推荐电影 迪士尼经典动画片大全 1937-2008

本文列出了从1937年的《白雪公主和七个小矮人》到2004年的《放牛吃草》等迪士尼经典动画片的发布日期及名称。其中包括《小美人鱼》、《狮子王》和《花木兰》等知名作品。

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迪士尼动画片 
1937/12/21 Snow White and Seven Dwarfs (白雪公主和七个小矮人) 1 
1940/02/07 Pinocchio(皮诺曹/木偶奇遇记)2 
1940/11/13 Fantasia (幻想曲) 3 
1941/10/23 Dumbo(小飞象)4 
1942/08/13 Bambi (小鹿斑比) 5 
1943/02/06 Saludos Amigos (致候吾友) 6 
1945/02/03 The Three Caballeros (三骑士) 7 
1946/04/20 Make Mine Music (为我谱上乐章) 8 
1947/09/27 Fun and Fancy Free (米奇与魔豆) 9 
1948/05/27 Melody Time (旋律时光) 10 
1949/10/05 The Adventures of Ichabod and Mr. Toad 
(伊老师与小蟾蜍大历险) 11 
1950/02/15 Cinderella (仙履奇缘)12 
1951/07/28 Alice in Wonderland (艾丽斯梦游仙境) CLASSICS-13

 

1953/02/05 Peter Pan (小飞侠) 14
  1955/06/16 Lady and the Tramp (小姐与流氓) 15
  1959/01/29 Sleeping Beauty (睡美人) 16
  1961/01/25 101 Dalmatians (101忠狗) 17
  1963/12/25 The Sword in the Stone (石中剑) 18
  1967/10/18 The Jungle Book (森林王子) 19
  1970/12/24 The Aristocats (猫儿历险记) 20
  1973/11/08 Robin Hood (罗宾汉)21
  1977/03/11 The Many Adventures of Winnie the Pooh
  (小熊维尼历险记) 22
  1977/06/22 The Rescuers (救难小英雄) 23
  1981/07/10 The Fox and the Hound (狐狸与猎狗) 24
  1985/07/24 The Black Cauldron (黑神锅传奇) 25
  1986/07/02 The Great Mouse Detective (妙妙探) 26
  1988/11/18 Oliver &; Company (奥丽华历险记) 27
  1989/11/17 The Little Mermaid (小美人鱼) 28
  1990/11/16 The Rescuers Down Under (救难小英雄澳洲历险记) 29
  1991/11/22 Beauty and the Beast (美女与野兽) 30
  1992/11/25 Aladdin (阿拉丁) 31
  1994/06/15 The Lion King (狮子王) 32
  1995/06/23 Pocahontas (风中奇缘) 33
  1996/06/21 The Hunchback of Notre Dame (钟楼怪人) 34
  1997/06/27 Hercules (大力士) 35
  1998/06/19 Mulan (花木兰) 36
  1999/06/18 Tarzan (泰山) 37
  2000/01/01 Fantasia/2000 (幻想曲2000) 38
  2000/12/15 The Emperor's New Groove (变身国王) 39
  2001/06/15 Atlantis: The Lost Empire (失落的帝国) 40
  2002/06/21 Lilo & Stitch (星际宝贝) 41
  2002/11/27 Treasure Planet (星银岛) 42
  2003/11/01 Brother Bear (熊的传说) 43
  2004/04/02 Home on the Range (放牛吃草) 44

 

 

1953-02/05 Peter Pan (小飞侠) 14
  1955-06/16 Lady and the Tramp (小姐与流氓) 15
  1959-01/29 Sleeping Beauty (睡美人) 16
  1961-01/25 101 Dalmatians (101忠狗) 17
  1963-12/25 The Sword in the Stone (石中剑) 18
  1967-10/18 The Jungle Book (森林王子) 19
  1970-12/24 The Aristocats (猫儿历险记) 20
  1973-11/08 Robin Hood (罗宾汉)21
  1977-03/11 The Many Adventures of Winnie the Pooh
  (小熊维尼历险记) 22
  1977-06/22 The Rescuers (救难小英雄) 23
  1981-07/10 The Fox and the Hound (狐狸与猎狗) 24
  1985-07/24 The Black Cauldron (黑神锅传奇) 25
  1986-07/02 The Great Mouse Detective (妙妙探) 26
  1988-11/18 Oliver &; Company (奥丽华历险记) 27
  1989-11/17 The Little Mermaid (小美人鱼) 28
  1990-11/16 The Rescuers Down Under (救难小英雄澳洲历险记) 29
  1991-11/22 Beauty and the Beast (美女与野兽) 30
  1992-11/25 Aladdin (阿拉丁) 31
  1994-06/15 The Lion King (狮子王) 32
  1995-06/23 Pocahontas (风中奇缘) 33
  1996-06/21 The Hunchback of Notre Dame (钟楼怪人) 34
  1997-06/27 Hercules (大力士) 35
  1998-06/19 Mulan (花木兰) 36
  1999-06/18 Tarzan (泰山) 37
  2000-01/01 Fantasia/2000 (幻想曲2000) 38
  2000-12/15 The Emperor's New Groove (变身国王) 39
  2001-06/15 Atlantis: The Lost Empire (失落的帝国) 40
  2002-06/21 Lilo & Stitch (星际宝贝) 41
  2002-11/27 Treasure Planet (星银岛) 42
  2003-11/01 Brother Bear (熊的传说) 43
  2004-04/02 Home on the Range (放牛吃草) 44

 

 

  1998虫虫特工队 (A Bug's Life)
  1999 玩具总动员2 (Toy Story 2 )
  2000 跳跳虎历险记(The Tigger Movie)
  2001 怪兽电力公司(Monsters, Inc.)
  2002 仙履奇缘2:美梦成真( Cinderella II: Dreams Come True)
  2003 小猪大电影 (Piglet's Big Movie)
  2004 超人特工队 (The Incredibles)
  2005四眼天鸡 (Chicken Little )
  2006汽车总动员(Cars)
  2007 料理鼠王(Ratatouille )
  2007 仙履奇缘3:时间魔法( Cinderella III: A Twist in Time )
  2008 小叮当/奇妙仙子 (Tinker.Bell)
  2008机器人总动员/瓦力( The Walle)
  2008 闪电狗 Bolt
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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