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误杀Ⅱ最近观影次数比拟频繁(都是跟沙雕产品一起看的),12月份曾经间断看了 扬名立万 | 古董局中局 | 误杀Ⅱ 三部电影,明天看的误杀Ⅱ 是这三部感觉最好的一部,当然扬名立万 也十分不错,古董局中局 尽管槽点有点多也能够承受. 观后感 误杀Ⅱ 讲述一个父亲为了救儿子进行的一场绑架案,改编自2002年的电影 迫在眉梢 ,在网上略微搜了这部电影,它的豆瓣评分大概是 8.5 ,而且在当年拿到了七亿多美金的票房,曾经算是很胜利的电影了,在豆瓣中评论中获取的信息应该是误杀Ⅱ 对原作品有较大的二次创作而并不是照搬而来,这兴许使得误杀Ⅱ 更接地气,更有监制陈思成 的影子了,因为故事是产生在泰国的,那口泰式中文,那群众演员和那所新唐医院很难让我不联想到唐人街探案Ⅰ .另外其实我是没有看过误杀Ⅰ 的,有网友认为Ⅱ和Ⅰ在整个剧情叙事上有十分大的差距,所以导致有些期待误杀Ⅱ 会是误杀Ⅰ 连续的网友有些失落. 电影的具体内容不在这里陈说,然而会提几个能够略微细思一下的剧情和几个槽点. 为什么看起来十分一般的林日朗能策动出如此精妙的一次口头,因为它的职业是一名编剧,他可能是照着本人最新的剧本做了一次口头,Plan A | Plan B.为什么龙丹在电影中看起来只是想救本人的儿子,可能也并没有那么在乎本人的身份和位置,然而他的秘书萨丁还要赶尽杀绝,先干死卫生部长,后又狙击阿朗.为什么阿玲在晓得幕后黑手是市长,还在萨丁带去心脏空盒后显得没有一点质疑和怨恨.最初的萤火虫十分有意思,因为它们的光辉强劲,只有在光明中能力显得更亮,这点也是为什么阿朗想要用绑架这种形式来拿回心脏,揭发市长的行为,另外和在医院中与龙丹的对话也有响应.偌大个医院为什么人质只有几位?病人们是如何短时间内从医院撤退.最大的槽点 - 这部影片在我的心中至多 7.5分以上 为什么在豆瓣只有 6.2分(截至2021-12-17 23:43)???离了大谱,正经人谁看豆瓣影评啊,哼再也不看了.记录一下往年的其它观影你好李焕英最初反转有彩蛋,但经典的几个片段也都是沈腾发明的,很难找到比其它同类型电影难看在哪?相比起西红市首富 和羞羞的铁拳 有很大差距,没法跟夏洛特懊恼 比. 唐人街探案3这部电影堪称是差评如潮啊!可作为一个唐人宇宙迷,我感觉其实还好吧!的确跟前两部有差距,然而抛开前两部而言,单看这一部,其实还能看,不算是齐全的烂片,我的感觉是陈思成 为了把前两部以及电视剧下面的人物串起来,以及Q 的机密,还有为了前面的几部铺路想要的太多,导致3自身的内容有所缺失,另外,最初长泽雅美 那段煽情戏,仁者见仁吧,你能够看作是强行升华,然而我感觉,故事将到哪里长泽的那段哭戏也并不抵触. 悬崖之上 这部电影怎么说呢,演员演技很棒,张艺谋把整个黑加白使用用到了极致,老民国得洋楼配上彩色大衣和白茫茫的冰雪布景难看.然而剧情感觉略微有点"薄",一部电影下来能让我回味的剧情很少. 1921太尬了,非得把反动先辈们,个个演成踩着桌子高举右手高喊现实得样子. 扬名立万挺不错的,悬疑反转搞笑都有了,上面还有一些我认为能够回味一下得剧情 三老代表谁?代表哪些阶层,为什么政府里会有人不想让三老的事迹外传.尹正最初为什么发出了手最初几人匆忙得去赶船,而这艘船最初沉了,那么他们死了没?也就是他们赶上船了没有,而且如果呈现在越南的是夜莺,那么沉船会跟她无关吗?女孩父亲的级别和齐乐山的级别应该不低,为什么会来这个两个人会成为普通人.古董局中局 其实还算紧凑,葛优的这个角色前后分割起来还是挺有意思的,最初老朝奉和药家分割起来,也揭发了本片最大的反派. 上面说说槽点吧! 局中局其实还是把佛头送到了日本 ......李现演的像老炮儿中的签哥,简直没有任何能看进去演技,没有之前河神中小河神的灵气.辛芷蕾就像是为了有个女主角而加了个女主角,导演也不给点退出的故事开始大头和李现分别古董那段太老套了.前面去找佛头,齐全鬼吹灯的剧情探讨啊.....

间隔五一小长假，还有不到20个小时！和咱们一起迎接五一的，还有14部影片，号称史上最挤五一档！小编没有说错，“最挤”而不是“最强”。 五一电影预售票房曾经出炉，由王晶导演，古天乐、梁家辉和吴镇宇主演的《追虎擒龙》预售票房排名第四。有些悲观，又仿佛在意料之中。 为何咱们提起香港电影，总是带着厚厚的滤镜，但同时情绪又十分复杂？ 如果你看过香港经典影片，你就能领会。周润发、成龙、李连杰的燃情动作，让人笑到流泪的周星驰无厘头悲剧，令你不寒而栗、大开眼界的林正英，惊艳了时光的林青霞、王祖贤…… 那么五一，让新电影的票房飞一会儿，在这之前，让咱们换个姿态，重温那些经典镜头，只须要关上华为视频APP，在电影分类中找到“高清修复”，无论是林青霞刘德华再战巅峰，还是发哥成了囚犯硬扛监狱老大，你会发现同样的剧情，人物，有了不一样的观感：画面比以前更清晰了，噪点少了，如同看起来比以前更加晦涩，没有那种老电影专有的“卡滞感”了。 这是如何做到的？明天咱们就来解密，这些高清电影，是如何修复的！观影的同时涨姿态。 电影修复要做什么电影AI修复（高老本多人力投入相似《泰坦尼克号》的修复不在此领域），这就包含视频修复和视频加强。其中视频修复就是要解决视频因拍摄、压缩、传输、存储等产生的视频画质问题，如：划痕、压缩失真、噪点等；而视频加强则是通过分辨率晋升、帧率进步、动静范畴扩充、色域变广让视频品质失去进一步晋升。 电影修复的三大挑战目前电影AI修复面临着三大挑战：数据、算法、评估。 （1）数据挑战：盲修复工作的泛化能力晋升电影的失真往往蕴含了上述多个问题，也就是混合失真，盲修复，就是在修复之前，并不分明视频中有哪些问题，用的是泛化的算法，面临难题是：如何晋升泛化算法的自适应性来应答多种修复场景。 混合失真 强度不一失真 （2）算法挑战：如何同时让图像各个方面品质失去晋升视频加强就是让视频的图像像素更高、光线更清晰、色调更丰满、色彩适度更顺滑、静止画面显示更晦涩。这就要求多任务之间的优化须要联结加强。 （3）评估挑战：针对生成图像的品质评估如下图，图1通过肯定解决当前，通过传统评估算法（如PSNR，SSIM，VMAF等）得出的论断是原始图片是图2，主观却认为是图3。阐明传统评估算法与主观评估算法不统一。 硬广来了：电影修复哪家强，且看华为云视频云旗下媒体AI服务。 华为云视频云如何修复电影华为云视频云对《黄飞鸿》修复前后比照 混合失真修复华为云视频云对可能存在的失真问题，先预判，而后输出AI算法中，再构建多任务混合失真修复模型，最初进行修复，具体说来有三方面： 空域加强：视频超分超分就是指通过媒体解决技术将分辨率低的图片变为分辨率更高的图片。 对大部分电影、电视剧，受众往往更关注人脸及字幕，这两者是重要的加强区域。华为云视频云基于语义的自适应超分算法，兼顾了网络轻量化、稳定性、综合成果。 时域加强：插帧（FRC）时域加强让影片画面与画面之间的连接更顺滑与晦涩。华为云视频云通过改良网络，联合传统办法，如参考时空域上相邻的静止向量对光流进行修改。 对比度与饱和度加强现有基于深度学习的对比度和饱和度加强算法，因为数据的有余，难以达到好的成果。华为云视频云通过寻找图像在亮度和色调空间的统计法则，作为网络先验输出，能显著晋升画面的对比度与饱和度。 媒体AI服务是华为云原生视频泛滥服务中的一个“小兵”。基于云原生的理念和技术，华为云重构了音视频媒体网络， 提供了云原生视频服务，首先它是全云化的，所有视频能力，从生产制作到散发，都是跑在云上的。反对全行业，如广电媒体，互联网视频，通信合作，行业视频利用等。提供全流程服务，包含了从视频生产，解决，散发和生产整个过程。带来的是生产效率的晋升，散发模式的改革，继续的体验翻新，以及平安稳固牢靠的服务。 点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~

2050 的每个年青人都是新物种。越是不可能见面的人见了面，就越会有奇观产生，2050 致力让年青人见上另一位年青人，激发新的创造力。一起来 2050 看看？ 2050 是什么？2050 大会是由阿里云创始人王坚博士和自愿者们独特发动的年青人团圆大会。从 2018 到 2050，咱们期待更多年青人站上舞台，分享他们的观点和态度，勇立潮头，更引领时代潮流。 青年团圆 这里有 50 场青年团圆，因 “共同点” 让更多年青人聚到一起。 新生论坛 来新生论坛分享任何对于科技的货色。这里没有嘉宾，只有恳切的对话，强烈的辩论，和欢快的段子。 逐日晨跑 逐日晨跑，迎着向阳一起奔赴将来。 星空露营 星空露营，你选帐篷还是房车？ 青春舞台 青春舞台 HIGH 翻全场，开启 2050 大狂欢。 2050@2021 准备就绪。你能够沉迷式参加陆地艺术展，近距离聆听飞机发动机的轰鸣，跟 AlphaFly 的 AI 打一场无人机较量。还有团圆之夜音乐汇，街头电竞狂欢，48 小时不间断的百城连线...... 设想不出 2050 的模样？快戳戳戳→如何在云栖小镇 HIGH 三天三夜 AI 赋能，一天拍出电影级大片2050，年青人因科技而团圆，也发明出更多艺术可能。往年，阿里云视频云团队邀请一线技术大咖和艺术家齐聚 2050，重磅推出热带雨林「ASCAR」MAKE A MOIVE IN A DAY 流动，深入探讨视频时代影视畛域的变革，让 AI 赋能影视创作。 乏味好玩的视频拍摄实际Wait，一天就能拍出电影级短片？是的！这里有影视级别手机拍摄制作 WORKSHOP，用最简略的工具，发明属于你的影视大片，当导演就是这样简略！优秀作品还将取得流动最高荣誉【Ascar 小金人】哦。 流动安顿 4 月 24 日：公布题目｜手机拍摄电影办法解说｜流动现场提供业余拍摄设施4 月 25 日：参赛者提交参赛作品｜评审颁发【Ascar 小金人】硬核有料的专家讲座4 月 24 日至 25 日，一线技术专家和艺术工作者将在 2050 跨界交换。阿里云视频云不玩虚的，不卖概念，不做走马观花，靠实力强势镇场。硬核技术 vs 不羁设想，共创内容视频化的有限可能。 ...

美国视觉效果协会（VES, Visual Effects Society）于北京工夫上周二（3月2日）颁布了第19届VES视效大奖提名名单。 Disney+出品的剧集《曼达洛人》以及迪士尼和皮克斯联结出品的动画电影《心灵奇旅》别离以13项和5项提名领跑电视剧集和电影两个类目。中国电影《八佰》更获得最佳真人电影CG背景（Outstanding Created Environment in a Photoreal Feature）类目标提名，去年斩获该大奖的是迪士尼出品的动画电影《狮子王》。 倍感荣幸的是，深圳市瑞云科技有限公司的副总经理张骏斌（Ben Cheung）学生是本届VES视效大奖的评委之一，参加影片的评审和甄选。 张骏斌 副总经理 深圳市瑞云科技有限公司 “很荣幸能负责第19届美国视效协会大奖的评委。我很享受来自世界各地的优秀作品，并对动画和视效行业的同仁们致以高尚的敬意。” 01-什么是VES Awards？美国视觉效果协会，即Visual Effects Society（VES）是一个全球性的业余荣誉学会，也是娱乐界惟一代表所有视效从业人员的组织。他在寰球40多个国家和地区领有4,200多名会员，致力于电影，电视，广告，动画，游戏和新媒体等娱乐畛域的建设与倒退。 VES Awards（VES视效大奖），开办于2002年， 是全美甚至全世界最具权威的视效大奖，被看作是奥斯卡最佳视觉效果的前哨。该奖项旨在表彰电影，动画，电视，广告和视频游戏等畛域中卓越的视觉效果和艺术翻新。 李安加入历届VES大奖颁奖典礼 詹姆斯·卡梅隆加入历届VES大奖颁奖典礼 斯坦·李加入历届VES大奖颁奖典礼 02-什么值得看？Framestore视效工作室获提名作品混剪 本届VES大奖共设有25个奖项，紧随《曼达洛人》和《心灵奇旅》之后的是《超能打算》和《女巫》，这两部影片凭借简约精密的视效制作各获3项提名，在电影类目中位列第二。 最佳真人电影视觉效果大奖（Outstanding Visual Effects in a Photoreal Feature）作为最值得期待的奖项，往年提名的5部电影别离为：《铃儿响叮当》、《午夜天空》、《超能打算》、《信条》和《女巫》。 《心灵奇旅》、《1/2的魔法》、《飞奔去月球》、《疯狂原始人2》、《魔发精灵2》将独特抢夺最佳动画电影视觉效果（Outstanding Visual Effects in an Animated Feature）的奖杯。 最佳真人电影辅助视觉效果（Outstanding Supporting Visual Effects in a Photoreal Feature）类目提名了《誓血五人组》、《惊天营救》、《曼克》、《世界新闻》和《欢送来到车臣》。 因为疫情的影响，本届大奖的颁奖仪式将于美国东部工夫4月2日举办。届时，瑞云渲染将与你一起关注大奖花落谁家。 03-什么值得关注为何《曼达洛人》能领跑提名？除了高投入、高水准的视效制作之外，其采纳的LED背景墙、相机追踪加实时渲染的技术引领着影视制作的新潮流。加之疫情蔓延带来的全球性封闭，该技术成了最热的话题，而这项技术也正在从前沿走向支流。 不同于传统的绿幕拍摄加后期制作，《曼达洛人》的制作团队以LED墙取代传统绿幕背景，联合摄像机追踪的门路与实时渲染的背景图像，生成齐全位于镜头内的最终成果。 LED墙的长处1. 足不出户踏世界，省时省力省空间。 ...

1 分类算法引言众所周知,电影可以按照题材分类,然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。动作片中也会存在接吻镜头,爱情片中也会存在打斗场景,我们不能单纯依靠是否存在打斗或者亲吻来判断影片的类型。爱情片中的亲吻镜头更多,动作片中的打斗场景也更频繁,基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。那么如何基于电影中出现的亲吻、打斗出现的次数,使用k-近邻算法构造程序,自动划分电影的题材类型。2 KNN算法及工作原理k-近邻(KNN)算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。3 KNN的第一个实例:电影的分类3.1 项目介绍动作，爱情，喜剧，灾难…???使用打斗和接吻镜头数分类电影每部电影的打斗镜头数、接吻镜头数以及电影评估类型已知电影与未知电影的距离得到了距离后，选择前k个电影来判断未知电影的类型3.2 如何求距离？——欧氏距离公式二维空间多维空间3.3 k-近邻算法的一般流程(1) 收集数据:可以使用任何方法。(2) 准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据格式。(3) 分析数据:可以使用任何方法。(4) 训练算法:此步骤不适用于k-近邻算法。(5) 测试算法:计算错误率。(6) 使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理。3.4 数据准备:使用 Python 导入数据import numpy as npdef createDataSet(): “““创建数据集””” # 每组数据包含打斗数和接吻数； group = np.array([[3, 104], [2, 100], [1, 81], [101, 10], [99, 5], [98, 2]]) # 每组数据对应的标签类型； labels = [‘Roman’, ‘Roman’, ‘Roman’, ‘Action’, ‘Action’, ‘Action’] return group, labels3.5 实施 KNN 算法对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2) 按照距离递增次序排序;(3) 选取与当前点距离最小的k个点;(4) 确定前k个点所在类别的出现频率;(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。def classify(inx, dataSet, labels, k): """ KNN分类算法实现 :param inx:要预测电影的数据, e.g.[18, 90] :param dataSet:传入已知数据集，e.g. group 相当于x :param labels:传入标签，e.g. labels相当于y :param k:KNN里面的k，也就是我们要选择几个近邻 :return:电影类新的排序 """ dataSetSize = dataSet.shape[0] # (6,2) – 6行2列 ===> 6 获取行数 # tile会重复inx， 把它重复成(dataSetSize, 1)型的矩阵 # (x1 - y1), (x2 - y2) diffMat = np.tile(inx, (dataSetSize, 1)) - dataSet # 平方 sqDiffMat = diffMat ** 2 # 相加, axis=1行相加 sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1) # 开根号 distance = sqDistance ** 0.5 # 排序索引： 输出的是序列号index， 而不是值 sortedDistIndicies = distance.argsort() # print(sortedDistIndicies) classCount = {} for i in range(k): # 获取排前k个的标签名； voteLabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda d: float(d[1]), reverse=True) return sortedClassCount[0]3.6 如何测试分类器分类器并不会得到百分百正确的结果,我们可以使用多种方法检测分类器的正确率。为了测试分类器的效果,我们可以使用已知答案的数据,当然答案不能告诉分类器,检验分类器给出的结果是否符合预期结果。完美分类器的错误率为0最差分类器的错误率是1.0完整代码import numpy as npdef createDataSet(): “““创建数据集””” # 每组数据包含打斗数和接吻数； group = np.array([[3, 104], [2, 100], [1, 81], [101, 10], [99, 5], [98, 2]]) # 每组数据对应的标签类型； labels = [‘Roman’, ‘Roman’, ‘Roman’, ‘Action’, ‘Action’, ‘Action’] return group, labelsdef classify(inx, dataSet, labels, k): """ KNN分类算法实现 :param inx:要预测电影的数据, e.g.[18, 90] :param dataSet:传入已知数据集，e.g. group 相当于x :param labels:传入标签，e.g. labels相当于y :param k:KNN里面的k，也就是我们要选择几个近邻 :return:电影类新的排序 """ dataSetSize = dataSet.shape[0] # (6,2) – 6行2列 ===> 6 获取行数 # tile会重复inx， 把它重复成(dataSetSize, 1)型的矩阵 # (x1 - y1), (x2 - y2) diffMat = np.tile(inx, (dataSetSize, 1)) - dataSet # 平方 sqDiffMat = diffMat ** 2 # 相加, axis=1行相加 sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1) # 开根号 distance = sqDistance ** 0.5 # 排序索引： 输出的是序列号index， 而不是值 sortedDistIndicies = distance.argsort() # print(sortedDistIndicies) classCount = {} for i in range(k): # 获取排前k个的标签名； voteLabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda d: float(d[1]), reverse=True) return sortedClassCount[0][0]if name == ‘main’: group, label = createDataSet() result = classify([3, 104], group, label, 5) print("[3, 104]的电影类型：", result)效果展示 ...

这周划水了 …我看完了大鱼前辈的react基础课，重在编程和平时学习思路css非常薄弱，书买了，还没看 … （立个flag 一定要看！主要做了小程序video方面的了解（入门级 ….这周不是很想写代码，喜欢上了悬疑剧，看了《罪途》系列电影，关于青少年性暴力和校园暴力题材的影片，很值得深思，从小家庭环境对一个人成长是至关重要的，我们往往从一些正面例子很难深刻的体会，虽然孩子的成长并没有那么脆弱，但是真的是需要父母的关怀和教育的。在列车上破案题材的影片还是很吸引我的眼球，很不错，记得早些年看过《东方快车谋杀案》，和此剧在拍摄手法上很像，好剧难求啊

by 超神经「If I see your screen, I see yoursoul.如果我看到你的屏幕，我就能看到你的灵魂。」 ——提莫·贝克曼比托夫（电影《网络谜踪》制片人）上面这句话来自提莫·贝克曼比托夫，是今年大热电影《网络谜踪（Searching）》的制片人，而这部电影目前本片正在国内上映，上映的三天里已经收获了不错的成绩。故事讲述了：一个身为硅谷软件工程师的单身父亲，通过网络工具，寻找自己失踪的 16 岁女儿的悬疑故事。这部电影在今年大获好评的原因，其中之一是大胆的尝试，影片也就是整部电影中，没有一个摄像机拍摄出的实拍镜头，而是只有各种屏幕的记录视角，由：手机屏幕、电脑屏幕、监控镜头、电视直播镜头组成的。整部电影，就像是一个巧妙设计、适时推出的优质产品，恰好也在最近占据了「Movie Store」的前几位。口碑、票房双双爆棚的小成本电影《网络谜踪》先是在圣丹斯电影节小范围放映，就收获了两项大奖得到了索尼影业的青睐，开始在全球发行上映，从此口碑爆棚。在各大评分网站上，《网络谜踪》受到了一片好评：烂番茄热度 92%，IMDB 评分7.8，METASCORE 评分达到了 71。而在豆瓣上，它的评分高达 8.5，好于 96% 的悬疑片，截至目前，这部电影的全球票房已经达到了 8000 万美元。用百万预算撑起千万票房的导演是谷歌前员工最了不起的是，这部电影仅仅用了 13 天进行拍摄，花了不到 100 万美元的制作预算，所以目前的票房成绩对这部小成本电影来说，无疑是名利双收。这个来势汹汹的光环背后，有着一个才华横溢的导演 Aneesh Chaganty 阿尼什·查甘蒂 ，他最早引起轰动是在 2014 年，那时他还没有大学毕业。当时在南加州大学电影学院，阿尼什和搭档塞弗·奥哈尼安（也是《网络谜踪》的编剧）一起，使用 Google Glass 拍摄了一部 2 分钟左右的短片《种子（Seeds）》，该短片上传到 Youtube 后， 24 小时内就突破了 100 万的点击 。这个事件让他受到了 Google 的关注，没多久就入职了 Google Creative Lab。入职 Google 后，阿尼什的主要工作是策划、拍摄和制作 Google 产品相关广告。据说他擅长以「荧幕影像录制」手法发挥广告创意。他曾说过：「我试图以冷酷、平凡的荧幕画面，作为传递情感的画布，尝试通过轻点鼠标，就让人感动落泪。」和制片人提莫·贝克曼比托夫认识后，两人都热衷于只用屏幕制作电影，于是开发了叫「屏幕人生」的电影项目，这才有了电影《网络迷踪》，这是阿尼什执导的第一部长片，也是「屏幕人生」概念下的产物。拍电影之前，用产品思路做了个 Demo起初，《网络谜踪》只是一个 8 分钟的构想，但在投资人的鼓励支持，以及编剧的头脑风暴之下，它最终扩展成了一部电影长片，为了专心拍摄这部影片，阿尼什果断辞去了谷歌的工作。阿尼什也充分运用了设计互联网产品的思路，在电影开拍之前，他自己做了一个这部电影的 demo。在传统的影视项目中，一些精致大投资的项目，也会设计用来融资和选角的预演片，但往往是分镜头脚本的动画呈现。但是阿尼什更加大胆，为了邀请到更大牌的演员，同时又能接受「屏幕表演」这一超前的创作：阿尼什亲自上阵，扮演了电影中的所有角色，拍摄完了这部电影的 demo，寄送给了投资人和想要邀请的演员。这不就是在产品设计中，常常提到的 MVP （Minimum Viable Product）最小可行化产品么。也是通过这个方式，阿尼什邀请到了著名的亚裔演员 John Zhao，用这部很有诚意的 demo 短片吸引到了他的关注。被说服出演的亚裔演员一个好产品，除了产品经理，更离不开技术、设计、运营、市场和其他职能部门的配合。同样，这部电影的背后站着导演编剧团队，为电影提供了优秀的脚本和逻辑支撑，但呈现影片的是主演们对角色的深入理解和投入演出。《网络谜踪》的主演 John Zhao 约翰·赵，他因在《星际迷航》中饰演苏鲁收获了大批粉丝，曾经的 #StarringJohnCho（#让约翰·赵当主角）的话题也掀起过一阵热潮。他也是当今好莱坞最好的亚裔男演员，而出演《网络谜踪》的男主角，则让他成为了第一个主演好莱坞惊悚片的亚裔演员。不过据他自己说，在起初被邀请参演的时候，他的内心是拒绝的。因为他觉得整部片子都用电脑屏幕的形式很奇怪，没有「电影感」，而且没有对手搭戏也是一个困难的过程。他后来在采访时也说到：「对我来说，演戏是很双向的一件事，只有你和跟你演对手戏的演员面对面的时候，最真实的情感反应才最能够被充分激发出来。」不过电影最终呈现还是非常流畅真实，除了剪辑的效果，也离不开约翰的精彩出演，这部电影也成了约翰·赵职业生涯中的骄傲。电影观感：对主人公生活有真实的偷窥最终，这部通过 13 天拍摄的电影，花了整整两年进行剪辑，最终呈现出了我们现在在电影院里看到的效果。整部电影像是录制屏幕的一种伪纪录片，虽然这种形式并非首创，在美剧《摩登家庭》第六季的第 16集，以及近期的惊悚电影《解除好友2：暗网》中，都是同样的无实拍、全屏幕的表现手法。在屏幕拍摄这个层面上，《网络谜踪》可谓做到了「丧心病狂」。就连电脑桌面间的过渡，也会用其他电子屏幕衔接起来，没有任何实拍。所以会造成一种错觉，全程像是盯着别人的电脑屏幕，看了 100 分钟。这种方式搬到大荧幕上，也的确是一种复杂的体验，毕竟你平时所熟悉的 22 号字体，几乎扩大了 50 倍，呈现在了大屏幕上。网络寻踪：从 Windows 到 Reddit 到直播网站电影的开篇是一连串的快速剪辑，通过装着 window XP 系统的电脑的家庭记录，交代了故事的背景。不过导演还是把 Windows 被诟病的地方「毫不客气」的拉了出来。" 场景一：女儿想要玩网页游戏，打开了游戏「无限迷宫」之后，「当当当当当….」爆炸式的弹窗布满了屏幕。场景二：电脑右下角扎眼的杀毒软件，当男主要从旧电脑寻找资料时，漫长的开机之后，弹出了提醒「您有694天没有运行过杀毒软件」。这台年纪不小的旧电脑承载了家庭的记忆：Windows 启动音、经典的蓝天白云桌面，以及大颗粒的像素画质，都让人怀念 XP 时代。极客老爸秀操作：网络无隐私故事的转机，是女儿落在家里的 Macbook，很巧的是没有开机密码，老爸通过在电脑上的一系列操作，成功了打通了所有「关卡」。老爸破解女儿社交账号的方式，也许很多人经历过，虽然没什么高级的，但还是画面感十足。他用的就是密码寻回，利用关联的邮箱一层层的去找机会。几次迭代之后，就找到了能登录的邮箱。于是，女儿社交媒体的栅门在那一刻被完全打开。相信找回过密码的你，肯定对这个操作会心一笑。虽说这个操作是迫不得已，但还是暴露了社交账户的安全隐患。凭借电脑加上一个账号的解锁，带来的是几乎所有账号的破解。相互绑定的常见做法，在那一刻也是破解的关键所在，就像倒掉了一块多米诺骨牌，随之而来的是一连串的倾倒。电影中大量的画面主体是男主在Facetime上的视频通话，而他娴熟的寻找操作一直都靠着 Google 全家桶：大量的应用 Google 搜索，用 Google Drive 整理和分享案件信息，Google Map 标记下关键的位置信息。直到高潮剧情发生，除了 G Suite，更多我们熟悉的互联网产品悉数登场：Facebook、Yahoo、Reddit、Instagram、Tumblr 等等，还包括时下大热的直播网站和视频社区。男主角失踪的爱女，在这些社交网站上留下的信息，成为了男主角去了解自己女儿唯一的途径，不断地探索，也让男主角深深震惊，也一步一步接近了真相。《网络谜踪》：网络比家人更懂你电影的另一巧妙在于它剧情的悬疑，整个故事经历了数次反转，导演故意在影片中铺下了很多伏笔，也布置了很多巧妙的线索。但毫不客气的告诉你，如果自己推断，你肯定会猜错结局。不论怎样，这部电影获得了巨大成功，无疑已经成为了事实。总体来说，《网络谜踪》是一部用心了的作品，但桌面电影在大银幕上呈现，是什么样的观感，也许要去体验一下才会知道。 ...