那些年看过的电影

很久之前读过的书,看过的电影,都渐渐的被遗忘了,书读得不多,倒还好,有好些电影真是记不起来了,是时候记录一下,算是总结,也是备忘,三五年后再看上一遍,到那时自然会有更深的感悟。start!
 
下面所列的电影大体上偏文艺,偏冷门,适合我个人口味,我也很懒,不多推荐。
 
中国:大陆电影本就有诸多限制,文艺片更是如此,但多少还是有的。
《阳光灿烂的日子》 不用多说,知名度挺高的,夏雨的成名作。
《我11》 我一直不明白评分这个东西到底是怎么回事,此片评价不高(评分,不是你手指一抖的事情,总得设个门槛吧),总之我很喜欢。
《美姐》 看,郝杰那个傻逼又来拍片子了。
《霸王别姬》 霸王,别介!里面哥哥演得太赞。
 
中国香港:
《阿飞正传》 王家卫的文艺片很多,也挺有名,最爱的还是这一部。
《岁月神偷》 人活一辈子,总要信点什么,那样才能一步难一步佳,一直走下去。
 
中国台湾:
《一一》 借用里面的台词:一部电影等于三辈人生。
 
日本:
《海豚湾》 印象最深给了这部纪录片。
《千与千寻》 我不太喜欢看动画片,当然也有例外。
 
泰国:
《小情人》 这部电影本身没那么好,但是作为一个拥有童年的观众,我们自己去迎合它才让我们如此被感动。--豆瓣影评
 
印度:
《三傻大闹宝莱坞》 据说皇家理工映射的就是印度理工学院。
 
英国:
《melody》 英国版的两小无猜。
《两杆大烟枪》 麦当娜的前夫的作品,才华横溢。
《时时刻刻》 认清生活的本质,并依然热爱它。
《猜火车》 青春的意义就是一种虚掷,一种否定,第一时间想到了《皮囊》。
 
法国:
《碧海蓝天》 go and see, my love!
《芳芳》 苏菲玛索,一部典型的法国电影。
《云上的日子》 文艺青年首选,文艺的一塌糊涂。
《天使爱美丽》 一个现代灰姑娘的童话故事。
《四百击》 电影最后的长镜头用的神乎其技。
《放牛班的春天》 5+3=53就是来自于此。
 
德国:
《黑皮书》 女主在《权力的游戏》里面饰演赵香炉(不吐槽不舒服)。
《生死朗读》 英国电影,讲述的确是德国的故事,凯特都献身了,你还有什么理由不看!
 
意大利:
《西西里的美丽传说》  论有一个好爸爸的重要性。
 
美国:
《美丽心灵》 程序猿也有一颗美丽心灵,好不啦。
《死亡诗社》 我很喜欢,如是而已。
《阿甘正传》 没有看过阿甘的大学生多不多?青春被狗吃了!
《浮生一日》 又是一部纪录片,真正意义上的“全名电影”。 
 
其他:
《追风筝的人》 小说写的好,电影拍的也好,纳爱斯。
《谜一样的双眼》 确实是谜一样的双眼~
《处女泉》 不知为何很喜欢,我表示自己都成老古董了,不推荐了!
 
妈蛋,仔细想想文艺片真有点多,头大,碎觉 

转载于:https://www.cnblogs.com/yangtze736-2013-3-6/p/3850078.html

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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