初一打折数学小论文1100字

星期天,我和妈妈去商场购物,超市的海报上写着：购物满200元的返还100元代金券.我心里想：满200元的返还100元,那就是原来价钱的一半,挺划算的." 　　我给自己选了一套208元的运动服,获得了100元的代币券.代币券得在今...

电影海报是电影宣传的一个重要载体，在墨片时代和舞台剧时代，影院门口的海报是主要的宣传手段之一，所以有时海报的好坏直接影响观影的人数，海报的设计很重要但在怎么去设计都离不开演员文字，就是怎么吸引人怎么来，商业片靠堆明星，主演在最前面剩下的呈现V字型，在配合上一些宣传文字就比较能吸引人，目前国内好些大片也在海报上下功夫，不过功夫都用到抄袭上面了，有一些艺术片他们没什么大明星，所以会在海报上更加用心去设计，往往比较特立独行让人看了比较有吸引力或者觉得很个性，在配上一下文字简介也是很能吸引观众，总之商业片靠堆明星，艺术片靠设计。其实现在的网络时代在网上看片对于不知名的一些片子，很多观众还是会看海报缩略图，所以海报的作用还是很大的，要从海报上分辨影片的好坏还是主要看设计，越设计用心的越是说明主创人员没把钱都投入到拍摄和后期上了，因为没有请大片吗，所以这样的片子会比较有意思也很好看，但是如果想随便看看明星什么的那就直接看海报上最大的那个明星就可以，看看最近的《王牌保镖》的海报直接就是两个主演，当然片子也是不错的，因为老外里越是有名气的演员越是会着重选择剧本，为了就是即赚钱又有口碑，当然也有因为生活原因论文烂片之王的，比如凯奇，所以外商业大片你就看海报上演员的知名度，看着没什么大片的海报，你就看有没有用心设计，当然国内的片子拍出这几点原因你们都懂的。

12月24日翟天临在剧场后台外对媒体说，“我是个演员，我仅仅是为了我喜欢的表演，想继续表演。”

经历了沉寂的十个月后，当晚，翟天临作为舞台剧《弗兰肯斯坦》的男主角，再次来到公众面前。大厅内，摆放着数个写有“祝翟天临演出成功”的花篮花牌。

撇开翟天临学术造假不说，他的演技还是在线的，印象最深的就是他主演的白孝文，如果不是学术造假这件事，他在影视圈早就已经有自己的一片天地了。

但是明星最重要的还是一个榜样作用，你起不到这个作用，自然会有人来替代你，娱乐圈最不缺的就是人。

翟天临的学术造假玷污的是知识，是学问，是那些兢兢业业的学者。

娱乐圈的门槛实在是太低了，尤其是演员，唱歌的可以演戏，跳舞的也可以演戏，有劣迹的洗白了还可以演戏。

关于翟天临的复出，有两波声音，一种是知错就改，他有演技，对演戏痴迷，支持复出。一种是明星应该起到榜样作用，犯了这么严重的错误，才低迷十个月，就又要复出，不支持！

关于翟天临的复出，你们支持吗？我想被翟天临荼毒的广大毕业生应该是不支持的吧！

据一位著名电商人士爆料，阿里今年AI美工系统将在淘宝天猫双十一期间进行练兵，其人工智能机器人阿里“鲁班”正式上岗后， 2017年双11将有4亿张Banner由鲁班设计，约即是每秒做8000张海报！

关于鲁班的创意，源于2015年的“双11”，这是个关键节点。

2015 年之前的“双11”，商品推荐都是真实的活人来控制的，由运营决定给用户推荐什么产品。而2015年那次“双11”，是阿里第一次基于算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，叫做“千人千面”，是阿里流量分发模式很大的升级和转型。

随着产品和团队逐渐壮大，现在团队已经演进为“阿里智能设计实验室”。下面镁客君简要叙述一下相关的AI 原理。

就整个AI 发展而言，目前有几个主要方向：一个是“识别”，像语音识别、图像识别；另一个是“生成”，也就是阿里智能实验室现在做的阿里“鲁班”，从无到有创造东西，让机器能根据请求生成符合特定要求的结果。

3个关键点，需要做到

第一点是图像算法“抠图”。因为高质量的广告设计需要把商品图片抠出来，放到精美的设计主题里。以前都是设计师给商品抠图后再做设计，现在阿里智能设计实验室要让机器来做这个事情，从而解放大大解放人力。他们跟阿里搜索部门做图像切割的算法团队合作，处理海量的商品自动抠图。

第二点是把设计变成“数据”。设计是人类擅长的，而数据则是机器和人工智能擅长的。一张广告设计图片是像素组成的“信息”，不是“数据”。利用机器把商品、文字和设计主题进行在线合成，这样每张广告图片就带上了商品信息，可以根据消费者偏好进行个性化投放。所以“鲁班”产品上线初期，他们请设计师根据活动主题做了大批量风格确定的模板，证明了这种模式投放效果可以大幅提升点击率。

第三点就是让机器学习设计。靠“人肉设计模板”度过了第一个阶段，但长远发展角度必须让机器来做设计。大概是 16 年 8 月份开始的，有一位之前负责淘宝“拍立淘”（在淘宝内通过图片搜索找同款，随拍随找）产品开发的图像算法专家加入了进来，主导整个智能设计的算法框架。

两个比较关键的挑战

第一个挑战是解决数据问题。因为行业里没有什么参考对象，只能不断试错。刚开始的时候，数据不太够，团队就制定了很强的设计规则去控制，结果要么就是机器跑不出设计结果，要么就是设计出来的结果很失控。设计是有无穷可能性的，靠弱数据强规则必然走不通。意识到这一点以后，他们就集中精力去解决数据问题，把内部设计师电脑里的设计图和供应商的设计图都收集过来。他们有自己开发的设计协同工具“设计板”，有点类似Slack，但是是专门用于设计协同的。这样才能方便大批量、规模化的找到这些数据。

第二个挑战是数据清洗和输入机器。因为收集过来的数据是很杂乱的。比如“双11”期间“魔性”的设计风格跟无印良品这种“性冷淡”风格差异很大，这是完全不一样的品牌调性和设计需求。团队花了很大的力气去整理和建立了一套数据体系去管理设计数据，让机器生产出更匹配的结果。

总的来说，阿里“鲁班”是通过之前人们已经总结出来设计经验、规律进行机器深度学习，并遵守淘宝设计的规则来运行的。

2016年“双11”鲁班设计了1.7亿个banner。其实这 1.7 亿个 banner 是有设计强干预的。一般而言，凡是已经被人掌握规律，或者有严格规矩的事物，都更容易被人工智能通过深度学习掌握。

而“双11”的风格是比较确定而且需要严格执行，所以设计师制作了很多“双11”特定风格的固定模板。进而，阿里“鲁班”机器在这个基础上，把调整尺寸这些行为进行优化，节省了尺寸拓版的人力。

阿里“鲁班”通过一秒生成8000张不重样的海报，从而带来商业效果提升，总体来说也是一次非常成功的应用实践。