18新利体育-嘘,《唐人街探案3》是这样诞生的!

18新利体育-嘘,《唐人街探案3》是这样诞生的!

春节档还未正式打响,《唐人街探案3》就已呈现出领跑之势!

数据显示,1月21日凌晨,《唐人街探案3》票房已成功突破2亿,创下“华语电影预售最快破2亿”记录。

作为“唐探”系列的第三部作品,导演陈思诚此次将故事搬到了东京,从场景、故事、人物等多方面进行了升级。

在异国他乡拍摄,又聚集不同国家的演员,“唐探3”面临着“语言关”、“动作关”和“协调关”三大关口。

今天,《中国电影报道》“大片诞生记”推出——《唐人街探案3》通关记”,

解析电影背后的有趣细节,让侦探们带着你一步步通关升级!

“亚洲侦探联盟”聚首

先过“语言关”

本次,“唐探3”中的演员阵容空前强大,堪称亚洲群星大集结

片中,不仅有第一部中露出神秘微笑的“思诺”张子枫,第二部中扮演侦探的妻夫木聪和尚语贤,还有泰国的托尼·贾、日本的长泽雅美、染谷将太、铃木保奈美、三浦友和等众多演员。

但当这么多国家的演员齐聚一堂时,交流就成为摆在面前的一大难题。

陈思诚:为了保证戏中各国侦探之间交流无障碍,我用了一个小道具——

同声传译器。

它很小巧,把它塞进耳朵里,就可以解决一些所谓的语言障碍。

戏外的话,我们摄影部门、美术部门、动作部门也有专门的翻译。

刘昊然:在此之前,我们常用的内部交流方式是:两个演员坐在一起,翻译坐在旁边。

表演时,我们要清楚知道对方的台词,尤其是这句台词最后结尾在哪几个音节上。

譬如我这句话结束在了“好的”上,那他就要记得这个“好的”。在我说完后,马上进入他的台词。

此外,虽然语言不通,但演员表演的状态和情绪你是能捕捉到的。

演到最后,语言已经不重要了,你其实可以直接从他的状态中读出故事进度。

相扑、剑道、卡丁车轮番上阵

勇闯“动作关”

闯过语言关,摆在主创们面前的便是第二道关卡——动作关

片中有一场动作戏,是机场里将近四五百人的混战。还要一镜到底拍摄,这个难度不言而喻。

导演陈思诚表示,就这一场戏,就拍摄了三天。

陈思诚:一开始我说,希望整个制作感有一些升级感。

所以我们一开机,有一个一镜到底、大概四五百人的一个群众场面。

大概有一百左右的动作演员,都在这里统一配合完成。

伍刚(动作指导):我第一次见到给我的剧本,就写着“请动作导演设计全世界最酷的一个长镜头”。

我们提前去了一个月,都在那边排练这场戏,想怎么样能达到最好的效果。

因为一镜到底,你不能错一下,错一下就要重头再来。

所以我们一直在琢磨,怎样安排才能保证所有东西都不错,真的非常难。

当这个全世界最酷的长镜头呈现出来之后,主创们还没来得及欢呼,新的难关又扑面而来。

此番,唐仁和秦风来到东京。一向以南派莫家拳行走江湖的唐仁,遇到了他平生最重量级的对手。

王宝强:我跟人家比起来,完全就不是一个级别。

人家那个儿头、那身板,300多公斤。你想想,几乎是躺倒了就起不来的那种。

我推他跟石头似的,打的过程确实会非常的吃力。往人家身上打一拳,人家都没啥感觉,跟挠痒痒似的。

尽管如此,我还是得克服和战胜这种心里的恐惧感。

伍刚(动作指导):宝强和相扑选手,两个人只要站一起,这个画面就非常搞笑。

我们拍的时候,是在一个真实的庙宇拍的。

什么都不能碰,只能在中间一个空地拍,然后还得拍出宝强跟相扑选手对决的这种幽默感,动作也要非常的实在。

虽然戏中被虐,但是两位动作担当在拍摄过程中还是十分过瘾。

然而,高兴不过三秒,当王宝强、刘昊然坐上卡丁车时,下一个动作关口又来了。

原来,他们要在东京街头开卡丁车奔驰。要想开车上路,必须先考取国际驾照。

刘昊然:我们之前还专门为了那场戏,去考了国际驾照。

我跟宝强哥我们两个人都去考了。

但我觉得那场戏拍摄下来还是挺好玩的。

因为在那样的街道上,你可以自由地开卡丁车,那个状态本身就很有趣。

时间紧、任务重

齐心协力攻破“协调关”

陈思诚在《唐探3》发布会上曾公开表示,东京是一个非常特殊的城市,条条框框非常多,因此很少有电影会在那边取景拍摄。

为了完成涩谷的戏份,剧组请来了数千名群演。

如何在不影响交通的情况下拍出真实的状态,成为了导演首先要面对的问题。

陈思诚这个拍摄真的很不容易,但拍电影,就是把不可能的事情变成可能

刘昊然:我们所有的工作人员都拿着麦克风,站在各个十字路口,看交通信号灯。

我们得等灯变绿的时候,才能开机。所有演员先下去,先假装自己是路人,在哪儿坐着,或者在哪儿藏着。

等那边说“可以开始了”,演员才往灯前面一站,进入拍摄状态。

王宝强:有时候机器会放到一个大家不知道的位置,群众的反应都是最真实的。

反正你也看不到机器在哪儿,那就一遍一遍拍。

伍刚(动作指导):拍这段戏特别难。

有时候我们拍完想走了,但很多游客认识他们。大家都在那围观,就穿帮了。

所以有时候要在旁边拦着人,人太多了。

在时间紧,任务重的情况下,为了保证按时完成拍摄任务,陈思诚导演突发奇想,决定再搭建一个1:1的假涩谷出来。

陈思诚涩谷这段戏我个人是非常满意的,因为它是真拍假拍结合在一起的。

通过我们整个团队的努力,包括后期特效人员的努力,成品展现出无缝衔接的状态。

甚至我在做后期时都分不清,哪些是真拍哪些是假拍,个别镜头都分不清真假了。

尽管场地的问题解决了,但天有不测风云,拍摄外景戏时不仅要多方协调、把控时间,还要经受天气的考验。

陈思诚在秋叶原拍戏的两天,每天只给我们三个小时,而且在日本很多事情提前要定好。

但他们跟我说,“导演,有可能会下雨”。我思考一阵子之后,还是决定拍。

因为我一直有一种执念。总觉得能拍完,总觉得人定胜天。

后来真的是下了雨,但大概15分钟、20分钟就停了。我们就有那剩下的两个多小时把戏拍完。

王宝强:无论是摄影部门,还是化妆部门、灯光部门、导演部门、演员部门,大家都很团结。

伍刚(动作指导):无论遇到多少困难,我们这次都克服下来了。

他们日本工作人员都说,从来没有在日本拍过这么样疯狂的电影,而且制作还那么大。

五年时间,三部《唐人街探案》。

除了电影之外,导演陈思诚还打造了网剧版《唐人街探案》,好评如潮。

目前,“唐探宇宙”已初具雏形,也为“喜剧+侦探”类型的国产片指明了方向。

这离不开每一位电影人的付出,更是幕后所有工作人员的共同努力。

大年初一,我们期待《唐人街探案3》能再续辉煌。

《唐人街探案》

冲鸭!

采访:徐嘉

作者、编辑:娜塔莉·博

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18luck新利平台-33岁杨幂罕见沙滩照“要火”,穿8千衬衫配459洞洞鞋,筷子腿抢镜

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女性穿衣追求的就是美,尤其是那些爱美的小姐姐,为了美真是什么都敢穿,大冬天光着腿美拍那都是常有的事情,不过这样的事情在女明星身上真是太常见了,每次的红毯,娱乐圈的女星把寒冷的冬季都过成了炎热的夏季,性感礼服大胆露背露肩,即便是不参加红毯,私底下的女明星也是很会花式秀身材。

85后的女星杨幂就是这样的女星,如今的“带货女王”杨幂给我的印象就是时尚感超强,没有她不敢驾驭的衣品和风格,每次现身光看这气质和身材就让人忍不住多看几眼,甜美性感的女神范真的绝了,哪怕是不看正脸,看侧颜就很满足了。

穿衬衫对于驾驭者来说也是不大不小的考验,别看基础款的衬衫毫无亮点,驾驭的好那也是一种别样的美感,这次杨幂工作室晒出的沙滩美照就是选择了以衬衫为主的穿衣look,不过像杨幂这样166cm骨感美的身材再合适不过了,宽松的版型虽然没有营造出很丰满的线条,可是这别样的时尚味道显得很精致,隐隐约约透着一种居家风的感觉,很甜又唯美。

天空蓝的元素也是衬衫中十分常见的元素,不过杨幂这一款衬衫单品真的是大有来头,修长的款式随性,既没有正式白衬衫来的挺阔,也没有休闲风来的随性,长长的款式简直比下搭的黑色西装还要长,给人一种玩少女下衣失踪的既视感,为了不让衬衫显得单调,还加入了飘带的设计,随风摆动显得很轻盈,一下子让这沙滩美照变得有看点多了。

大冬天,杨幂选择这么单薄的衣品自拍也是挺大胆的,可是你别小看杨幂的眼光,挑选单品杨幂还是很老道的,这件个性长款的衬衫就要8000多,踩着的这双洞洞鞋也要459,虽没有平常的私服来的惊艳,可是也是把这一身沙滩美照穿出了新高度,黑色的下装下面,一双又长又细的美腿格外的抢镜,整体简单却不失美感,特别是这双筷子腿让沙滩美照不缺亮点,感觉这次杨幂的沙滩美照又要火了。

其实杨幂这种穿搭方式还是值得我们学习的,即使没有她这样的好身材,大胆尝试也是可以的,老是穿T恤短裤的打扮,紧绷的状态显得很压抑,换一种宽松的风格,竟让自己的身体更加的舒适,也让自己多一套衣品的选择,加上这些单品也都是常规单品,搭配也容易,展现出来的时髦效果还这么的好,又年轻又有活力,身材好的小姐姐还嫩一不小心露出小细腿。

沙滩照在杨幂的街拍风中还是比较少见的,最近一次也就是在跨年那一天,只不过那次杨幂的造型跟这次截然不同,满满的性感风隔着屏幕都能够闻到,黑色的背带上衣内衣外搭,一眼看过去那凹凸有致的身材瞬间赚足了眼球,简单实用,外搭牛仔外套还有同款的牛仔短裤,刺绣的衣品设计精致有品位,特别是秀出那纤细的美腿,太抢眼了。

秀身材的方式有很多,尤其是在杨幂身上,走红毯还不过瘾的杨幂采用上松下紧的老套路穿搭,厚厚的臃肿羽绒服搭配九分打底裤,没有什么特别的性感元素,整个身材比例惊艳不说,这腿部线条瞬间变得更加的鲜明了,加上原本身材就纤瘦,有了黑色衣品的加持,这大长腿隔着屏幕都让人羡慕。

不得不说在秀身材的境界上,杨幂真是的达到了炉火纯青的地步了,清一色的大码臃肿上衣在杨幂身上时刻都能保持一副好的身材状态,比如穿上厚重的大衣外套,款式陈旧显老气,但是杨幂却巧搭黑色的九分打底衫和小白鞋,露着肤白的脚踝,让整体的视觉感注重在下面,虽然没有特别出众的身材,但看上去就是不一般,简单自然,还很减龄。

短款羽绒服最近几年非常流行,许多女明星也在不停的尝试,杨幂也是,可是她在看秀的时候竟然选择了内搭的连体裤,搭配黑色的漆皮学,让造型变得更加的摩登范了,露着肤白的美腿,跷着二郎腿,对于一直都是偏少女风的杨幂来说真是大变模样,满满的性感范太上镜了,感觉比T台上的模特还要惊艳。

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18新利体育-小卫星敢跟“胖五”掰手腕

18新利体育-小卫星敢跟“胖五”掰手腕

谁敢跟“胖五”——中国最大推力火箭长征五号掰手腕?

还真有,主角是一颗名为“天琴一号”的卫星,不过,它不是跟“胖五”比谁的劲儿大,而是跟它比谁的劲儿小。

来自中国航天科技集团五院的消息称,该院502所科研人员近日依托我国“天琴一号”卫星,在我国航天历史上首次完成“微牛级变推力冷气推进技术”的在轨验证,标志着我国成为世界上第二个掌握该技术的国家。

比谁的劲儿足够小——这项技术牛吗,又有何难?

“胖五”长征五号运载火箭,牛在力量大。而微牛级推进,牛在它的“微”,它的“小”——即使一个“哈欠”产生的推力都比它大许多倍。

据五院502所专家介绍,1微牛的力,大约等于1厘米头发丝的重量,而“天琴一号”微牛级推进系统分辨率精度为0.1微牛,也就是说能以相当于1毫米头发的重量为单位,调整推力大小。

“天琴一号”是我国“天琴”引力波探测计划的首颗技术验证卫星,于2019年12月20日发射升空。

2020年1月初,五院502所科研人员以微牛级变推力冷气推进技术为依托,对“天琴一号”卫星成功实现了“无拖曳控制”,对该卫星微牛级推进系统在轨数据进行了分析,结果表明主要技术参数达到了国际先进水平。

所谓卫星的“无拖曳控制”,通俗来说,就是指抵消除引力以外所有干扰卫星的力。

卫星在天上飞,其所受的干扰力主要来自大气阻力、太阳光压等,去掉这些干扰力,卫星才能成为一个“超静超稳”的平台,才能使空间引力波探测成为可能。

微牛级变推力技术是实施无拖曳控制的前提,也是空间推进技术发展的重要方向。

五院502所专家告诉记者,这样微弱的推力,是为了持续抵消太阳光压和大气等对卫星的干扰。由于这些干扰力会随着环境变化而产生极其微弱的变化,所以要求该套系统在提供极小、极精准推力的同时,能够实现极精确的连续调节。

据介绍,“天琴一号”微推进系统可以精确控制“1小时匀速喷出仅1毫升的气体”,而控制流量的阀芯行程仅有几十纳米——这些没有足够的定力和能耐,可是做不到的。

早在20世纪70年代,五院502所便研制出我国第一代冷气推进系统,并实现在轨应用。随着多种类型空间推进系统的发展,冷气推进系统一度淡出历史舞台。不过,由于其具备推力稳定、推力分辨率高等优点,受到了新一代空间基础物理科学探测任务和卫星导航等空间任务的青睐。

如今,“天琴一号”微牛级变推力冷气推进技术的在轨成功验证,迈出了空间引力波探测实质性、关键性的一步。

插画:小树

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18新利体育-病急乱投医?巴萨瞄准米兰废柴锋霸,又要浪费3亿人民币?

18新利体育-病急乱投医?巴萨瞄准米兰废柴锋霸,又要浪费3亿人民币?

在苏亚雷斯受伤之后,巴萨的锋线遭受重创,此前的消息显示,梅西和格列兹曼都不愿意打正印9号,所以球队急需在冬季寻枪。但是目前市场上的即战力并不多,所以巴萨将目光投向了在米兰迷失的皮亚特克。

皮亚特克属于机会主义前锋,靠嗅觉和射术吃饭,身体对抗不占优势,技术也没那么精细,很大程度上依赖队友的做球。所以他在米兰这种粗糙的体系中难有发挥,半个赛季只能进4-5球,实在有些磕碜。

所以米兰希望及时止损,准备在冬季以3000万-3500万欧元的价格将他出售,也引来了热刺等球队的考察。不过目前还没有实质性的进展,但是巴萨的介入很可能改变波兰前锋的走向。

客观来说巴萨的中场足够强大,能够给皮亚特克提供足够的火力支援,但是他的传球配合能力有限,能不能跟上巴萨的节奏还能难说。一旦花掉三四千万欧,这又将是一笔3亿人民币的大生意,巴萨还得好好权衡一下。

(编辑:余周周)

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18luck新利备用网-3行代码提速模型训练:这个算法让你的GPU老树开新花

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新智元推荐

编辑:元子

【新智元导读】百度和Nvidia研究院结合N卡底层计算优化,提出了一种有效的神经网络训练加速方法,不仅是预训练,在全民finetune BERT的今天变得异常有用。「福利:今晚8点,刘天义博士为您解读云游戏性能及优化,戳右边链接上新智元小程序参与直播!」

一切还要从2018年ICLR的一篇论文说起。

《MIXED PRECISION TRAINING》是百度&Nvidia研究院一起发表的,结合N卡底层计算优化,提出了一种灰常有效的神经网络训练加速方法,不仅是预训练,在全民finetune BERT的今天变得异常有用哇。

而且调研发现,不仅百度的paddle框架支持混合精度训练,在Tensorflow和Pytorch中也有相应的实现。下面我们先来讲讲理论,后面再分析混合精度训练在三大深度学习框架中的打开方式。

理论原理

训练过神经网络的小伙伴都知道,神经网络的参数和中间结果绝大部分都是单精度浮点数(即float32)存储和计算的,当网络变得超级大时,降低浮点数精度,比如使用半精度浮点数,显然是提高计算速度,降低存储开销的一个很直接的办法。

然而副作用也很显然,如果我们直接降低浮点数的精度直观上必然导致模型训练精度的损失。但是呢,天外有天,这篇文章用了三种机制有效地防止了模型的精度损失。待小夕一一说来o(* ̄▽ ̄*)ブ

权重备份(master weights)

我们知道半精度浮点数(float16)在计算机中的表示分为1bit的符号位,5bits的指数位和10bits的尾数位,所以它能表示的最小的正数即2^-24(也就是精度到此为止了)。当神经网络中的梯度灰常小的时候,网络训练过程中每一步的迭代(灰常小的梯度 也黑小的learning rate)会变得更小,小到float16精度无法表示的时候,相应的梯度就无法得到更新。

论文统计了一下在Mandarin数据集上训练DeepSpeech 2模型时产生过的梯度,发现在未乘以learning rate之前,就有接近5%的梯度直接悲剧的变成0(精度比2^-24还要高的梯度会直接变成0),造成重大的损失呀/(ㄒoㄒ)/~~

还有更难的,假设迭代量逃过一劫准备奉献自己的时候。。。由于网络中的权重往往远大于我们要更新的量,当迭代量小于Float16当前区间内能表示的最小间隔的时候,更新也会失败(哭瞎┭┮﹏┭┮我怎么这么难鸭)

所以怎么办呢?作者这里提出了一个非常simple but effective的方法,就是前向传播和梯度计算都用float16,但是存储网络参数的梯度时要用float32!这样就可以一定程度上的解决上面说的两个问题啦~~~

我们来看一下训练曲线,蓝色的线是正常的float32精度训练曲线,橙色的线是使用float32存储网络参数的learning curve,绿色滴是不使用float32存储参数的曲线,两者一比就相形见绌啦。

损失放缩(loss scaling)

有了上面的master weights已经可以足够高精度的训练很多网络啦,但是有点强迫症的小夕来说怎么还是觉得有点不对呀o((⊙﹏⊙))o.

虽然使用float32来存储梯度,确实不会丢失精度了,但是计算过程中出现的指数位小于 -24 的梯度不还是会丢失的嘛!相当于用漏水的筛子从河边往村里运水,为了多存点水,村民们把储水的碗换成了大缸,燃鹅筛子依然是漏的哇,在路上的时候水就已经漏的木有了。。

于是loss scaling方法来了。首先作者统计了一下训练过程中激活函数梯度的分布情况,由于网络中的梯度往往都非常小,导致在使用FP16的时候右边有大量的范围是没有使用的。这种情况下,我们可以通过放大loss来把整个梯度右移,减少因为精度随时变为0的梯度。

那么问题来了,怎么合理的放大loss呢?一个最简单的方法是常数缩放,把loss一股脑统一放大S倍。float16能表示的最大正数是2^15*(1+1-2^-10)=65504,我们可以统计网络中的梯度,计算出一个常数S,使得最大的梯度不超过float16能表示的最大整数即可。

当然啦,还有更加智能的动态调整(automatic scaling) o(* ̄▽ ̄*)ブ

我们先初始化一个很大的S,如果梯度溢出,我们就把S缩小为原来的二分之一;如果在很多次迭代中梯度都没有溢出,我们也可以尝试把S放大两倍。以此类推,实现动态的loss scaling。

运算精度(precison of ops)

精益求精再进一步,神经网络中的运算主要可以分为四大类,混合精度训练把一些有更高精度要求的运算,在计算过程中使用float32,存储的时候再转换为float16。

matrix multiplication: linear, matmul, bmm, conv

pointwise: relu, sigmoid, tanh, exp, log

reductions: batch norm, layer norm, sum, softmax

loss functions: cross entropy, l2 loss, weight decay

像矩阵乘法和绝大多数pointwise的计算可以直接使用float16来计算并存储,而reductions、loss function和一些pointwise(如exp,log,pow等函数值远大于变量的函数)需要更加精细的处理,所以在计算中使用用float32,再将结果转换为float16来存储。

总结:三大深度学习框架的打开方式

混合精度训练做到了在前向和后向计算过程中均使用半精度浮点数,并且没有像之前的一些工作一样还引入额外超参,而且重要的是,实现非常简单却能带来非常显著的收益,在显存half以及速度double的情况下保持模型的精度,简直不能再厉害啦。

看完了硬核技术细节之后,我们赶紧来看看代码实现吧!如此强大的混合精度训练的代码实现不要太简单了吧

Pytorch

导入Automatic Mixed Precision (AMP),不要998不要288,只需3行无痛使用!

from apex import ampmodel, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=”O1″) # 这里是“欧一”,不是“零一”with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:scaled_loss.backward()

来看个例子,将上面三行按照正确的位置插入到自己原来的代码中就可以实现酷炫的半精度训练啦!

import torchfrom apex import ampmodel = … optimizer = …#包装model和optimizermodel, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level=”O1″)for data, label in data_iter: out = model(data) loss = criterion(out, label) optimizer.zero_grad() #loss scaling,代替loss.backward() with amp.scaled_loss(loss, optimizer) as scaled_loss:scaled_loss.backward() optimizer.step()

Tensorflow

一句话实现混合精度训练之修改环境变量,在python脚本中设置环境变量

os.environ[ TF_ENABLE_AUTO_MIXED_PRECISION ] = 1

除此之外,也可以用类似pytorch的方式来包装optimizer。

Graph-based示例

opt = tf.train.AdamOptimizer()#add a lineopt = tf.train.experimental.enable_mixed_precision_graph_rewrite( opt, loss_scale= dynamic ) train_op = opt.miminize(loss)

Keras-based示例

opt = tf.keras.optimizers.Adam()#add a lineopt = tf.train.experimental.enable_mixed_precision_graph_rewrite( opt, loss_scale= dynamic ) model.compile(loss=loss, optimizer=opt)model.fit(…)

PaddlePaddle

一句话实现混合精度训练之添加config(惊呆毕竟混合精度训练是百度家提出的,内部早就熟练应用了叭)

–use_fp16=true

举个栗子,基于BERT finetune XNLI任务时,只需在执行时设置use_fp16为true即可。

export FLAGS_sync_nccl_allreduce=0export FLAGS_eager_delete_tensor_gb=1export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7BERT_BASE_PATH=”chinese_L-12_H-768_A-12″TASK_NAME= XNLI DATA_PATH=/path/to/xnli/data/CKPT_PATH=/path/to/save/checkpoints/python -u run_classifier.py –task_name ${TASK_NAME} –use_fp16=true #!!!!!!add a line –use_cuda true –do_train true –do_val true –do_test true –batch_size 32 –in_tokens false –init_pretraining_params ${BERT_BASE_PATH}/params –data_dir ${DATA_PATH} –vocab_path ${BERT_BASE_PATH}/vocab.txt –checkpoints ${CKPT_PATH} –save_steps 1000 –weight_decay 0.01 –warmup_proportion 0.1 –validation_steps 100 –epoch 3 –max_seq_len 128 –bert_config_path ${BERT_BASE_PATH}/bert_config.json –learning_rate 5e-5 –skip_steps 10 –num_iteration_per_drop_scope 10 –verbose true

本文授权转载自公众号:夕小瑶的卖萌屋

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18luck新利备用网-当47岁董卿撞衫51岁许晴,同是气质女神谁赢了?

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董卿和许晴都算是娱乐圈的气质女神了,她们两人在年龄上并没有相差特别的大,但是在她们身上自带的好气质确实大不相同的,同是气质女神,当她们在演绎同一套造型时,谁的气质能够把相同的衣服穿得更加的出彩呢,47岁的董卿和51岁的许晴撞衫,你又更喜欢谁的演绎呢?

我们先来看看主持人董卿给我们的是怎样的感觉,每当看到董卿,我总能想到那么一句话,若有优雅藏于心,岁月从不败美人,又或者是腹有诗书气自华,董卿的长相虽然并没有很让人十分的惊讶,但是她的气质却是让人为此惊叹的,特别是随着年龄的增长,她身上的气质越发的浓郁,在我们心目中就是女神一般的存在了。

她们身上穿的是一件很有光泽感的拼接西装外套,下装搭配的则是一条和西装同配套的西装阔腿长裤,整套西装给我们的感觉就是非常的有质感,穿起来很显高级以及气质的,一般材质的西装已经不足以衬托董卿身上优越的气质,那么这种有光泽感材质的西装就显得好多了,再搭配上她一头利落的短发,气质女神可真不是说说而已。

许晴对于这一套很有光泽感西装的演绎才是真正的惊艳到我了,许晴的实际年龄要比董卿大了整整4岁,但是她的颜值长相却给人一种比董卿还要年轻的感觉,她到底还真是保养有术啊,扎起一款露额头的低马尾发型,再加上白皙的肌肤以及姣好的容颜,51岁的她看起来只有41岁吧。

这一套很有光泽感的西装裁剪是非常立体,很显得高级有风骨的,特别适合像董卿以及许晴这种有气质的人穿着,除了许晴身上的气质之外,还有她皮肤以及颜值的状态,都能够为她的演绎加分不少,再加上许晴也是我见过在所有撞衫里面好像从未输过的,不管是和她年轻很多的人撞衫,她都是能赢得轻松。

董卿和许晴都是属于娱乐圈特别有气质的女生,两人都穿出了完全不同的感觉,但我觉得还是许晴穿得更加的时尚显年轻,在她的身上依然还能感受到仙女的气质,两人都是那么的优雅,有气质,相对的,董卿看起来就更显得成熟干练稳重,随着我们喜欢的人不同,自然也会觉得演绎的效果也是大有不同,那么你们更喜欢谁的造型了?

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18luck新利备用网-欧文利拉德都没做到的事,莫兰特能在灰熊成功吗?

18luck新利备用网-欧文利拉德都没做到的事,莫兰特能在灰熊成功吗?

莫兰特率领灰熊排名跻身西部前8。图/Osports

新京报讯(记者 徐邦印)对比最近10年的众多最佳新秀,单纯考虑场上位置以及数据规律,莫兰特当然无法与东契奇、西蒙斯两位身材高大的后卫相提并论,后两者篮板数据同样出色,但与欧文、利拉德的新秀赛季相比,莫兰特的个人数据一点也不逊色。

2011-2012赛季,效力骑士的欧文场均贡献18.5分、3.7个篮板、5.4次助攻;2012-2013赛季,利拉德进入联盟的第一个赛季,在开拓者场均得到19分、3.1个篮板、6.5次助攻;本赛季的灰熊常规赛刚好过半,莫兰特场均得到18分、3.5个篮板、6.9次助攻。

个人数据与新秀赛季的欧文、利拉德不相上下,而在球队战绩方面,莫兰特很可能超越前两者。登陆NBA赛场第一年,欧文和利拉德最终都没闯进季后赛,而灰熊目前的战绩为19胜22负,排在西部第8。

考虑到灰熊近期取得6连胜,最近18场比赛的战绩为12胜6负,状态火热的灰熊很可能稳固甚至继续提升自身的排名。莫兰特身边并没有任何大牌球星,能在这样一支平民球队中,作为后场核心率队挤进西部季后赛球队之列,其带队能力可见一斑。

上赛季冬窗,灰熊送走队史功勋球星马克·加索尔。2019年夏天,就在选秀大会前一天,灰熊将队史另一位传奇后卫康利送至盐湖城,紧接着用榜眼签选中了莫兰特。起码目前看来,志在重建的灰熊这次押宝非常成功。

过去10年NBA最佳新秀一览

编辑 张云锋 校对 郭利

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18luck新利备用网-工业巨头竞逐B2B电商,不为增量为渠道

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打开ABB涡轮增压位于阿里巴巴的官方旗舰店,可以看到各种型号的产品,从一千多元的配件,到价值十万的涡轮增压器整机,都分门别类地清楚呈现在官方旗舰店页面中。

这是传统工业品“触电”电商平台的一个缩影,巴斯夫、施耐德电气、西门子、博世等工业巨头纷纷开设线上官方旗舰店,进入工业品B2B电商这一领域。

在中国制造业发展持续承压的当下,贝恩咨询公司与阿里巴巴共同发布《产业协同,价值深耕:中国新一代工业品电商的趋势展望》报告,认为B2B电商有望助力传统工业企业传统线下分销体系效率低下等盈利难题。

近几年,中国工业品B2B电商交易规模保持了快速增长:2015年至今,线上交易规模年复合增长率约为30%,2019年线上交易估计已达7000亿元。随着数字科技与生态体系持续驱动新一代工业品B2B电商发展,预计到2024年,中国工业品B2B电商线上交易规模将达2.3万亿元,渗透率将从目前的2%升至5%。

报告指出,尽管中国工业品B2B电商仍处于发展初期,但参与B2B电商的供销企业数量增长迅猛。以阿里巴巴1688工业市场为例,已有超10000家品牌企业签约,全球工业品牌50强中已有超过70%入驻1688工业品牌。此外,1688平台企业买家总数已达2800万,其中工业品牌日活跃量超50万。

贝恩公司全球合伙人、亚太区绩效提升业务主席曾伟民表示:“过去二十年,全球及中国市场的电商发展主要聚焦于2C端,但在未来五年,B2B电商将迎来新的拐点。随着交易基础设施的不断完善,供需两端的销售与采购价值将逐步突显。”

报告认为,对大型企业而言,工业品B2B电商的营销价值更多体现在渠道下沉与补充,即使是拥有完整线下渠道的企业,通过B2B电商平台也普遍获得了整体销售额5%的销售增量。

对于传统的工业巨头而言,当下进驻B2B电商平台的最大意义不在于提高增量,而是更全面地覆盖更多细分客户群体,适应消费者行为的变更。企业借助电商平台逐步实现渠道数字化赋能,更贴近用户,触达传统模式下难以直接接触的终端客户,尤其是中小客户和偏远地区客户。

以ABB为例,为了提高效率、简化交易,早在2012年,ABB的部分业务部门就触网阿里巴巴,目前,ABB涡轮增压部门在天猫和微信上都有自己的官方店铺。作为传统的B2B业务,涡轮增压主要通过发动机制造厂的销售和服务渠道进行交易,但是在特定细分市场,仍有一些特定的客户群体。

ABB中国涡轮增压业务单元负责人汪庆周告诉第一财经记者,例如在内河航运和远洋渔船领域中,存在很多中小客户甚至是家庭客户,ABB尝试通过阿里巴巴或者其他电商,能够让这部分群体更容易购买产品或咨询建议。

“出货阿里巴巴只是一个形式,一切都是为了简易化交易,我们做这个事就是要便于中小客户、家庭用户,我们现在希望探索出一种更好的途径来服务特定的人群。”汪庆周说道。

不过,曾伟民表示,传统工业企业如果仅将电商平台看作一个补充的销售渠道,则难以实现B2B电商真正的价值。如何突破简单的交易买卖,以海量数据深化对供应链与客户的洞察,从而带动企业在采购、制造、设计、营销、融资等各个环节的数字化转型与升级,是工业企业和电商平台共同面临的最大课题。

除了意在完善渠道的工业巨头之外,B2B电商对于中小工业企业同样是一次机会,工业品企业依靠B2B电商平台构建线上品牌运营阵地,打通与各类型用户的端到端连接,尤其是中小企业,将第一次有机会构建自己的品牌。

阿里巴巴中国内贸事业部工业品牌总经理李丛杉表示:“新一代工业电商平台不仅是品牌企业的销售渠道,也是工业品牌数字化转型的重要组成。未来十年是工业品牌的商业生态红利期,工业品牌商将能够构建起完整灵活的线上经销商体系,并利用C2M的跨产业系统模式不断创新,从而发展出能够影响终端消费者决策的工业品牌跨界营销能力,新一代工业电商平台将成为激发企业创新活力的重要引擎。”

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18luck新利平台-印尼羽毛球大师赛:林丹陈雨菲同遭一轮游

18luck新利平台-印尼羽毛球大师赛:林丹陈雨菲同遭一轮游

印尼羽毛球大师赛于昨日开赛,昨天和今天进行首轮争夺。在已经结束的比赛中,中国队的林丹、陈雨菲、李俊慧/刘雨辰先后输球,遭遇一轮游。

在今天刚刚结束的男单焦点战中,林丹以12比21、14比21负于刚在马来西亚大师赛获得亚军的丹麦名将安赛龙,整场比赛仅耗时34分钟。此外,男单小将赵俊鹏逆转击败丹麦的维廷胡斯,孙飞翔止步资格赛,谌龙退赛,未前往印尼。

在之前结束的女单比赛中,上周捧得新年首冠的陈雨菲状态不佳,以18比21、14比21负于丹麦的莱恩。何冰娇以2比0击败泰国的彭缇晋级,张艺曼以18比21、21比23不敌美国的张蓓雯。

已经登场的四对国羽男双仅邸子健/王昶晋级,他们在内战中以21比13、21比11击败队友黄凯祥/刘成。李俊慧/刘雨辰在上周日决赛中输给李龙大/金基正,时隔三天再次和对手碰面,仍以19比21、12比21落败。此外,韩呈恺/周昊东连丢两局,不敌马来西亚的张御宇/王耀新。

国羽女双暂时只有贾一凡/陈清晨登场,她们以2比0速胜过关。混双郑思维/黄雅琼和王懿律/黄东萍都闯过首轮,何济霆/杜玥以12比21、12比21不敌4号种子德差蓬/沙西丽。

晚些时候,石宇奇将对阵印度的普拉尼斯,蔡炎炎挑战拉差诺,马来西亚大师赛女双冠军李汶妹/郑雨再次遇到日本一双广田彩花/福岛由纪,刘玄炫/夏玉婷挑战印尼名将波莉/拉哈尤。韩悦、王祉怡、张楠/欧烜屹、何济霆/谭强、杜玥/李茵晖、董文静/冯雪颖都将登场。

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18luck新利备用网-反垄断法大修,互联网垄断界定亟待突破

18luck新利备用网-反垄断法大修,互联网垄断界定亟待突破

舒锐

施行11年的《中华人民共和国反垄断法》迎来首次“大修”。近日,国家市场监管总局发布《〈反垄断法〉修订草案公开征求意见稿》(以下简称征求意见稿),面向社会征求意见。与现行反垄断法相比,征求意见稿新增条款,明确认定互联网领域经营者具有市场支配地位还应当考虑网络效应、规模经济、锁定效应、掌握和处理相关数据的能力等因素。

法律是立法者基于一定的时代背景为人们设定的行为规则。事实上,每部法律从出台那天起就意味着它将走向过时。对于反垄断法而言,或许更加如此。现行反垄断法出台于2008年,当时我国的互联网经济发展还未达到如今的阶段。立法者难以预见到互联网将如同现在这般逐步渗入社会生活的方方面面,各大电商平台带来的辐射将无处不在;并未充分考虑到互联网将给时代带来的变迁;更未针对网络生态的特性给出有针对性的反垄断规制。

而另一方面,互联网行业属于天然具备垄断的趋势。网络有规模经济效应,一种网络产品对用户的效用随着使用该产品或可兼容产品的用户数量增加而增大。同时,人们一旦选择某个网络平台,即便最初的选择并不是最好的,也容易形成潜移默化的依赖,为了不付出改变成本,形成锁定效应。而当规模达到一定量级,边际成本几乎为零。这就使得在互联网行业中,占据市场份额的冲动是基因使然。强者越强、弱者恒弱、赢者通吃,垄断将成为竞争过后的必然。

当略显羸弱的网络反垄断机制遇到日趋集中、愈趋强势的各大行业巨头,互联网垄断自然要无处安放。这也难怪虽然近年来,互联网领域的垄断纠纷不断,各方对于电商二选一、大数据杀熟、平台算法合谋、数据垄断等问题,一直争论不休。但至今尚未有一家互联网企业因垄断遭到行政处罚。同时,在民事诉讼层面,原告也总是因为无法证明被告具有市场支配地位而败诉。

从法律实施现状看来,执法与司法并没有确认出任何一家互联网企业存在垄断。我们似乎要得出如此一个尴尬论断:中国互联网行业并不存在垄断。这显然和互联网趋向垄断的本质以及我们的日常感受大相径庭。

正如,明明我们都知道“二选一”具有垄断性质,其结果也必将最终导致垄断。若是电商并不拥有强势地位,商家自然不会与其签订“城下之盟”。“二选一”不仅在冲击良性的市场竞争规则,更将严重损害其他平台、入驻商家、消费者实质利益。遗憾的是,我们却并没有看到有电商因为强制要求入驻商家“二选一”而受到反垄断层面上的认定与惩罚。

究其原因,正在于“具有市场支配地位”是认定垄断的必要构成要件,而如何“界定市场和认定市场支配地位”在反垄断所有领域都并没有较为明确的标准,一直存在诸多争议。相关命题更成为了电商反垄断领域的阿喀琉斯之踵。更何况,相对于传统领域,网络生态还有其特殊性。以界定市场为例,最为传统的办法则是价格分析法,简而言之,就是假定一次非临时性的小涨价,看市场是否产生变化。但这种方法对于以免费吸纳用户再以流量转化盈利为常态的互联网行业,显然并不适用。没有形成符合互联网特性的市场支配地位认定机制,更增加了认定电商垄断的复杂与困难。反垄断法只能眼睁睁地看着一些实际垄断者以自己不具备市场支配地位为由逍遥法外。

值得欣慰的是,本次反垄断法瞄准了互联网的核心特征和盈利方式,较有针对性地新增了互联网领域反垄断条款,明确认定互联网领域经营者具有市场支配地位还应当考虑网络效应、规模经济、锁定效应、掌握和处理相关数据的能力等因素。或许相关表述依然略显原则,但这显然并不只是有宣示作用。这既将为执法中认定互联网企业滥用市场支配地位提供了依据与思路,更为反垄断下位立法与合规指引进一步细化,给出了明确方向。

期待反垄断法本次大修,能够不再让法律继续在电商反垄断领域面前裹足不前、难有作为,能够充分考虑互联网特性以及法律实施需求,对于如何“界定市场和认定市场支配地位”早日形成立法层面上的明确规则,为建立自由公平竞争的市场准则,营造开放包容创新的互联网环境,贡献出应有的规则力量。

责编:高恒涛

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