主要参与人员:
胡戈(策划、编、导、剪辑、后期制作等),高可、刘亚男(制片),王家赫(主演),任宇星、张军(摄影),梁亮(作曲),杨皓翔(武术指导),龚格尔(编舞)
胡戈自述

今年下半年的时候我写了不少剧本,但我是个做事虎头蛇尾的人,写了又懒得拍。这个间谍的故事是在10月时写的,由于我特别喜欢,所以非拍不可。于是我就准备拍了。

本来打算自己随便拿个家用DV随便拍一下就行了,但临到要开始拍摄的时候,不少朋友以及朋友的朋友纷纷加入,队伍猛地壮大了。他们比我还认真,打乱了我“拿个家用DV随便拍一下”的原计划。大家看了剧本后,认为还不过瘾,要求加戏,于是我又改剧本,增加了一些东西,由20分钟增加到30分钟,其实并没有必要增加,只是我们为了能玩得爽就加了。请注意我们拍摄这个片子的目的和动机,我们做这件事纯粹就是为了玩,我是因为对拍片有兴趣爱好而拍片,而他们有的是出于兴趣爱好而加入,有的是为了帮我而加入,所以我们就可以随便玩。大家把这个片子当成一个普通的网友自娱自乐的短片来看就行了,千万别抱着观看电影的心态来看。

11月中旬我们开始拍了。由于经费紧张,我们必须抓紧时间,所以我决定用DV拍摄,尽量用手持,基本不用三脚架等一切辅助器材,也不要灯光,不要录音,不要监视器,一切都为了节省时间。最后我们用五天时间完成了拍摄。不过后期制作就惨了,由于没有同期录音,所有声音都要后期配,由于没有灯光,调色就很累,好在后期几乎是我一人承担的,不需要用钱。后期制作中也有不少朋友帮忙。

本来片子最初的名字叫“任务”或“光荣的任务”,但后来觉得太正经了。而我这片子是很不正经的,所以我最后就改了个很不正经的名字,一听就知道是胡闹的,叫“007大战黑衣人”,很符合这个片子的风格(类似于《鸟笼山剿匪记》)。

故事情节挺简单。大家不要误会,片子与电影007或者“黑衣人”没有任何关系,也没有模仿007或者“黑衣人”的情节。

通过这次拍摄和制作,我又学到了不少东西。

片子拍摄过程中得到了六间房网站的大力帮助。

片子目前还没做完(因为我一个人的原因,很慢)。预计将于07年1月10日在六间房网站独家发布,片长30分钟,同时还会发布记录拍摄过程的视频(比较枯燥,仅供对拍摄过程感兴趣的朋友观看),大概有两个小时。谢谢大家的关注。隐藏

作者声明

本片对观众完全免费,并且允许私人性质的复制、下载,并且允许恶搞。

本片画面带有六间房网站水印,是为了防止被其它网站恶意盗用而不得已为之。在此向广大网友致歉。

针对某些网站在不经过本人同意的情况下随意使用本片的情况,本人郑重声明:

本片为胡戈和六间房网站共同所有。

本人不允许任何网站(除六间房网站外)对本片进行编辑或修改,如将画面的一部份进行遮挡,在画面上加上自己的网址或logo等。

2007年1月10日至17日间,本人不允许除了六间房网站(6room.com)、当当网(dangdang.com)以及各种网上论坛以外的任何网站提供本片播放,除非使用六间房网站所提供的代码,将六间房网站的视频直接嵌入自己的页面中。

本人已经请六间房网站帮我处理此事。。

—— 胡戈

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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