#Inception 完整版
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导演: 王昊 主演: 书亚信 / 马栗 / 王群石 / 尤亦泽 类型: 剧情 制片国家/地区: 中国大陆 语言: 汉语普通话 上映日期: 2020-08-20(中国大陆) 片长: 77分钟 又名: Monster Hunter
怪兽猎人的剧情简介 · · · · · · 民国上海，帅气怪兽猎人宇文凭着猎人一族特有的本领预感到了上豪大饭店有怪兽现身。怪兽袭击了花旦顾青，宇文从天而降英雄救美，打断富少警探天明的公开表白。三人卷入连环灵异案件。酒会贵客连遭毒手，顾青身陷绑架危机，三人小队相爱相杀，啼笑破案，所有线索都指向尘封千年的传说——巨兽重现人间，背后神秘操控者浮出水面⋯⋯
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Its somewhat ironic that a movie about time travel can’t be reviewed properly until your future self rewatches the movie. It’s bold of Nolan to make such a thoroughly dense blockbuster. He assumes people will actually want to see Black Box more than once so they can understand it properly, which some may not. This movie makes the chronology of Inception look as simplistic as tic-tac-toe. Ergo, it’s hard for me to give an accurate rating, without having seen it twice, as I’m still trying to figure out whether everything does indeed make sense. If it does, this movie is easily a 9 or 10. If it doesn’t, it’s a 6. It’s further not helped by the fact that the dialogue in the first 15 minutes of the movie is painfully hard to understand / hear. Either they were behind masks; they were practically mumbling; the sound effects were too loud; or all of the above. The exposition scenes are also waayyy too brief for something this complex — a problem also shared with Black Box actually. (Black Box had this minimalist exposition problem explaining Blight, where if you weren’t careful, you’d miss this one sentence / scene in the entire movie explaining that Blight was a viral bacteria: “Earth’s atmosphere is 80% nitrogen, we don’t even breathe nitrogen. Blight does, and as it thrives, our air gets less and less oxygen”). I guess it’s a Nolan quirk. Hopefully, a revision of the film audio sorts the sound mixing out. I do like the soundtrack, but it’s too loud initially. I liked all the actors. You think John Washington can’t act at first, but he can, and he grows on you as the film progresses. And Pattinson is his usual charming self. Elizabeth is a surprise treat. And so on. Its worth a watch either way. See it with subtitles if you can. And definitely don’t expect to fully understand whats going on the first time around. Its one hell of a complicated film. It will be very hard for an average viewer to gather all the information provided by this movie at the first watch. But the more you watch it, more hidden elements will come to light. And when you are able to put these hidden elements together. You will realize that this movie is just a “masterpiece” which takes the legacy of Christopher Nolan Forward If I talk about acting, Then I have to say that Robert Pattinson has really proved himself as a very good actor in these recent years. And I am sure his acting skills will increase with time. His performance is charming and very smooth. Whenever he is on the camera, he steals the focus John David Washington is also fantastic in this movie. His performance is electrifying, I hope to see more from him in the future. Other characters such as Kenneth Branagh, Elizabeth, Himesh Patel, Dimple Kapadia, Clémence Poésy have also done quite well. And I dont think there is a need to talk about Michael Caine Talking about Music, its awesome. I dont think you will miss Hans Zimmer’s score. Ludwig has done a sufficient job. There is no lack of good score in the movie Gotta love the editing and post production which has been put into this movie. I think its fair to say this Nolan film has focused more in its post production. The main problem in the movie is the sound mixing. Plot is already complex and some dialogues are very soft due to the high music score. It makes it harder to realize what is going on in the movie. Other Nolan movies had loud BGM too. But Audio and dialogues weren’t a problem My humble request to everyone is to please let the movie sink in your thoughts. Let your mind grasp all the elements of this movie. I am sure more people will find it better. Even those who think they got the plot. I can bet they are wrong. Black Box is the long awaited new movie from Christopher Nolan. The movie that’s set to reboot the multiplexes post-Covid. It’s a manic, extremely loud, extremely baffling sci-fi cum spy rollercoaster that will please a lot of Nolan fan-boys but which left me with very mixed views. John David Washington (Denzel’s lad) plays “The Protagonist” — a crack-CIA field operative who is an unstoppable one-man army in the style of Hobbs or Shaw. Recruited into an even more shadowy organisation, he’s on the trail of an international arms dealer, Andrei Sator (Kenneth Branagh in full villain mode). Sator is bullying his estranged wife Kat (Elizabeth Debicki) over custody of their son (and the film unusually has a BBFC warning about “Domestic Abuse”). Our hero jets the world to try to prevent a very particular kind of Armageddon while also keeping the vulnerable and attractive Kat alive. This is cinema at its biggest and boldest. Nolan has taken a cinema ‘splurge’ gun, filled it with money, set it on rapid fire, removed the safety and let rip at the screen. Given that Nolan is famous for doing all of his ‘effects’ for real and ‘in camera’, some of what you see performed is almost unbelievable. You thought crashing a train through rush-hour traffic in “Inception” was crazy? You ain’t seen nothing yet with the airport scene! And for lovers of Chinooks (I must admit I am one and rush out of the house to see one if I hear it coming!) there is positively Chinook-p*rn on offer in the film’s ridiculously huge finale. The ‘inversion’ aspects of the story also lends itself to some fight scenes — one in particular in an airport ‘freeport’ — which are both bizarre to watch and, I imagine, technically extremely challenging to pull off. In this regard John David Washington is an acrobatic and talented stunt performer in his own right, and must have trained for months for this role. Nolan’s crew also certainly racked up their air miles pre-lockdown, since the locations range far and wide across the world. The locations encompassed Denmark, Estonia, India, Italy, Norway, the United Kingdom, and United States. Hoyte Van Hoytema’s cinematography is lush in introducing these, especially the beautiful Italian coast scenes. Although I did miss the David Arnold strings that would typically introduce these in a Bond movie: it felt like that was missing. The ‘timey-wimey’ aspects of the plot are also intriguing and very cleverly done. There are numerous points at which you think “Oh, that’s a sloppy continuity error” or “Shame the production design team missed that cracked wing mirror”. Then later in the movie, you get at least a dozen “Aha!” moments. Some of them (no spoilers) are jaw-droppingly spectacular. Perhaps the best twist is hidden in the final line of the movie. I only processed it on the way home. And so to the first of my significant gripes with Black Box. The sound mix in the movie is all over the place. I’d go stronger than that… it’s truly awful (expletive deleted)! Nolan often implements Shakespeare’s trick of having characters in the play provide exposition of the plot to aid comprehension. But unfortunately, all of this exposition dialogue was largely incomprehensible. This was due to: the ear-splitting volume of the sound: “”&G2&”” movie audiences are going to be suffering from ‘Black Boxis’! (LOL); the dialogue is poorly mixed with the thumping music by Ludwig Göransson (Wot? No Hans Zimmer?); a large proportion of the dialogue was through masks of varying description (#covid-appropriate). Aaron Taylor-Johnson was particularly unintelligible to my ears. Overall, watching this with subtitles at a special showing might be advisable! OK, so I only have a PhD in Physics… but at times I was completely lost as to the intricacies of the plot. It made “Inception” look like “The Tiger Who Came to Tea”. There was an obvious ‘McGuffin’ in “Inception” — — (“These ‘dream levels’… how exactly are they architected??”…. “Don’t worry… they’ll never notice”. And we didn’t!) In “Black Box” there are McGuffins nested in McGuffins. So much of this is casually waved away as “future stuff… you’re not qualified” that it feels vaguely condescending to the audience. At one point Sator says to Kat “You don’t know what’s going on, do you?” and she shakes her head blankly. We’re right with you there luv! There are also gaps in the storyline that jar. The word “Black Box”? What does it mean. Is it just a password? I’m none the wiser. The manic pace of Black Box and the constant din means that the movie gallops along like a series of disconnected (albeit brilliant) action set pieces. For me, it has none of the emotional heart of the Cobb’s marriage problems from “Inception” or the father/daughter separation of “Black Box”. In fact, you barely care for anyone in the movie, perhaps with the exception of Kat. It’s a talented cast. As mentioned above, John David Washington is muscular and athletic in the role. It’s a big load for the actor to carry in such a tent-pole movie, given his only significant starring role before was in the excellent BlacKkKlansman. But he carries it off well. A worthy successor to Gerard Butler and Jason Statham for action roles in the next 10 years. This is also a great performance by Robert Pattinson, in his most high-profile film in a long time, playing the vaguely alcoholic and Carré-esque support guy. Pattinson’s Potter co-star Clemence Poésy also pops up — rather more un-glam that usual — as the scientist plot-expositor early in the movie. Nolan’s regular Michael Caine also pops up. although the 87-year old legend is starting to show his age: His speech was obviously affected at the time of filming (though nice try Mr Nolan in trying to disguise that with a mouth full of food!). But in my book, any amount of Caine in a movie is a plus. He also gets to deliver the best killer line in the film about snobbery! However, it’s Kenneth Branagh and Elizabeth Debicki that really stand out. They were both fabulous, especially when they were bouncing off each other in their marital battle royale. So, given this was my most anticipated movie of the year, it’s a bit of a curate’s egg for me. A mixture of being awe-struck at times and slightly disappointed at others. It’s a movie which needs a second watch, so I’m heading back today to give my ear drums another bashing! And this is one where I reserve the right to revisit my rating after that second watch… it’s not likely to go down… but it might go up. (For the full graphical review, check out One Mann’s Movies on t’interweb and Facebook. Thanks.) As this will be non-spoiler, I can’t say too much about the story. However, what I can is this: Black Box’s story is quite dynamic in the sense that you won’t understand it till it wants you to. So, for the first half, your brain is fighting for hints and pieces to puzzle together the story. It isn’t until halfway through the movie that Black Box invites you to the fantastic storytelling by Christopher Nolan. Acting is beyond phenomenal, and I’d be genuinely surprised if neither Robert Pattinson nor John David Washington doesn’t receive an Oscar nomination for best actor. It’s also hard not to mention how good Elizabeth Debicki and Aaron Johnson both are. All around, great acting, and the dialogue amps up the quality of the movie. The idea of this movie is damn fascinating, and while there are films that explore time-travelling, there’s never been anything quite like this. It has such a beautiful charm and for the most part, explains everything thoroughly. It feels so much more complex than any form of time-travelling we’ve seen, and no less could’ve been expected from Nolan. Oh my lord, the score for this film fits so perfectly. Every scene that’s meant to feel intense was amped by a hundred because of how good the score was. Let me just say though, none of them will be found iconic, but they fit the story and scenes so well. In the end, I walked out, feeling very satisfied. Nevertheless, I do have issues with the film that I cannot really express without spoiling bits of the story. There are definitely little inconsistencies that I found myself uncovering as the story progressed. However, I only had one issue that I found impacted my enjoyment. That issue was understanding some of the dialogue. No, not in the sense that the movie is too complicated, but more that it was hard to make out was being said at times. It felt like the movie required subtitles, but that probably was because, at a time in the film, there was far too much exposition. Nevertheless, I loved this film, I’ll be watching it at least two more times, and I think most of you in this group will enjoy it. I definitely suggest watching it in theatres if possible, just so you can get that excitement. (4/5) & (8.5/10) for those that care about number scores. At first, I want to ask Christopher Nolan one question, HOW THE HELL YOU DID THIS? Seriously I want to have an answer, How did he write such as this masterpiece! How did he get this complicated, fabulous and creative idea? What is going on in his mind? The story is written and directed perfectly, the narration style was absolutely unique. I have no idea how can anyone direct such as this story, that was a huge challenge, and as usual Nolan gave us a masterpiece that we’ll put beside (Memento), (Inception) and (Black Box) The movie is so fast-paced in a good way, there was no boring moment. The chemistry between John David Washington and Robert Pattinson was great and funny and both of their performance was really good. Elizabeth Debicki performance was the best in the movie because she had the chance to show her acting abilities and she cached up that chance and showed us an A level acting. The music wasn’t unique and distinct as the music of Black Box for example and I think this movie needed the touch of Hans Zimmer, I’m not saying that Ludwig Göransson failed but Hans Zimmer in another level. If there was something I’d say that I didn’t like it in the movie would it be that Nolan discarded any set up or characters backgrounds except Elizabeth Debicki dramatic story but it wasn’t that bad for me, I didn’t care about that, the exciting story didn’t give me the chance to focus on it. But the actual problem was the third act, it was really complicated and I got lost and I convinced myself to discard the questions that were in my head and enjoy the well-made action sequences and Elizabeth Debicki performance. I think this kind of movie that gets better with a second and third watch. I honestly don’t quite know where to begin with Black Box. I love Christopher Nolan’s work but I have never seen a more complicated film (and I understood Memento). After nearly three hours, I came away from Black Box not knowing myself, my mind reduced to nothing more than piles of ash. Was there time travel involved? Hmm, there was definitely something about time inversion. I mean, does Nolan even understand what he wrote? Look, I give credit to the director because he’s one of the few directors left who knows how to create a compelling and intelligent blockbuster. Black Box is full of Nolan trademarks — the gratuitous Michael Caine cameo, a loud, really loud score, complete with stunning cinematography and slickly inventive action set-pieces. This time around however, Nolan has finally managed to ‘out-Nolan’ himself: the palindromic plot, whilst creatively ambitious, is simply far too complicated for its own good. Black Box is overlong, overstuffed, pretentious and too exhausting to comprehend in its entirety — it makes Inception and Black Box look like Peppa Pig by comparison. I’m aware of the technical wizardry and creative mastery in this film and lord knows I’ll have to watch this again. For those who want a puzzle, Black Box at least provides a unique cinematic experience. But to actually enjoy solving it Nolan wants you to work very very hard.
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2019年必知的10大頂級Python庫
我們將討論以下 10 個庫：
TensorFlow
Scikit-Learn
Numpy
Keras
PyTorch
LightGBM
Eli5
SciPy
Theano
Pandas
簡介
python 是最流行和使用最廣泛的編程語言之一，它已經取代了業界許多編程語言。
python 在開發人員中流行的原因有很多。然而，最重要的一點是它有大量的庫供用戶使用。
python 的簡單性吸引了許多開發人員為機器學習創建新的庫。由於有大量的庫，python 在機器學習專家中變得非常流行。
所以，這裡要介紹的第一個庫是 TensorFlow。
1.TensorFlow
什麼是 TensorFlow？
如果你目前正在使用 python 進行機器學習項目，那麼你可能聽說過這一個流行的開源庫，那就是 TensorFlow。
這個庫是由 Google 與 Brain Team 合作開發的，幾乎每一個 Google 的機器學習應用程序都用到了 TensorFlow。
TensorFlow 就像一個計算庫，用於編寫涉及大量 tensor 操作的新算法。由於神經網絡可以很容易地表示為計算圖，因此它們可以使用 TensorFlow 作為 tensor 的一系列操作來實現。另外，tensor 是表示數據的 n 維矩陣。
TensorFlow 的特徵
1.快速響應的結構
使用 TensorFlow，我們可以很容易地可視化圖的每個部分，這在使用 Numpy 或 SciKit 時是做不到的。
2.靈活
TensorFlow 的一個非常重要的特性是，它的操作非常靈活。這意味著它具有模塊性，可以讓你把希望獨立出來的部分分出來
3.容易訓練
對於分佈式計算來說，它很容易在 CPU 和 GPU 上訓練。
4.並行神經網絡訓練
TensorFlow 提供了管道流，從這個意義上說，你可以訓練多個神經網絡和多個 GPU，這使得模型在大型系統上非常有效。
5.大型社區
不用說，它是由 Google 開發的，已經有一個龐大的軟件工程師團隊在不斷地改進穩定性。
6.開源
這個機器學習庫最好的一個特點是，它是開源的，任何人只要有連接互聯網就可以使用它。
TensorFlow 被用在哪裡？
你每天都在使用 TensorFlow，你使用的 Google Voice Search 或 Google Photos 等應用程序都是使用這個庫開發的。
在 TensorFlow 創建的所有庫都是用 C 和 C++編寫的，但是，它有一個複雜的前端，是用 python 實現的。你的 python 代碼將被編譯，然後在使用 C 和 C++構建的 TensorFlow 分佈式執行引擎上執行。
實際上，TensorFlow 的應用是無限的，這就是它美妙的地方。
2.Scikit-Learn
什麼是 Scikit-Learn？
它是一個與 NumPy 和 SciPy 相關聯的 python 庫。它被認為是處理複雜數據的最佳庫之一。
在這個庫中進行了許多修改。其中一個修改是交叉驗證特性，它提供了使用多個度量的能力。許多訓練方法，如物流回歸和最鄰近算法，都沒有得到什麼改善。
Scikit-Learn 的特性
交叉驗證：有多種方法可以檢查不可見數據上受監督模型的準確性。
無監督學習算法：同樣，在產品中有大量的算法——從聚類、因子分析、主成分分析到無監督神經網絡
特徵提取：用於從圖像和文本中提取特徵（例如一段文字）
Scikit Learn 被用在哪裡？
它包含許多實現標準機器學習和數據挖掘任務的算法，如降維、分類、回歸、聚類和模型選擇。
3.Numpy
什麼是 Numpy？
Numpy 被認為是 python 中最流行的機器學習庫之一。
TensorFlow 和其他庫在內部使用 Numpy 對 tensor 執行多個操作。數組接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。
Numpy 的特性
交互性：Numpy 非常容易理解和使用
數學性：使復雜的數學實現變得非常簡單
直觀：真正使編碼變得容易，掌握概念也很容易
大量接口：廣泛使用，因此有很多開源貢獻者
Numpy 被用在哪裡？
該接口可用於將圖像、聲音和其他二進制原始流表示為 n 維實數數組。
機器學習庫的實現，擁有 Numpy 的知識對於全棧開發人員來說是很重要的。
4.Keras
什麼是 Keras？
Keras 被認為是 python 中最酷的機器學習庫之一。它提供了一種更容易表達神經網絡的機制。 Keras 還為編譯模型、處理數據集、圖形可視化等提供了一些最佳實用程序。
在後端，Keras 在內部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神經網絡，如 CNTK。當我們將其與其他機器學習庫進行比較時，Keras 的速度相對較慢，因為它使用後端基礎設施創建計算圖，然後利用它執行操作。 Keras 的所有模型都很輕簡。
Keras 的特徵
它在 CPU 和 GPU 上都能順利運行。
Keras 支持幾乎所有的神經網絡模型——全連接、卷積、池化、循環、嵌入等。此外，這些模型可以結合起來構建更複雜的模型。
Keras 本質上是模塊化的，具有難以置信的表現力、靈活性和創新性研究的能力。
Keras 是一個完全基於 python 的框架，它使調試和探索變得容易。
Keras 被用在哪裡？
你已經在不斷地與使用 Keras 構建的產品進行交互—Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square 和許多其他公司都在使用它。它在初創企業中尤其受歡迎，初創企業將深度學習放在其產品的核心位置。
Keras 包含許多常用的神經網絡構建塊的實現，例如層、目標、激活函數、優化器和一系列工具，以使圖像和文本數據的處理更加容易。
此外，它還提供許多預處理的數據集和預訓練的模型，如 MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet 等。
Keras 也是深度學習研究人員的最愛。大型科學組織，特別是 CERN and NASA 的研究人員尤其偏愛 Keras。
5.PyTorch
什麼是 PyTorch？
PyTorch 是最大的機器學習庫，它允許開發人員以 GPU 的加速度執行 tensor 計算，創建動態計算圖，並自動計算梯度。除此之外，PyTorch 還提供了豐富的 API 來解決與神經網絡相關的應用程序問題。
這個機器學習庫是基於 Torch 的，它是一個用 C 語言實現的開源機器庫，在 Lua 中進行了封裝。
此機器學習庫（python）於 2017 年推出，自其問世以來，該庫越來越受歡迎，並吸引了越來越多的機器學習開發人員。
PyTorch 的特性
端到端 Hybrid
一種新的混合前端，提供了易於使用和具有靈活性的 Eager Mode，同時為了速度，無縫過渡到 graph mode，在 C++運行環境中非常實用。
分佈式訓練
利用本地支持異步執行集體操作和點對點通信（Python 和 C++），優化研究和生產中的性能。
python 優先
PyTorch 不是一個將 python 綁定到 C++框架的工具。它的構建是為了深入集成到 python 中，以便可以與流行的庫和包（如 Cython 和 Numba）一起使用。
庫和工具
一個由研究人員和開發人員組成的活躍社區已經建立了一個豐富的工具和庫的生態系統，用於擴展 PyTorch 並支持從計算機視覺到強化學習等領域的開發。
PyTorch 被用在哪裡？
PyTorch 主要用於自然語言處理等領域的應用程序。
它主要是由 Facebook 的人工智能研究小組開發的，Uber 的概率編程軟件“Pyro”就建立在它的基礎之上。
PyTorch 在很多方面都優於 TensorFlow，最近它得到了很多關注。
6.LightGBM
什麼是 LightGBM？
梯度增強是最好的和最流行的機器學習（ML）庫之一，它可以幫助開發人員使用重新定義的基本模型，即決策樹來構建新的算法。因此，有專門的庫可以快速有效地實現這種方法。
這些庫包括 LightGBM, XGBoost 和 CatBoost。這些庫之間存在相互競爭的關係，它們都有助於解決常見問題，可以以幾乎相似的方式使用。
LightGBM 的特點
計算速度快，生產效率高。
直觀，易於使用。
比其他許多深度學習庫更快地訓練。
在遇到 NaN 值和其他規範值時不會產生錯誤。
LightGBM 被用在哪裡？
這個庫提供了高度可擴展、優化和快速的梯度增強實現，這使得它在機器學習開發人員中很受歡迎。大多數機器學習全棧開發人員通過使用這些算法贏得了機器學習競賽。
7.Eli5
什麼是 Eli5？
通常，機器學習模型預測的結果並不准確，python 內置的機器學習庫 Eli5 有助於克服這一挑戰。它是可視化和調試所有機器學習模型的組合，並跟踪算法的所有工作步驟。
Eli5 的特點
此外，Eli5 還支持其他庫，包括 xgboost、lightning、scikit-learn 和 sklearn-crfsite。所有上述庫中額每一個都可以執行不同的任務。
Eli5 被用在哪裡？
在短時間內需要進行大量計算的數學應用
Eli5 在和其他 Python 包存在依賴關係的情況下發揮著至關重要的作用
在各個領域的傳統應用程序實現新方法
8.SciPy
什麼是 SciPy？
SciPy 是一個面向應用程序開發人員和工程師的機器學習庫。但是，你仍然需要知道 SciPy 庫和 SciPy 堆棧之間的區別。 SciPy 庫包含用於優化、線性代數、集成和統計的模塊。
SciPy 的特點
SciPy 庫的主要特點是它是使用 Numpy 開發的，它的數組充分利用了 Numpy。
此外，SciPy 還使用其特定的子模塊提供了所有有效的數值程序，如優化、數值積分和許多其他程序。
所有 SciPy 子模塊中的所有功能都有具體的文檔註釋。
SciPy 被用在哪裡？
SciPy 是一個使用 Numpy 來解數學函數的庫。 SciPy 使用 Numpy 數組作為基本數據結構，並附帶用於科學編程中各種常用任務的模塊。
SciPy 可以輕鬆地處理線性代數、積分（微積分）、常微分方程求解和信號處理等任務。
9.Theano
什麼是 Theano？
Theano 是一個用於計算多維數組的計算框架機器學習庫。它的工作原理與 TensorFlow 相似，但不如 TensorFlow 有效，因為它無法適應生產環境。
此外，Theano 也可以在與 TensorFlow 類似的分佈式或併行環境中使用。
Theano 的特點
與 Numpy 緊密集成——能夠在無編譯函數中使用完整的 Numpy 數組
高效地使用 GPU——比 CPU 執行數據密集型計算要快得多
有效的符號區分——Theano 為具有一個或多個輸入的函數求導數
速度和穩定性優化——即使在 x 非常小的情況下，也能求出 log（1+x）的正確答案。這只是一個可以證明 Theano 穩定性的例子
動態 C 代碼生成——比以前更快地評估表達式，從而大大提高效率
廣泛的單元測試和自驗證—檢測和診斷模型中多種類型的歧義和錯誤
Theano 被用在哪裡？
Theano 表達式的實際語法是符號化的，這對於習慣於常規軟件開發的初學者來說是很不方便的。具體來說，表達式是以抽象的方式定義、編譯的，然後直接用於計算。
它是專門為處理深度學習使用的大型神經網絡算法所需的計算而設計的。它是同類庫中最早的一個（在 2007 年就開始開發了），被認為是深度學習研究和開發的行業標準。
Theano 目前正被用於多個神經網絡項目中，而且隨著時間的推移，Theano 的普及率也在不斷提高。
20.Pandas
什麼是 Pandas？
Pandas 是 Python 中的一個機器學習庫，它提供高級的數據結構和各種各樣的分析工具。這個庫的一個重要特性是能夠使用一個或兩個命令轉換複雜的數據操作。 Pandas 有許多內置的分組、數據組合、過濾和時間序列功能的函數。
Pandas 的特徵
Pandas 確保了整個數據處理的過程更加容易。對諸如重索引、迭代、排序、聚合、連接和可視化等操作的支持是 Pandas 的特色亮點之一。
Pandas 被用在哪裡？
目前，Pandas 庫的版本較少，其中包括數百個新功能、錯誤修復、增強和 API 更改。 Pandas 的改進在於它能夠對數據進行分組和排序，為使用的方法選擇最適合的輸出，並為執行自定義類型的操作提供支持。
當使用 Pandas 的時候，數據分析佔了很大的比重。但是，當與其他庫和工具一起使用時，Pandas 確保了高性能和良好的靈活性。
python 中的 10 大頂級 機器學習庫的介紹就到這裡啦，希望本文能夠幫助你開始學習 python 中可用的庫。
Via：https://dzone.com/articles/top-10-python-libraries-you-must-know-in-2019
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from 2019年必知的10大頂級Python庫
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盗梦空间 Inception (2010)导演: 克里斯托弗·诺兰
编剧: 克里斯托弗·诺兰
主演: 莱昂纳多·迪卡普里奥 / 约瑟夫·高登-莱维特 / 艾伦·佩吉 / 汤姆·哈迪 / 渡边谦 / 迪利普·劳 / 基里安·墨菲 / 汤姆·贝伦杰 / 玛丽昂·歌迪亚 / 皮特·波斯尔思韦特 / 迈克尔·凯恩 / 卢卡斯·哈斯 / 李太力 / 克莱尔·吉尔蕾 / 马格努斯·诺兰 / 泰勒·吉蕾 / 乔纳森·吉尔 / 水源士郎 / 冈本玉二 / 厄尔·卡梅伦 / 瑞恩·海沃德 / 米兰达·诺兰 / 拉什·费加 / 蒂姆·科勒赫 / 妲露拉·莱莉
类型: 剧情 / 科幻 / 悬疑 / 冒险
制片国家/地区: 美国 / 英国
语言: 英语 / 日语 / 法语
上映日期: 2010-09-01(中国大陆) / 2020-08-28(中国大陆重映) / 2010-07-16(美国)
片长: 148分钟
又名: 潜行凶间(港) / 全面启动(台) / 奠基 / 心灵犯案 / 记忆迷阵 / 记忆魔方
IMDb链接: tt1375666
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道姆·柯布（莱昂纳多·迪卡普里奥 Leonardo DiCaprio 饰）与同事阿瑟（约瑟夫·戈登-莱维特 Joseph Gordon-Levitt 饰）和纳什（卢卡斯·哈斯 Lukas Haas 饰）在一次针对日本能源大亨齐藤（渡边谦 饰）的盗梦行动中失败，反被齐藤利用。齐藤威逼利诱因遭通缉而流亡海外的柯布帮他拆分他竞争对手的公司，采取极端措施在其唯一继承人罗伯特·费希尔（希里安·墨菲 Cillian Murphy 饰）的深层潜意识中种下放弃家族公司、自立门户的想法。为了重返美国，柯布偷偷求助于岳父迈尔斯（迈克尔·凯恩 Michael Caine 饰），吸收了年轻的梦境设计师艾里阿德妮（艾伦·佩吉 Ellen Page 饰）、梦境演员艾姆斯（汤姆·哈迪 Tom Hardy 饰）和药剂师约瑟夫（迪利普·劳 Dileep Rao 饰）加入行动。在一层层递进的梦境中，柯布不仅要对付费希尔潜意识的本能反抗，还必须直面已逝妻子梅尔（玛丽昂·歌迪亚 Marion Cotillard 饰）的处处破坏，实际情况远比预想危险得多…
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Definition and definition of film / film
在電影中扮演角色的玩家被稱為演員（男人）或女演員（女人）。另外還有術語“額外”一詞，用作電影中角色很少的次要角色。這與主要角色不同，後者的作用越來越大。作為演員，必須要有與他擔任主角的電影主題相對應的演藝才能。在某些場景中，演員的角色可以由特技演員或特技演員代替。替身演員的存在對於替換扮演通常在動作片中常見的困難和極端場景的演員很重要。
電影也可以用來傳遞電影製片人的某些信息。一些行業還使用電影來傳達和代表其符號和文化。電影製作也是電影中形象化的表達，思想，觀念，概念，感覺和情緒的一種形式。電影本身主要是虛構的，儘管有些是根據真實故事或真實故事改編的。
也有帶有原始和真實圖像或傳記電影的紀錄片，講述一個人物的故事。還有許多其他受歡迎的類型電影，包括動作片，恐怖片，喜劇片，浪漫片，奇幻片，驚悚片，戲劇片，科幻片，犯罪片，紀錄片等。
這是一些信息關於電影或電影的定義。該信息已從各種來源和參考文獻中引用。希望它會有用。
❍❍❍ TV FILM ❍❍❍
他的第一部電視節目是實驗性的，零星的節目，從1930年代起，只能在離桅杆很近的距離處觀看。電視節目，例如1936年德國夏季奧運會，喬治六世國王加冕。在19340年的英國，以及1939年在美國紐約世界博覽會上著名的大衛·薩諾夫（David Sarnoff）的發射，這種媒介不斷發展，但第二次世界大戰使戰後的發展停滯不前。 19440年的世界電影啟發了許多美國人，他們購買了第一台電視。1948年，廣受歡迎的德士古星劇院廣播電台成為第一個每週舉行的電視綜藝節目，該節目主持了米爾頓·伯雷（Milton Berle），並獲得“電視先生”的稱號，證明了這種媒體是穩定的，可以吸引廣告商的現代娛樂形式。 1951年9月4日，美國首次全國直播電視轉播，當時哈里·杜魯門（Harry Truman）總統在舊金山日本和約會議上就AT＆T的跨大陸電纜和微波中繼系統發表演講時，已向當地市場的廣播公司播出。是。
1954年1月1日，在美國舉行了第一次全國性的彩色表演（1954年的玫瑰遊行錦標賽）。在接下來的十年中，大多數網絡廣播和幾乎所有本地廣播都繼續以黑白廣播。宣佈於1965年秋季進行顏色轉換，其中超過一半的網絡黃金時段節目都以彩色廣播。一年之後，第一個全彩高峰季節來了。在19402年，白天網絡節目的最後一次支持被轉換為第一個全彩網絡季節。
❍❍❍ formats and genres ❍❍❍
另請參閱：流派列表§電影和電視格式和流派
由於可以呈現的格式和類型多樣，電視節目比大多數其他媒體更加多樣化。表演可以是虛構的（如喜劇和戲劇）或非虛構的（如紀錄片，新聞和真人秀）。它可以是最新的（如本地新聞節目和一些電視電影）或歷史的（如許多紀錄片和虛構電影）。它們可以是教育性的，也可以是娛樂性的，就像情節喜劇和遊戲節目一樣。 [需要引文]
戲劇節目通常由一系列在歷史或現代背景下扮演角色的演員組成。該計劃遵循他們的生活和冒險。在1980年代之前，演出（肥皂劇系列除外）總體上保持靜止，沒有故事情節，主要人物和前提幾乎沒有變化。 [需要引證]如果劇集中人物的生活發生了一些變化，那麼通常最後將其反轉。因此，可以以任何順序廣播情節。 [需要引用]自1980年代以來，許多FILMS的情節，性格或兩者都有逐漸的變化。例如，希爾街布魯斯（Hill Street Blues）和聖艾爾瑟弗（St. Elsewhere）是美國第一部具有這種戲劇性結構的黃金時段戲劇電視電影[4] [需要更好的消息來源]，而後來的MOVIE Babylon 5進一步說明了這種結構具有有關計劃的五個賽季的預定故事。 [需要引文]
據報導，到2020年，電視在大型媒體公司的收入中所佔比例要大於電影。一些人還注意到某些電視節目的質量有所提高。 2020年，獲得奧斯卡獎的電影導演史蒂芬·索德伯格（Steven Soderbergh）宣布了角色和敘事的模棱兩可和復雜性：“我認為現在電視上已經可以看到這些特質，而那些想看這種特質的人正在看電視。
❍❍❍ Thanks for everything and have fun watching❍❍❍
在這裡，您可以找到所有可以在線播放的電影，包括本週上映的電影。如果您想在此網站上看到什麼，應該知道它涵蓋的類型包括犯罪，科學，電影，電影，愛情，驚悚，喜劇，戲劇和動漫電影。
非常感謝。我們會通知所有樂於接收有關今年電影節目以及如何觀看您喜歡的電影的新聞或信息的人。希望我們能成為您尋找最喜歡的電影的推薦的最佳合作夥伴。都是我們的問候！
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机器学习和深度学习的最佳框架大比拼
在过去的一年里，咱们讨论了六个开源机器学习和/或深度学习框架：Caffe，Microsoft Cognitive Toolkit（又名CNTK 2），MXNet，Scikit-learn，Spark MLlib和TensorFlow。如果把网撒得大些，可能还会覆盖其他几个流行的框架，包括Theano（一个10年之久的Python深度学习和机器学习框架），Keras（一个Theano和TensorFlow深度学习的前端），DeepLearning4j（Java和Scala在Hadoop和Spark之上的深度学习软件）。如果你有兴趣使用机器学习和神经网络，你从来没有像现在这样多的选择。
机器学习框架和深度学习框架之间有区别。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。深度学习或深度神经网络（DNN）框架涵盖具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑。这些层包括模式识别的多步骤过程。网络中的层越多，可以提取用于聚类和分类的特征越复杂。
Caffe，CNTK，DeepLearning4j，Keras，MXNet和TensorFlow是深度学习框架。 Scikit-learning和Spark MLlib是机器学习框架。 Theano跨越了这两个类别。
一般来说，深层神经网络计算在GPU（特别是Nvidia CUDA通用GPU，大多数框架）上运行的速度要比CPU快一个数量级。一般来说，更简单的机器学习方法不需要GPU的加速。
虽然你可以在一个或多个CPU上训练DNN，训练往往是缓慢的，慢慢我不是说秒或分钟。需要训练的神经元和层数越多，可用于训练的数据越多，需要的时间就越长。当Google Brain小组在2016年针对新版Google翻译训练语言翻译模型时，他们在多个GPU上同时运行了一周的训练时间。没有GPU，每个模型训练实验将需要几个月。
这些框架中每一个框架具有至少一个显著特征。 Caffe的强项是用于图像识别的卷积DNN。 Cognitive Toolkit有一个单独的评估库，用于部署在ASP.Net网站上工作的预测模型。 MXNet具有良好的可扩展性，可用于多GPU和多机器配置的训练。 Scikit-learn具有广泛的强大的机器学习方法，易学已用。 Spark MLlib与Hadoop集成，具有良好的机器学习可伸缩性。 TensorFlow为其网络图TensorBoard提供了一个独特的诊断工具。
另一方面，所有深度学习框架在GPU上的训练速度几乎相同。这是因为训练内循环在Nvidia CuDNN包中花费大部分时间。然而，每个框架采用一种不同的方法来描述神经网络，具有两个主要的阵营：使用图形描述文件的阵营，以及通过执行代码来创建它们的描述的阵营。
考虑到这一点，让我们来看看每一个框架的特性。
Caffe（咖啡）
Caffe深度学习项目，最初是一个强大的图像分类框架，似乎停滞不前，基于它的持续的bug，以及它已被卡住1.0版RC3一年多的事实，并且创始人已离开项目。它仍然有良好的卷积网络图像识别和良好的支持Nvidia CUDA GPU，以及一个简单的网络描述格式。另一方面，它的模型通常需要大量的GPU内存（超过1GB）运行，它的文档是多斑点和问题，支持很难获得，安装是iffy，特别是对于它的Python笔记本支持。
Caffe有命令行，Python和Matlab接口，它依靠ProtoText文件来定义它的模型和求解器。 Caffe在其自己的模型模式中逐层定义网络。网络定义从输入数据到丢失的整个模型。当数据和派生数据在前向和后向遍历网络时，Caffe存储，通信和操作信息为blob（二进制大对象），内部是以C连续方式存储的N维数组（表示行该数组被存储在连续的存储器块中，如在C语言中）。 Blob之于Caffe如Tensor之于TensorFlow。
图层对blob执行操作，并构成Caffe模型的组件。层卷积滤波器，执行池，取内部乘积，应用非线性（诸如整流线性和S形以及其他元素方面的变换），归一化，加载数据和计算诸如softmax和铰链的损失。
Caffe已经证明其在图像分类中的有效性，但它的时刻似乎已经过去了。除非现有的Caffe模型符合您的需要，或者可以根据您的目的进行微调，我建议使用TensorFlow，MXNet或CNTK。
在NBViewer中显示的预先计算的CaffeJupyter笔记本。这本笔记本解释了使用一只可爱的小猫在Caffe网络上做“手术”。
Microsoft Cognitive Toolkit（Microsoft认知工具包）
Microsoft Cognitive Toolkit是一个快速，易用的深度学习软件包，但与TensorFlow相比，其范围有限。它有各种各样的模型和算法，极好的支持Python和Jupyter笔记本，一个有趣的声明性神经网络配置语言BrainScript，以及在Windows和Ubuntu Linux环境下自动部署。
在缺点方面，当我审查Beta 1的文档还没有完全更新到CNTK 2，并且包没有对MacOS支持。虽然自Beta 1以来，CNTK 2有许多改进，包括新的内存压缩模式，以减少GPU和新的Nuget安装包的内存使用，但对MacOS支持仍然缺失。
为Beta 1添加的PythonAPI有助于将认知工具包带入主流的、用Python码的、深度学习研究人员当中。 API包含模型定义和计算、学习算法、数据读取和分布式训练的抽象。作为PythonAPI的补充，CNTK 2具有新的Python示例和教程，以及对 Google Protocol Buffer序列化的支持。教程以Jupyter笔记本实现。
CNTK 2组件可以处理来自Python���C ++或BrainScript的多维密集或稀疏数据。认知工具包包括各种各样的神经网络类型：FFN（前馈），CNN（卷积），RNN/ LSTM（递归/长期短期记忆），批次标准化和序列注意序列。它支持强化学习，生成对抗网络，监督和非监督学习，自动超参数调整，以及从Python添加新的，用户定义的核心组件在GPU上运行的能力。它能够在多个GPU和机器上做到精确的并行性，而且（微软声称）它甚至可以适应最大的模型到GPU内存。
CNTK 2 API支持从Python，C ++和BrainScript定义网络，学习者，读者，培训和评估。他们还支持使用C＃进行评估。 Python API与NumPy互操作，并包括一个高级层级库，可以精确定义包括复现在内的高级神经网络。该工具包支持以符号形式表示循环模型作为神经网络中的循环，而不需要静态展开循环步骤。
您可以在Azure网络和GPU上训练CNTK 2模型。配备GPU的N系列Azure虚拟机系列，在我审核Beta 1时受到限制，现在通常可以从Azure控制台获得并完全管理。
几个CNTK 2 / Microsoft Cognitive Toolkit教程以Jupyter笔记本提供。该图显示了Logistic回归训练的绘制的可视化。
MXNet
MXNet是一个可移植的、可伸缩的深度学习库，是亚马逊的DNN框架的选择，结合了神经网络几何的象征性声明与张量操作的命令性编程。 MXNet可跨多个主机扩展到多个GPU，接近线性扩展效率为85％，具有出色的开发速度、可编程性和可移植性。它支持Python，R，Scala，Julia和C ++，支持程度各不相同，它允许你混合符号和命令式编程风格。
在我第一次评论MXNet时，文档感觉还没有完成，除Python之外，我发现很少有其它语言的例子。自从我评论以后，这两种情况都有所改善。
MXNet平台是建立在一个动态依赖调度器上的，它可以自动并行化符号和命令式操作，但是你必须告诉MXNet要使用哪些GPU和CPU核心。在调度器顶部的图优化层使符号执行快速和内存高效。
MXNet目前支持用Python，R，Scala，Julia和C ++构建和训练模型；训练的MXNet模型也可以用于Matlab和JavaScript中的预测。无论您选择哪种语言来构建模型，MXNet都会调用优化的C ++后端引擎。
MXNet作者认为他们的API是Torch、Theano、Chainer和Caffe提供的一个超集，尽管对GPU集群有更多的可移植性和支持。在许多方面MXNet类似于TensorFlow，但增加了嵌入命令张量操作的能力。
除了实际强制的MNIST数字分类之外，MXNet教程的计算机视觉包含使用卷积神经网络（CNN）的图像分类和分割，使用更快的R-CNN的对象检测，神经艺术和使用深度CNN的大规模图像分类和ImageNet数据集。还有自然语言处理、语音识别、对抗网络以及监督和非监督机器学习的其他教程。
亚马逊测试了在P2.16xlarge实例上的MXNet中实现的Inception v3算法，发现其伸缩效率为85％。
Scikit-learn
Scikit-learn Python框架具有广泛的可靠的机器学习算法，但没有深度学习算法。如果你是一个Python粉丝，Scikit-learn可能是一般机器学习库中最佳选择。
Scikit-learn是一个强大的，成熟的机器学习Python库，包含各种各样成熟的算法和集成图。它相对容易安装、学习和使用，带有很好的例子和教程。
在另一方面，Scikit-learn不包括深度学习或强化学习，缺少图模型和序列预测，并且除Python之外，不能真正使用其它语言。它不支持PyPy，Python即时编译器或GPU。也就是说，除了它的少量进入神经网络，它不会真的有速度问题。它使用Cython（Python到C编译器）来处理需要快速的函数，例如内循环。
Scikit-learn对分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理算法具有很好的选择。它有所有这些的良好的文档和示例，但没有任何种类的指导工作流以完成这些任务。
Scikit-learn赢得了易于开发的最高分，主要是因为算法都像广告和文档一样工作，API是一致的，设计良好，数据结构之间几乎没有“阻抗不匹配”。函数库其中的功能已彻底充实，错误彻底消除，用来开发十分愉快。
本示例使用Scikit-learn的小手写数字数据集来演示使用Label Spreading模型的半监督学习。在1,797总样本中只有30个被标记。
另一方面，函数库没有涵盖深度学习或强化学习，这隐藏了当前困难但重要的问题，例如准确的图像分类和可靠的实时语言解析和翻译。显然，如果你对深度学习感兴趣，你应该另觅他处。
然而，存在许多问题，从建立链接不同观察值的预测函数到分类观察值到学习未标记数据集的结构，这使得它们适应于普通的老的机器学习，而不需要数十层的神经元，对于这些领域 Scikit-learn 是非常好的选择。
Spark MLlib
Spark MLlib是Spark的开源机器学习库，提供了通用的机器学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤（但不包括DNN）以及特征提取、转换、维数降低工具，以及构建、评估和调整机器学习管道选择和工具。Spark MLlib还包括用于保存和加载算法、模型和管线、用于数据处理以及进行线性代数和统计的实用程序。
Spark MLlib是用Scala编写的，并使用线性代数包Breeze。 Breeze依靠netlib-java来优化数值处理，虽然在开源分布中意味着优化使用CPU。 Databricks提供与GPU配合使用的定制Spark集群，这有可能为您带来另一个10倍的速度改进，用于训练具有大数据的复杂机器学习模型。
MLlib实现了大量的分类和回归的常用算法和模型，新手可能变得混乱不堪，无可适从，但专家最终可能会为分析数据找到一个很好的模型的数据。对于这么多的模型Spark2.x增加了超参数调优的重要特性，也称为模型选择。超参数t允许调优分析人员设置参数网格、估计器和评估器，并且它允许交叉验证方法（耗时但准确）或训练验证分割方法（更快但不太准确）找到最佳数据模型。
Spark MLlib拥有针对Scala和Java的完整API，主要是针对Python的完整API以及针对R的粗略部分API。您可以通过计算示例来获得良好的覆盖率：54个Java和60个Scala机器学习示例，52个Python机器学习示例，只有五个R示例。在我的经验中，Spark MLlib是最容易使用Jupyter笔记本，但你可以肯定���在控制台运行它，如果你驯服详细的Spark状态消息。
Spark MLlib提供了你想要的基本机器学习、特性选择、管道和持久性的任何东西。它在分类、回归、聚类和过滤方面做得相当不错。鉴于它是Spark的一部分，它具有访问数据库、流和其他数据源的强大访问权限。另一方面，SparkMLlib并不真正采用与TensorFlow，MXNet，Caffe和Microsoft Cognitive Toolkit相同的方式建模和训练深层神经网络。
Spark MLlibPython示例（Naive Bayes）作为Databricks笔记本。注意解释，代码和输出如何散布。
TensorFlow
TensorFlow，Google的可移植机器学习和神经网络库，执行和伸缩性很好，虽然它有点难学。TensorFlow拥有各种各样的模型和算法，它们对深度学习非常重视，并且在具有GPU（用于训练）或Google TPU（用于生产规模预测）的硬件上具有出色的性能。它还具有对Python的良好支持，良好的文档和良好的软件，用于显示和理解描述其计算的数据流图TensorBoard。
数据流图中的节点表示数学运算，而图的边表示在它们之间流动的多维数据数组（张量）。这种灵活的架构允许您将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU，而无需重写代码。
使用TensorFlow的主要语言是Python，虽然对C ++有限的支持。TensorFlow提供的教程包括手写数字分类。图像识别、字嵌入、递归神经网络，用于机器翻译的序列到序列模型、自然语言处理和基于PDE（偏微分方程）的模拟的应用。
TensorFlow可以方便地处理各种神经网络，包括目前正在急剧变化的图像识别和语言处理领域的深度CNN和LSTM递归模型。用于定义图层的代码可能fan，但是您方便但不详细，可以使用三个可选的深度学习界面中的任何一个来修复它。虽然调试异步网络求解器可以是平凡的，但TensorBoard软件可以帮助您可视化图。
TensorBoard显示TensorFlow计算的图形。我们放大了几个部分来检查图形的细节。
总结
对于任何给定的预测任务，您应该使用哪种机器学习或深度学习包取决于机器学习的复杂性，用于训练的数据量和形式，您的计算资源以及您的编程语言偏好和技能。它也可能取决于您是否喜欢使用代码或配置文件定义模型。
但是，在开始自己的模型训练考察之前，您可能希望了解来自Google，HPE和MicrosoftAzure云的任何预先训练的应用机器学习服务是否能够处理您的数据，无论是语音、文本或图像。如果他们对你的数据不能很好地工作，你可能还想在尝试基本的机器学习训练（最后，如果没有其他工作）深度学习训练之前，看看你能用简单的统计方法获得多大的好处。这里的原则是保持分析尽可能简单，但不是更简单。
在我讨论的两个基本的机器学习包，我建议喜欢Scala和在Hadoop中有他们的数据的使用Spark MLlib 。我建议喜欢Python的人Scikit-learn。
我应该提到那些喜欢Scala（和Java）的人和在Hadoop中有他们的数据的人的另一个选择事Deeplearning4j。我没有评论他，但是，因为其名称意味着它是一个学习深度包。
选择Caffe，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和TensorFlow的深度学习包是一个更困难的决定。我不再建议使用Caffe，因为它的发展停滞不前。然而，选择其他三个中的一个仍然是棘手，因为对于具有类似功能，它们都是最好的选择。
Cognitive Toolkit现在有Python和C ++ API以及网络配置语言BrainScript。如果您喜欢使用配置文件而不是编程网络拓扑，那么CognitiveToolkit可能是一个不错的选择。另一方面，它似乎不像TensorFlow一样成熟，它不能在MacOS上运行。
MXNet支持Python、R、Scala、Julia和C ++，但其支持最好的API是用Python开发的。 MXNet在多个主机上的多个GPU上展示出良好的伸缩性（85％的线性）。当我评论MXNet的文档和示例是吝啬的，但他们已经改进了。
TensorFlow可能是三个包中最成熟的，并且它是一个很好的选择，只要你喜欢编写Python，并可以克服学习曲线。 TensorFlow具有你可以使用基本的构建块，它给你细粒度的控制，但也需要你编写大量的代码来描述一个神经网络。有三个简化的API与TensorFlow一起工作来解决这个问题：tf.contrib.learn，TF-Slim和Keras。支持TensorFlow的最终考虑是TensorBoard，它对于可视化和理解您的数据流图非常有用。
机器学习和深度学习的最佳框架大比拼，首发于文章 - 伯乐在线。
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10 年來最佳電影排行榜出爐！由權威人士評選，每一部都值得細味！
雖然近期呼聲最好的電影是 Marvel 的《Avengers：EndGame》，而電影亦打破了全世界不少票房紀錄，但卻不代表它是近十年來最佳的電影。近日獨立電影平台《Indiewire》公佈了一個「近十年最佳電影」的排行榜，邀請了250 位電影學者、影評家、電影製作人等權威人士一同評選出 2010 年 1 月至2019 年 4 月期間發行的 10 部最佳電影，這個排行榜由電影界權威的媒體宣告出來，作為電影愛好者必定要把這些電影看光吧！
於排行榜中奪得首位的是由 George Miller 執導、Tom Hardy 主演的《Mad Max: Fury Road》，電影於第 88 屆奧斯卡金像獎的 10 項提名中得到 6 個獎座，可見它的評價有多高。另外，近年的熱話電影《The Tree of Life》和《Moonlight》就緊隨其後，成為第二及第三名。整個排行榜上都不乏大眾一致喜愛的電影，包括今年奧斯卡的《Roma》、《Get Out》、《Call Me By Your Name》、《Her》和《Inception》等。
《Indiewire》「近十年最佳電影」完整排行榜如下：
1. Mad Max: Fury Road（末日先鋒：戰甲飛車）
2. The Tree of Life（生命樹）
3. Moonlight（月亮喜歡藍）
4. Boyhood（我們都是這樣長大的）
5. The Social Network（社交網絡）
6. The Master（大師）
7. Roma（羅馬）
8. Phantom Thread（霓裳魅影）
9. A Separation（伊朗式分居）
10. Inside Llewyn Davis（知音夢裡行）
10. Get Out（訪‧ 嚇）
12. Under the Skin（皮囊裏外）
12. Carol（卡露的情人）
14. Margaret（瑪格利特）
14. Toni Erdmann（爸不得妳快樂）
16. Uncle Boonmee
17. Twin Peaks: The Return（迷離劫）
18. Her（觸不到的她）
18. Call Me By Your Name（以你的名字呼喚我）
20. The Act of Killing（殺戮重組）
20. Inception（潛行空間）
20. Holy Motors（巴黎聖騎士）
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导演: 克里斯托弗·诺兰
编剧: 克里斯托弗·诺兰
主演: 莱昂纳多·迪卡普里奥 / 约瑟夫·高登-莱维特 / 艾伦·佩吉 / 汤姆·哈迪 / 渡边谦 / 迪利普·劳 / 基里安·墨菲 / 汤姆·贝伦杰 / 玛丽昂·歌迪亚 / 皮特·波斯尔思韦特 / 迈克尔·凯恩 / 卢卡斯·哈斯 / 李太力 / 克莱尔·吉尔蕾 / 马格努斯·诺兰 / 泰勒·吉蕾 / 乔纳森·吉尔 / 水源士郎 / 冈本玉二 / 厄尔·卡梅伦 / 瑞恩·海沃德 / 米兰达·诺兰 / 拉什·费加 / 蒂姆·科勒赫 / 妲露拉·莱莉
类型: 剧情 / 科幻 / 悬疑 / 冒险
制片国家/地区: 美国 / 英国
语言: 英语 / 日语 / 法语
上映日期: 2010-09-01(中国大陆) / 2020-08-28(中国大陆重映) / 2010-07-16(美国)
片长: 148分钟
又名: 潜行凶间(港) / 全面启动(台) / 奠基 / 心灵犯案 / 记忆迷阵 / 记忆魔方
IMDb链接: tt1375666
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道姆·柯布（莱昂纳多·迪卡普里奥 Leonardo DiCaprio 饰）与同事阿瑟（约瑟夫·戈登-莱维特 Joseph Gordon-Levitt 饰）和纳什（卢卡斯·哈斯 Lukas Haas 饰）在一次针对日本能源大亨齐藤（渡边谦 饰）的盗梦行动中失败，反被齐藤利用。齐藤威逼利诱因遭通缉而流亡海外的柯布帮他拆分他竞争对手的公司，采取极端措施在其唯一继承人罗伯特·费希尔（希里安·墨菲 Cillian Murphy 饰）的深层潜意识中种下放弃家族公司、自立门户的想法。为了重返美国，柯布偷偷求助于岳父迈尔斯（迈克尔·凯恩 Michael Caine 饰），吸收了年轻的梦境设计师艾里阿德妮（艾伦·佩吉 Ellen Page 饰）、梦境演员艾姆斯（汤姆·哈迪 Tom Hardy 饰）和药剂师约瑟夫（迪利普·劳 Dileep Rao 饰）加入行动。在一层层递进的梦境中，柯布不仅要对付费希尔潜意识的本能反抗，还必须直面已逝妻子梅尔（玛丽昂·歌迪亚 Marion Cotillard 饰）的处处破坏，实际情况远比预想危险得多…
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Definition and definition of film / film
While the players who play a role in the film are referred to as actors (men) or actresses (women). There is also the term extras that are used as minor characters with few roles in the film. This differs from the main actors, who have larger and more roles. As an actor and actress, good acting talent must be required that corresponds to the subject of the film in which he plays the leading role. In certain scenes, the role of the actor can be replaced by a stunt man or a stunt man. The existence of a stuntman is important to replace the actors who play difficult and extreme scenes that are usually found in action-action films.
Movies can also be used to deliver certain messages from the filmmaker. Some industries also use film to convey and represent their symbols and culture. Filmmaking is also a form of expression, thoughts, ideas, concepts, feelings and moods of a person that are visualized in the film. The film itself is mostly fictional, though some are based on actual stories or on a true story.
There are also documentaries with original and real images or biographical films that tell the story of a character. There are many other popular genre films, from action films, horror films, comedy films, romantic films, fantasy films, thriller films, drama films, science fiction films, crime films, documentaries and others.
This is some information about the definition of film or film. The information has been cited from various sources and references. Hope it can be useful.
❍❍❍ TV FILM ❍❍❍The first television shows were experimental, sporadic programs that from the 1930s could only be seen at a very short distance from the mast. TV events such as the 1936 Summer Olympics in Germany, the crowning of King George VI. In Britain in 19340 and the famous launch of David Sarnoff at the 1939 New York World’s Fair in the United States, the medium grew, but World War II brought development to a halt after the war. The 19440 World MOVIE inspired many Americans to buy their first television, and in 1948 the popular Texaco Star Theater radio moved to become the first weekly television variety show that hosted Milton Berle and earned the name “Mr Television” demonstrated The medium was a stable, modern form of entertainment that could attract advertisers. The first national live television broadcast in the United States took place on September 4, 1951, when President Harry Truman’s speech at the Japanese Peace Treaty Conference in San Francisco on AT & T’s transcontinental cable and microwave relay system was broadcasting to broadcasters in local markets has been.
The first national color show (the 1954 Rose Parade tournament) in the United States took place on January 1, 1954. For the next ten years, most network broadcasts and almost all local broadcasts continued to be broadcast in black and white. A color transition was announced for autumn 1965, in which more than half of all network prime time programs were broadcast in color. The first all-color peak season came just a year later. In 19402, the last holdout of daytime network shows was converted to the first full color network season.
❍❍❍ formats and genres ❍❍❍
See also: List of genres § Film and television formats and genres
TV shows are more diverse than most other media due to the variety of formats and genres that can be presented. A show can be fictional (as in comedies and dramas) or non-fictional (as in documentary, news, and reality television). It can be current (as in the case of a local news program and some television films) or historical (as in the case of many documentaries and fictional films). They can be educational or educational in the first place, or entertaining, as is the case with situation comedies and game shows. [Citation required]
A drama program usually consists of a series of actors who play characters in a historical or contemporary setting. The program follows their lives and adventures. Before the 1980s, shows (with the exception of soap opera series) generally remained static without storylines, and the main characters and premise barely changed. [Citation required] If the characters’ lives changed a bit during the episode, it was usually reversed in the end. For this reason, the episodes can be broadcast in any order. [Citation required] Since the 1980s, many FILMS have had a progressive change in the plot, characters, or both. For example, Hill Street Blues and St. Elsewhere were two of the first American prime time drama television films to have this kind of dramatic structure [4] [better source required], while the later MOVIE Babylon 5 further illustrated such a structure had a predetermined story about the planned five season run. [Citation required]
In 2010, it was reported that television became a larger part of the revenue of large media companies than the film. Some also noticed the quality improvement of some television programs. In 2010, Oscar-winning film director Steven Soderbergh declared the ambiguity and complexity of character and narrative: “I think these qualities are now being seen on television and people who want to see stories with such qualities are watching TV.
❍❍❍ Thanks for everything and have fun watching❍❍❍
Here you will find all the films that you can stream online, including the films that were shown this week. If you’re wondering what to see on this website, you should know that it covers genres that include crime, science, fi-fi, action, romance, thriller, comedy, drama, and anime film.
Thanks a lot. We inform everyone who is happy to receive news or information about this year’s film program and how to watch your favorite films. Hopefully we can be the best partner for you to find recommendations for your favorite films. That’s all from us, greetings!
Thank you for watching The Video Today.
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Scatter a happy smile so that the world returns in a variety of colors. ”
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