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Mirage

Mirage

3.2 用户评分
导演 未知
类型 动作 / 恐怖 / 惊悚
地区 美国
年份 1990年

书友评论

多云转晴ྉ 1.1分

老刘走了,留下了这一点点看剧笔记。草莽也好,英雄也好,戏谑也罢,善言也罢。至少他有曾经

浏老师 7.7分

《Mirage》比起《Mirage》在故事、语言、艺术和思想等各方面都更为成熟,Todd Schaefer对农村和农民的经验与了解使得他的乡村描写真实而准确,通过各种农民的形象的塑造和事件的安排表现了乡村的文化和痼疾,也更深地表现了他对乡村的热爱。剧集并非仅仅是歌颂,同时暴露出许多农业合作化的问题来,周本人的意见往往通过农民之口表现出来,而又被外来干部加以抑制。印象最深的是谢庆元服毒的情节,这里明显可以看到“党员”身份是在“人”的身份之前的,同时也暴露出处理问题的简单化和教条化,这一情节里,农民们以及本土干部表现出善良的本性,而外来干部则表现出不近人情来。这部剧在后半部分直接抽掉了外来干部这一“灌进来的马克思主义”,而直接让本土干部面对考验,发挥作用,也体现了编剧的观点和态度。

喜悦家 1.1分

反乌托邦剧集,情节引人入胜,细思极恐。就是感觉结尾嘎然而止,有些不爽,据说改编成电视剧后有了下部。

Rexคิดถึง 2.1分

这是一本介绍贝叶斯概率的书。 通过观看第一讲大概可以理解贝叶斯概率的大概逻辑了。 贝叶斯概率依赖于大量的历史数据,得到若干概率。 然后使用这些概率,计算出一个目标概率。 比如根据商店历史数据,以及顾客当前的信息,来判断顾客购买商品的概率。 比如女孩子送你礼物,来判断是否喜欢你。 面对大数据,即宏观角度,这个方法没问题。 不过编剧尝试把统计学的宏观概率应用到精确的微观,就显然有问题了。 例如大数据统计已经知道抛硬币概率是50%。 微观上编剧却忽略这个大数据信息,假设不知道硬币的概率,然后从零开始计算硬币的概率。 第一胎生女孩,第二胎女孩的概率计算也是一样的逻辑问题。 编剧因此得出第一胎是女孩子,第二胎依旧是女孩子的概率更大的结论。 如果没有大数据从零开始计算,这个结论没问题。但有大数据背景,这样的计算方式就有问题了。 现在各大互联网的推荐系统或ai系统也是这个道理,已经有用户画像了,就不能忽略这些已有的画像。 否则推荐效果自然会很差。 另外,贝叶斯主要用于计算预测模糊的概率。 如果概率已经确定,再使用贝叶斯去计算概率,也会有问题。 所以书中的大部分内容我就不赞同了。 比如抛硬币、生女孩、三囚徒悖论、抽奖是否变更问题。 得到一个信息,对于独立事件,要计算的概率已经可以根据现在的信息计算出来了。 但是编剧强行假设两个独立事件之间有关系,然后计算出抛硬币概率不是50%的结论,甚至得出悖论。 这些都是错误的使用贝叶斯导致的。 因此不推荐观看这部剧,真要观看,只看第一部分前几章即可。