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  • 《激战》父子情感人-彭于晏为父亲奋战.doc
  • 姜文新作《邪不压正》上映,我掐指一算,朋友圈里会出现一票想给彭于晏生孩子的姑娘。 彭于晏那惹火的身材,连姜文都忍不住摸两下,直呼:哎哟我去! 作为一个在减肥路上已经荒废了两个月的废材,就冲...

    姜文新作《邪不压正》上映,我掐指一算,朋友圈里会出现一票想给彭于晏生孩子的姑娘。

     

    彭于晏那惹火的身材,连姜文都忍不住摸两下,直呼:哎哟我去!

     

     

    作为一个在减肥路上已经荒废了两个月的废材,就冲彭于晏这一身的肌肉,到时候我也要去电影院捧个场。

     

    能控制体型的人太可怕,自律的人太可怕!

     

    这几年,彭于晏很火,连续出了不少作品,圈粉无数,而这只是我们看到的,看不到的是无数迷茫、绝望的夜晚。

     

    在某次访谈里,彭于晏回忆起曾经那些灰暗的日子:我当时好迷茫,为什么别人会有那么多的戏演,有那么多粉丝,赚那么多钱,拍那么多广告,而我没有?

     

    后来,他总结出了原因:其实,就是自己还不够好。

     

     

    那么,如何让自己变得更好呢?

     

    答案是:自律、拼命。

     

    01

    彭于晏:

    自律和拼命,成就了我

     

    彭于晏曾说,我没有才华,所以用命去拼,我不怕苦,就怕学不到东西。

     

    在拍电影《翻滚吧,阿信》之前,彭于晏也拍了几部电影,但是都没有大火,反而是和他一起搭戏的人都火了,比如余文乐、阮经天、范玮琪...

     

    郁闷的事情还没完,他又因和经纪公司产生合约纠纷,整整一年没工作,没收入,欠下巨额债务,人生跌落谷底,一度神经衰弱,极度焦虑。

     

    电影《翻滚吧,阿信》中有一句台词:如果你一生只有一次翻身的机会,就要用尽全力。

     

    为这部电影,彭于晏是真得使出了全力,因为电影里有大量的高难度体操动作,很多演员望而却步,彭于晏接了,而且所有动作都自己上。

     

    他苦练了八个月,几乎每天都进行10个小时以上的体操练习,单杠、吊环、鞍马无所不练,后来体操的所有项目他都学会了。

     

     

    为了保持八块腹肌的身材,只吃水煮餐,不加任何调料。

     

    电影上映后大获成功,彭于晏入围了第48届台湾电影金马奖最佳男主角,事业开始有了起色。

     

    此后,彭于晏每拍一部戏,就学会一项技能。

     

    拍《激战》,和真正的拳击手练打三个月,练到体脂只有3%,还学会了综合格斗、巴西柔术和泰拳。

     

     

    拍《我在垦丁天气晴》,他学会了冲浪;拍《海豚爱上猫》,他拿到了海豚训练师资格证。

     

    拍《听说》,他学会了手语,练了三个月,每天练到手抽筋。

     

    拍《黄飞鸿之英雄有梦》,他学会了工字伏虎拳、虎鹤双形拳。

     

    拍《破风》,他每天骑行六七个小时,全香港的山被骑了遍,考到了场地专业赛车手证。

     

     

    拍《湄公河行动》,他学会了泰语、缅甸语、射击,参加了泰国皇家御用保安的特训。

     

    彭于晏是易胖体质,以前是个小胖墩,为了保持身材,据说已经十多年不曾吃饱过,自己甚至坦言几乎已经忘记了糖是什么滋味。

     

    拿命去拼的背后,是强大的自律和意志力在支撑。

     

    自律和拼命努力,足可以成就一个人,让其灰暗的世界里变得五彩斑斓。

     

    02

    自律人生:

    没事早点睡,有空多挣钱

     

    优秀的人不一定都是自律的,但自律的人通常都会比较优秀。

     

    很多时候,你不自律,往往就会做不好,成为一个loser,比如说我就是这样的一个人,想要减肥,但总是管不住嘴,迈不开腿。

     

    结果就是体重一直没减,再也见不到曾经那个玉树临风,身轻如燕的自己,还一次次与人打赌,输了不少顿饭。

     

    所以,今天这篇文章也是写出来激励自己的。

     

    曾经看过这么一句话:好的人生,就是有能力挣钱,还有命花钱。

     

    这句话让人无法反驳,没毛病,想要拥有这样的人生就得靠自律,从两方面入手,总结起来就是:没事早点睡,有空多挣钱。

     

    • 早点睡,别熬夜,别糟蹋身体

     

    很多人可能在减肥的问题上还能有点自律性,但是在熬夜这方面却完全失去了控制力。

     

    熬夜会死人,这样的话题已经有很多文章写过,这些年也经常会有熬夜猝死的新闻,但很多人仍然控制不住地去熬夜,包括我自己也是。

     

    但是,我现在已经注意了很多,有时候让人不得不感慨人生无常,也许你都没机会和世界说声再见就已经走了,现在愈发地认识到:除了生死,其他都是小事。

     

    没事就早点睡觉,养足精神,面对明天,别糟蹋自己的身体,放纵都是要还回去的。

     

    • 多努力,别堕落,别糟践人生

     

    彭于晏为什么能从人生的低谷中走出来,为什么能让灰暗的天空变得灿烂起来?

     

    是因为自律,因为自律而带来强大的行动力,一次次地玩命努力,让自己变得更好。

     

    当你足够好了,足够优秀了,世界就是明亮的。

     

    很多时候,你以为是抖音、是游戏、是微博,是手机上的这些软件在毁掉你,归根结底,其实是你的不自律毁了你。

     

    自律的过程,都有一段难熬的时光,但自律的人生,最后都很美好。

     

    没事早点睡,有空多挣钱,做一个自律的人,你的人生绝对不止于此。

     

    - END -

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/guchengnan/p/9346601.html

    展开全文
  • 据说,有一天,我做了个梦,梦里我身高七八尺,纵享八块腹肌,耳边了传来了熟悉的音乐“Can you feeling,...我不装了,我叫彭于晏,我在08年参加了非诚勿扰… 孟非老师:“在第一个阶段,给你提供了一个平板,你在系

    故事篇

    据说,有一天,我做了个梦,梦里我身高七八尺,纵享八块腹肌,耳边了传来了熟悉的音乐“Can you feeling,show what's this,欢迎各位女嘉宾登场......”侧身一看,是那个头顶反光的男人–孟非老师!

    摊牌了!我不装了,我叫彭于晏,我在08年参加了非诚勿扰…

    在这里插入图片描述

    孟非老师:“在第一个阶段,给你提供了一个平板,你在系统里面根据自己的喜好在里面选择自己心仪的女嘉宾,然后我们会根据你的喜好,为你挑选你喜欢的女嘉宾。”

    孟非老师:“我们的女嘉宾来自世界各地,有欧美的女生,也有韩国、日本的女生,从安妮·海瑟薇、索菲·玛索到泰勒·斯威夫特,再到韩国的小姐姐–全智贤、裴秀智、宋慧乔等等,再到日本的森系女生–石原里美、三吉彩花、小松菜奈等等,还有香港的港风女神–王祖贤、张柏芝、张曼玉等等,最后到大陆的流量艺人–唐嫣、赵丽颖等等,你们喜欢的冰冰✧(≖ ◡ ≖✿ 也有哦。”

    我(彭于晏):“好的,孟老师,我想看一下我们的预选女嘉宾库。”

    我(彭于晏)拿起了节目组提供的iPad然后开始了女嘉宾照片的预览…

    在这里插入图片描述

    我(彭于晏)在随意(认真)看了看女嘉宾库后,还是觉得内心美最重要,于是我果断坚决地选择了都要(小孩子才做选择,大人是都要<(▰˘◡˘▰)>)。

    孟非老师:“好了你可以做出选择了,彭于晏,看看你的标准是什么?然后筛选女嘉宾。”

    我(彭于晏)开始了择偶标准的思考…

    这个预选系统分为:自定义模式和默认模式,然后我(彭于晏)选择了自定义模式

    在这里插入图片描述

    在我(彭于晏)的回忆(・ิω・ิ)里,第一个问题问我(彭于晏)的是关于女孩长相的类型,然后我(彭于晏)选择的是甜美

    在这里插入图片描述

    紧接着,很快啊,啪地一下,又跳出了一个问题:

    在这里插入图片描述

    作为一个幽默帅气憨批的男人,我(彭于晏)选择了知性的女生类型!(~ ̄▽ ̄)~

    然后系统问我,喜欢成熟还是不成熟的?我说成熟的,但是年龄没有那么重要,咱追求的是心态年轻!

    在这里插入图片描述

    我(彭于晏)在一个飞机还不是很普及的年代(2008年),心仪的女孩最好还是本地的

    在这里插入图片描述

    作为一个1米83的帅哥,我(彭于晏)当然还是选择170以上的女孩啦,哈哈!

    在这里插入图片描述

    拥有着八块腹肌,还是**希望她对自己的身材也有一定的要求**,于是选了C~D cup`,然后`大眼睛,双眼皮,黑眼睛,高鼻梁٩(๑❛ᴗ❛๑)۶的女生

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    最后一个问题了!!

    系统:你希望她是什么职业呢?

    我(彭于晏):当然是圈外人啦,但是圈内也没关系啦,因为同行可以互相理解啦其实!

    在这里插入图片描述

    ————————————系统正在为您筛选女嘉宾——————————————————————

    结果出来了,她就是杨颖!

    —————————————————————————————————————————————

    在这里插入图片描述

    杨颖:“你好呀!我是杨颖!下面是我的个人简介:

    • Angelababy(杨颖),1989年2月28日出生于上海市,华语影视女演员、时尚模特。
    • 2003年,Angelababy以模特身份出道,此后,她因担任时尚模特而在香港崭露头角。2007年,开始将工作重心转向大银幕。2011年,在爱情片《夏日乐悠悠》中首次担任电影女主角 [1] 。2012年,凭借言情片《第一次》获得第13届华语电影传媒大奖最受瞩目女演员奖 [2] 。2013年,Angelababy与其她三位女艺人被《南都娱乐周刊》选为新“四小花旦”;同年,她还完成了个人的荧屏处女作《大汉情缘之云中歌》 [3] 。
    • 2014年,Angelababy开始凭借真人秀《奔跑吧兄弟》赢得广泛关注 [4] ;同年,她还因出演古装片《狄仁杰之神都龙王》获得第21届北京大学生电影节最受欢迎女演员奖 [5] 。2015年,其主演的冒险片《鬼吹灯之寻龙诀》票房突破16亿人民币 [6] ,而她也凭借该片获得第33届大众电影百花奖最佳女配角奖 [7] 。2017年,其主演的古装剧《孤芳不自赏》取得全国同时段电视剧收视冠军 [8] 。2020年5月20日,确定主演现代爱情片《明天你是否依然爱我》。 [9] 8月27日,第八次入选福布斯中国名人榜,并位列第16位 [10-11] 。2021年2月28日晚,2020新浪微博之夜在上海举行,Angelababy获得微博年度之星 [12] 。
    • 您还可以看一下我的一段资料视频哦! https://www.bilibili.com/video/BV1bt4y1y7hj?from=search&seid=948744711247877427

    杨颖:“所以,我可以和您交往(◕ᴗ◕✿)嘛,有缘人?

    内心的OS:我(彭于晏)脸红地看了看她,白皙的皮肤,黑色的大眼睛,双眼皮,高鼻梁,不就是我(彭于晏)想象中的女友样子嘛?!

    我(彭于晏):“可以!

    杨颖:“我叫杨颖,谢谢你喜欢我,往后的日子多多指教哇!

    在这里插入图片描述

    在非诚勿扰节目上,我(彭于晏)认识了Anglebaby,但是没想到刚下节目,她竟然对我说她曾经和前男友…!!!

    (未完待续…)

    在这里插入图片描述

    原理篇

    我们怎么统计小姐姐的特点,然后根据不同的特点去预测我(彭于晏)可能会选择哪个小姐姐呢?是如何在茫茫小姐姐中选择了杨颖?

    这里我们使用的原理是贝叶斯分类方法,首先将我(彭于晏)看中的择偶标准量化,量化如下表所示:

    在这里插入图片描述

    然后引入贝叶斯公式,当已知x属于类Ci时,p(x|Ci)当知道Ci分类结果的情况具有x特征的概率(理解这一点,非常重要!!),类Ci的后验概率计算如下

    P ( C i ∣ x ) = p ( x ∣ C i ) p ( C i ) p ( x ) = ∑ u = 1 U λ u p ( x u ∣ C i ) p ( C i ) ∑ k = 1 K ∑ u = 1 U λ u p ( x u ∣ C k ) p ( C k ) \mathbf{P}\left( \mathbf{C}_{\mathbf{i}}|\mathbf{x} \right) =\frac{\mathbf{p}\left( \mathbf{x}|\mathbf{C}_{\mathbf{i}} \right) \mathbf{p}\left( \mathbf{C}_{\mathbf{i}} \right)}{\mathbf{p}\left( \mathbf{x} \right)}=\frac{\sum_{\mathbf{u}=1}^{\mathbf{U}}{\mathbf{\lambda }_{\mathbf{u}}}\mathbf{p}\left( \mathbf{x}_{\mathbf{u}}|\mathbf{C}_{\mathbf{i}} \right) \mathbf{p}\left( \mathbf{C}_{\mathbf{i}} \right)}{\sum_{\mathbf{k}=1}^{\mathbf{K}}{\sum_{\mathbf{u}=1}^{\mathbf{U}}{\mathbf{\lambda }_{\mathbf{u}}}\mathbf{p}\left( \mathbf{x}_{\mathbf{u}}|\mathbf{C}_{\mathbf{k}} \right) \mathbf{p}\left( \mathbf{C}_{\mathbf{k}} \right)}} P(Cix)=p(x)p(xCi)p(Ci)=k=1Ku=1Uλup(xuCk)p(Ck)u=1Uλup(xuCi)p(Ci)

    而贝叶斯分类器选择具有最高后验概率的类,即:
    选择 C i , P ( C i ∣ x ) = max ⁡ k P ( C k ∣ x ) \text{选择}\mathbf{C}_{\mathbf{i}}\text{,}\mathbf{P}\left( \mathbf{C}_{\mathbf{i}}|\mathbf{x} \right) =\underset{\mathbf{k}}{\max}\mathbf{P}\left( \mathbf{C}_{\mathbf{k}}|\mathbf{x} \right) 选择CiP(Cix)=kmaxP(Ckx)
    u是小姐姐的属性,其中包括:长相,性格,年龄,地域,身高,身材,双眼皮/单眼皮,眼睛,鼻梁,职业;λ表示该属性的权重值,在我们的模式选择中,默认模式为λ=1/10,取所有属性的平均权重;而自定义模式则可以自由设定不同属性的权重

    Ci 表示数据库中的某一位小姐姐,其中包括:王冰冰,范冰冰,Lisa,王祖贤,唐嫣等;

    P(Ci)表示在全体的广大男性同胞中,序号为i的小姐姐被选择的概率,这里,我们参考的是百度搜索结果的词条统计数,如“唐嫣”:

    在这里插入图片描述

    P(x|Ci)表示序号为i的小姐姐具有x属性的概率;

    P(Ci|x)表示我们输入的择偶标准x,对应到选择每一个小姐姐后的预测概率。

    实战篇

    数据加载模块的代码如下:

    def Data_Loading(filepath):
        """
        csv数据的格式转换为np.ndarray,在读取的时候,pandas的read_csv默认过滤编号这一列数据
        :param filepath: 原始csv文件的绝对路径
        :return: data:转换为np.ndarray的数组
        """
        data = pd.read_csv(filepath, index_col=0, encoding="gbk")
        data = np.array(data.head(80))  # 将csv格式转换为np.ndarray
        # print(data)
        # print("原始数据的规模为:" + str(data.shape))
        # print(len(data))
        return data
    

    提问回答模块的代码如下:

    class Q_A:
        def __init__(self):
            """
            初始化问答的各项指标和权重参数
            """
            self.look, self.character, self.age, self.origin, self.height = 0, 0, 0, 0, 0
            self.bodyshape, self.eyelids, self.eyescolor, self.nose, self.career = 0, 0, 0, 0, 0
    
            print("-*-*-" * 15)
            mode = int(input("请问您想选择什么模式呢?自定义权重模式,还是默认模式呢?\n1:自定义模式2:默认模式\n"))
            print("-*-*-" * 15)
            assert (1 <= int(mode) <= 2), "输入的选项错误!"
    
            if mode == 1:
                self.wgtmode = True
            else:
                self.wgtmode = False
    
            # 自定义权重矩阵默认为空
            self.weights = []
            self.key_value = ["长相", "性格", "年龄", "地域", "身高", "身材", "眼皮类型", "眼睛的颜色", "鼻梁", "职业"]
    
        def _WeightSetting(self, index):
            """
            设置不同指标的权重
            :param index: 指标的索引
            :return: 权重数值
            """
            if self.wgtmode is True:
                weight_in = input("那您想为%s分配多少权重呢?(输入一个数值,例如:5)\n" % self.key_value[index])
                self.weights.append(weight_in)
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Look(self):
            answer = input("你好,请告诉我,你喜欢什么长相类型(•̀ω•́ )✧的女生呀?\n"
                           "1:甜美 2:魅惑 3:纯欲 4:英气 5:可爱\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 5), "输入的选项错误!"
    
            self.look = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(0)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Character(self):
            answer = input("那她是偏什么样子的性格呢?\n"
                           "1:强势 2:理性 3:感性 4:知性\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 4), "输入的选项错误!"
            self.character = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(1)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Age(self):
            answer = input("那你喜欢成熟一点还是幼稚一点的女生呢?\n"
                           "1:年龄在30以下 2:年龄在30出头\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 2), "输入的选项错误!"
            self.age = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(2)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Origin(self):
            answer = input("你可以告诉我,她是世界上哪个地域的女生嘛?\n"
                           "1:欧美 2:韩国 3:日本 4:香港 5:台湾 6:大陆\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 6), "输入的选项错误!"
            self.origin = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(3)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Height(self):
            answer = input("那她多高呢?\n"
                           "1:160以下 2:160~170 3:170以上\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 3), "输入的选项错误!"
            self.height = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(4)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _BodyShape(self):
            answer = input("你希望她是什么样纸的身材(ฅωฅ*)呢?\n"
                           "1:B cup以下 2:C~D cup 3:D+ cup\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 3), "输入的选项错误!"
            self.bodyshape = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(5)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Eyelids(self):
            answer = input("在你的脑海中,她是双眼皮还是单眼皮呢?\n"
                           "1:双眼皮 2:单眼皮\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 2), "输入的选项错误!"
    
            self.eyelids = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(6)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _EyesColor(self):
            answer = input("眼睛是心灵的窗户,她的眼睛是什么颜色呢?\n"
                           "1:褐色 2:蓝色 3:黑色 4:棕色\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 4), "输入的选项错误!"
            self.eyescolor = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(7)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Nose(self):
            answer = input("你喜欢鼻梁提拔还是正常的女生呢?\n"
                           "1:挺拔 2:正常\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 2), "输入的选项错误!"
            self.nose = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(8)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def _Career(self):
            answer = input("最后一个问题,你理想中的她是什么职业呢?\n"
                           "1:艺人 2:网红 3:其他\n"
                           "我更偏向于:")
            assert (1 <= int(answer) <= 3), "输入的选项错误!"
            self.career = answer
    
            if self.wgtmode is True:
                self._WeightSetting(9)
            else:
                print("-*-*-" * 15)
    
        def Init_Configure(self):
            """
            :return: 设定的标准,权重模式,指标的权重参数
            """
            self._Look(), self._Character(), self._Age(), self._Origin(), self._Height()
            self._BodyShape(), self._Eyelids(), self._EyesColor(), self._Nose(), self._Career()
            standard_set = [self.look, self.character, self.age, self.origin, self.height,
                            self.bodyshape, self.eyelids, self.eyescolor, self.nose, self.career]
            # print(standard_set)
            return standard_set, self.wgtmode, self.weights
    

    p(Ci)计算模块的代码如下:

    def Norm_Ci(data):
        """
        将输入的Ci进行正则化操作转换为P(Ci)
        :param data: 原始的src_data,格式为np.ndarray
        :return: new_data:对Ci转换为P(Ci)之后的标准部分的data数据(1~11列)
        """
        # 先对"百度搜素结果统计"进行数据的清洗,例:43,000,000个->43000000
        for i in range(len(data[:, 10])):
            data[i, 10] = data[i, 10].replace(",", "")
            data[i, 10] = data[i, 10].replace("个", "")
        # print(data[:, 0:10])
        print("-*-*-" * 15)
    
        new_data = np.array(data[:, 0:11], dtype=np.float64)  # 取出标准部分的数据(1~11列)转为float型
        # print(new_data)
        # 正则化Ci,计算P(Ci)
        data_sum = sum(new_data[:, 10])
        for i in range(len(new_data[:, 10])):
            new_data[i, 10] = new_data[i, 10] / data_sum
        # print(new_data)
        return new_data
    

    贝叶斯算法的核心—p(x|Ci)p(Ci)计算模块如下:

    class Bayes_Core:
        def __init__(self, stanard_set, data_in, wgtmode=False, weights=None):
            # 初始化选择的standard
            self.look_standard, self.character_standard, self.age_standard, self.origin_standard, self.height_standard = \
                stanard_set[0], stanard_set[1], stanard_set[2], stanard_set[3], stanard_set[4]
            self.bodyshape_standard, self.eyelids_standard, self.eyescolor_standard, self.nose_standard, self.career_standard = \
                stanard_set[5], stanard_set[6], stanard_set[7], stanard_set[8], stanard_set[9]
    
            # 考虑到测试者对自己的择偶标准可能并不准确,所以采用了近似度原则。
            self.look_rule, self.character_rule, self.origin_rule = [], [], []
            self.eyescolor_rule, self.career_rule = [], []
    
            # 输入当前样本的各项属性的数据
            self.look_in, self.character_in, self.age_in, self.origin_in, self.height_in = \
                data_in[0], data_in[1], data_in[2], data_in[3], data_in[4]
            self.bodyshape_in, self.eyelids_in, self.eyescolor_in, self.nose_in, self.career_in = \
                data_in[5], data_in[6], data_in[7], data_in[8], data_in[9]
            # 输入当前样本的P(Ci)
            self.P_Ci = data_in[10]
    
            # 添加权重参数错误异常
            if wgtmode and weights is None:
                raise Exception("输入的权重格式错误!")
            # wgtmode=True,采用自定义权重模式;False则采用默认权重模式
            self.weightmode = wgtmode
            self.weights = np.array(weights, dtype=np.int64)
    
        def __SimilarityRuleSetting(self):
            # 1:甜美 2:魅惑 3:纯欲 4:英气 5:可爱
            self.look_rule = [[1, 5, 4, 3, 2],
                              [2, 3, 4, 1, 5],
                              [3, 2, 1, 5, 4],
                              [4, 3, 2, 1, 5],
                              [5, 1, 3, 4, 2]]
            # 1:强势 2:理性 3:感性 4:知性
            self.character_rule = [[1, 2, 3, 4],
                                   [2, 4, 1, 3],
                                   [3, 4, 1, 2],
                                   [4, 3, 2, 1]]
    
            # 1:欧美 2:韩国 3:日本 4:香港 5:台湾 6:大陆
            self.origin_rule = [[1, 4, 3, 2, 5, 6],
                                [2, 3, 4, 5, 6, 1],
                                [3, 6, 5, 2, 4, 1],
                                [4, 1, 3, 2, 5, 6],
                                [5, 6, 3, 2, 4, 1],
                                [6, 5, 2, 3, 1, 4]]
            # 1:褐色 2:蓝色 3:黑色 4:棕色
            self.eyescolor_rule = [[1, 4, 3, 2],
                                   [2, 1, 4, 3],
                                   [3, 1, 4, 2],
                                   [4, 1, 3, 2]]
            # 1:艺人 2:网红 3:其他
            self.career_rule = [[1, 2, 3],
                                [2, 1, 3],
                                [3, 2, 1]]
    
        def _ScorePush(self, score_input, index):
            if not self.weightmode:
                return score_input * 1 / 10
            else:
                return score_input * self.weights[index] / sum(self.weights)
    
        def _LookScore(self):
            # 1:甜美 2:魅惑 3:纯欲 4:英气 5:可爱
            flag = len(self.look_rule[0]) - 1
            for i in range(len(self.look_rule[0])):
                if self.look_in == self.look_rule[int(self.look_standard) - 1][i]:
                    flag = i
                    break
    
            look_score = 1 - 1 * flag / (len(self.look_rule[0]) - 1)
    
            # 根据不同的模式输出属性的score
            return self._ScorePush(look_score, 0)
    
        def _CharacterScore(self):
            # 1:强势 2:理性 3:感性 4:知性
            flag = len(self.character_rule[0]) - 1
            for i in range(len(self.character_rule[0])):
                if self.character_in == self.character_rule[int(self.career_standard) - 1][i]:
                    flag = i
                    break
    
            character_score = 1 - 1 * flag / (len(self.character_rule[0]) - 1)
    
            # 根据不同的模式输出属性的score
            return self._ScorePush(character_score, 1)
    
        def _AgeScore(self):
            # 1:年龄在30以下 2:年龄在30出头
            if not self.weightmode:
                if self.age_in == self.age_standard:
                    return 1 * 1 / 10
                else:
                    return 0
            else:
                if self.age_in == self.age_standard:
                    return 1 * self.weights[2] / sum(self.weights)
                else:
                    return 0
    
        def _OriginScore(self):
            # 1:欧美 2:韩国 3:日本 4:香港 5:台湾 6:大陆
            flag = len(self.origin_rule[0]) - 1
            for i in range(len(self.origin_rule[0])):
                if self.origin_in == self.origin_rule[int(self.origin_standard) - 1][i]:
                    flag = i
                    break
    
            origin_score = 1 - 1 * flag / (len(self.origin_rule[0]) - 1)
            # 根据不同的模式输出属性的score
            return self._ScorePush(origin_score, 3)
    
        def _HeightScore(self):
            # 1:160以下 2:160~170 3:170以上
            if not self.weightmode:
                if self.height_in == self.height_standard:
                    return 1 * 1 / 10
                else:
                    return 0
            else:
                if self.height_in == self.height_standard:
                    return 1 * self.weights[4] / sum(self.weights)
                else:
                    return 0
    
        def _BodyShapeScore(self):
            # 1:B cup以下 2:C~D cup 3:D+ cup
            if not self.weightmode:
                if self.bodyshape_in == self.bodyshape_standard:
                    return 1 * 1 / 10
                else:
                    return 0
            else:
                if self.bodyshape_in == self.bodyshape_standard:
                    return 1 * self.weights[5] / sum(self.weights)
                else:
                    return 0
    
        def _EyelidsScore(self):
            # 1:双眼皮 2:单眼皮
            if not self.weightmode:
                if self.eyelids_in == self.eyelids_standard:
                    return 1 * 1 / 10
                else:
                    return 0
            else:
                if self.eyelids_in == self.eyelids_standard:
                    return 1 * self.weights[6] / sum(self.weights)
                else:
                    return 0
    
        def _EyesColorScore(self):
            # 1:褐色 2:蓝色 3:黑色 4:棕色
            flag = len(self.eyescolor_rule[0]) - 1
            for i in range(len(self.eyescolor_rule[0])):
                if self.eyescolor_in == self.eyescolor_rule[int(self.eyelids_standard) - 1][i]:
                    flag = i
                    break
    
            eyescolor_score = 1 - 1 * flag / (len(self.eyescolor_rule[0]) - 1)
            # 根据不同的模式输出属性的score
            return self._ScorePush(eyescolor_score, 7)
    
        def _NoseScore(self):
            # 1:挺拔 2:正常
            if not self.weightmode:
                if self.nose_in == self.nose_standard:
                    return 1 * 1 / 10
                else:
                    return 0
            else:
                if self.nose_in == self.nose_standard:
                    return 1 * self.weights[8] / sum(self.weights)
                else:
                    return 0
    
        def _CareerScore(self):
            # 1:艺人 2:网红 3:其他
            flag = len(self.career_rule[0]) - 1
            for i in range(len(self.career_rule[0])):
                if self.career_in == self.career_rule[int(self.career_standard) - 1][i]:
                    flag = i
                    break
    
            career_score = 1 - 1 * flag / (len(self.career_rule[0]) - 1)
            # 根据不同的模式输出属性的score
            return self._ScorePush(career_score, 9)
    
        def ScoreGather(self):
            # 赋值相似度矩阵
            self.__SimilarityRuleSetting()
            # score_gather=P(x|Ci),final_score=P(x|Ci)*P(Ci)
            score_gather = self._LookScore() + self._CharacterScore() + self._AgeScore() + self._OriginScore() + \
                           self._HeightScore() + self._BodyShapeScore() + self._EyelidsScore() + \
                           self._EyesColorScore() + self._NoseScore() + self._CareerScore()
            final_score = score_gather * self.P_Ci
            # 这里打印的是P(X|Ci)
            # print(final_score)
            return final_score
    

    这里需要注意的是:我们的选择的标准采用了近似度的原则,什么是近似度原则呢?

    因为,有个问题是,比如:我喜欢甜美的女孩,但是不代表就不喜欢纯欲风格的女生,所以如果一个女生不是甜美风格,她也是部分符合我(彭于晏)的择偶标准的!因此,我们引入了近似度原则,甜美的近似序列为:甜美—可爱—英气—纯欲—魅惑(近似度依次递减)。最终,经过考虑,对**“长相”、“性格”、“地域”、“眼睛的颜色”、“职业”采用了近似度的计算原则**,详情参考代码。

    P(Ci|x)计算模块的代码如下:

    def ScoreComputeAndSort(standard, use_data, src_data, wgtmode, weights):
        # 将计算得到的所有的P(X|Ci)P(Ci)
        stac_score = []
        for i in range(len(use_data)):
            stac_score.append(float(Bayes_Core(standard, use_data[i], wgtmode, weights).ScoreGather()))
    
        # 将计算得到的所有的P(X|Ci)P(Ci)相加得到P(X),然后得到P(Ci|X)=P(X|Ci)P(Ci)/P(X)
        final_Probab = []
        for i in range(len(stac_score)):
            final_Probab.append(stac_score[i] / sum(stac_score))
    
        max_index = 0
        for i in range(len(final_Probab)):
            print("您选择%s的" % src_data[i][11] + "预测概率为:%f%%" % float(final_Probab[i] * 100))
            if final_Probab[i] > final_Probab[max_index]:
                max_index = i
        print("-*-*-" * 15)
        return max_index
    

    预测选择的女嘉宾的信息展示模块的代码如下:

    def VisualPredict(index, src_data, img_path):
        print("%s:“你好呀! " % str(src_data[index][11]) + "我是%s!下面是我的个人简介:”" % str(src_data[index][11]))
        print("-*-*-" * 15)
        print("%s" % str(src_data[index][12]) + "\n您还可以看一下我的一段资料视频哦!\n%s" % str(src_data[index][13]))
        print("-*-*-" * 15)
        img = Image.open(os.path.join(img_path, str(index + 1) + ".jpg"))
        img.show()
        x = input("%s:“所以,我可以和您交往(◕ᴗ◕✿)嘛,有缘人?”\n1:可以,2:不可以\n我的选择是:" % str(src_data[index][11]))
        print("-*-*-" * 15)
        if int(x) == 1:
            print("%s:" % str(src_data[index][11]) + "“我叫%s,谢谢你喜欢我,往后的日子多多指教哇!”" % str(src_data[index][11]))
            LoveHeart(" 我❤你 ")
        else:
            print("%s:" % str(src_data[index][11]) + "你倔强的样子,人家好喜欢(✪ω✪),我来了,哈哈哈哈!")
            LoveHeart(" 淦 ")
        print("-*-*-" * 15)
    
    
    def LoveHeart(keyword):
        print("\033[0;31m%s\033[0m" % '\n'.join(
            [''.join([(keyword[(x - y) % len(keyword)] if ((x * 0.05) ** 2 + (y * 0.1) ** 2 - 1) ** 3 - (
                    x * 0.05) ** 2 * (y * 0.1) ** 3 <= 0 else ' ') for x in range(-30, 30)]) for y in range(30, -30, -1)]))
    

    点这里->该项目的测试视频的链接!!!
    点这里->本文所有项目数据及代码均以上传,内含80位小姐姐的美图!提取码:ety3,如果bdy限速,请评论区留言,项目文件压缩包私发你!
    完整的代码一定要下载,玩一玩!!!有彩蛋!!!!!

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    小结

    整个项目,从数据集的收集及处理花了一整天的时间,外加代码的实现花了3天的时间,经过了几天的折腾,终于完成了这个非诚勿扰系列(1)--“心动女嘉宾的预测”,后面也会继续更新这个系列,想通过更多有趣的故事构思,给大家更生动理解机器学习或者深度学习的算法原理!

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  • HTML5期末大作业:个人网站设计——彭于晏明星(15页)带特效带登录带轮播带音乐 HTML+CSS+JavaScript 期末作业HTML代码 学生网页课程设计期末作业下载 web网页设计制作成品 大学生毕设网页设计源码HTML 常见网页...

    HTML5期末大作业:个人网站设计——彭于晏明星(15页)带特效带登录带轮播带音乐 HTML+CSS+JavaScript 期末作业HTML代码 学生网页课程设计期末作业下载 web网页设计制作成品 大学生毕设网页设计源码HTML

    常见网页设计作业题材有 个人、 美食、 公司、 学校、 旅游、 电商、 宠物、 电器、 茶叶、 家居、 酒店、 舞蹈、 动漫、 明星、 服装、 体育、 化妆品、 物流、 环保、 书籍、 婚纱、 军事、 游戏、 节日、 戒烟、 电影、 摄影、 文化、 家乡、 鲜花、 礼品、 汽车、 其他 等网页设计题目, A+水平作业, 可满足大学生网页大作业网页设计需求, 喜欢的可以下载!

    1.临近期末, 你还在为HTML网页设计结课作业,老师的作业要求感到头大?HTML网页作业无从下手? 网页要求的总数量太多?
    2.没有合适的模板?等等一系列问题。你想要解决的问题,在这篇博文中基本都能满足你的需求~
    3.原始HTML+CSS+JS页面设计, web大学生网页设计作业源码,这是一个不错的网页制作,画面精明,非常适合初学者学习使用。

    作品介绍

    1.网页作品简介 :HTML期末大学生网页设计作业 A+水平 ,喜欢的可以下载,文章页支持手机PC响应式布局。包含:主页、关于我们、登录、注册,总共15个页面。

    2.网页作品编辑:此作品为学生期末大作业网页设计题材,代码为简单学生水平 html+css 布局制作,作品下载后可使用任意HTML编辑软件(例如:DW、HBuilder、NotePAD 、Vscode 、Sublime 、Webstorm、 Notepad++ 等任意HTML软件编辑修改网页)。

    3.网页作品布局:网页布局整体为响应式布局、LOGO、导航、主体内容布局。子页面多种布局,兴趣爱好内容使用图片列表布局,成绩页面插入了表格,联系我们使用图片对齐方式设置了左对齐。

    4.网页作品技术:使用DIV+CSS制作网页, 背景图、音乐、视频、flash、鼠标经过及选中导航变色效果、下划线 、等。 表单提交、评论留言,并使用JavaScript制作了表单判断(提交时表单不能为空)。

    一、作品展示

    1.首页

    在这里插入图片描述

    2.基本信息

    3.演绎经历

    在这里插入图片描述

    4.代表作品

    在这里插入图片描述

    5. 登录/注册

    在这里插入图片描述

    6.个人资料展示

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    二、文件目录

    在这里插入图片描述

    三、代码实现

    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
    <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
    <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
    <title>彭于晏</title>
    <link href="css/style.css" rel="stylesheet" type="text/css" />
    </head>
    <body>
    <div id="container">
      <div id="templaetmo_header">
        <div id="header_logo_area">
          <div id="header_logo"> 彭于晏</div>
          <div class=" cleaner"></div>
          <div id="header_slogan">--介绍彭于晏相关资料与展示优秀影视作品</div>
        </div>
        <div class="cleaner"></div>
        <div id="menu">
          <ul>
            <li><a href="index.html">首页</a></li>
            <li><a href="bljs.html">基本信息</a></li>
            <li><a href="blmyj.html">演绎经历</a></li>
            <li><a href="xinshang.html">代表作品</a></li>
          </ul>
        </div>
      </div>
      <!-- end of header -->
      <div class="cleaner"></div>
      <div id="content_area">
        <div class="left_main">
          <div class="title_left">
            <h1>基本信息</h1>
          </div>
          <div class="cleaner"></div>
            <p><strong>彭于晏(Peng Yu Yan)</strong></p>
        <p>彭于晏,1982年3月24日出生于台湾澎湖,中国台湾影视男演员、歌手。</p>
          <p>2002年,彭于晏出演了首部电视剧《爱情白皮书》 而踏入演艺圈   。2005年因出演仙侠剧《仙剑奇侠传》中唐钰一角而受到关注。2006年主演剧情片《六号出口》。2007年凭借爱情片《基因决定我爱你》提名第44届台湾电影金马奖最佳新演员,并为金马短片单元制作片头,完成了个人导演处女作   。2009年发行首张个人EP《非爱不可》。</p>
        
          <p><strong>早年经历</strong></p>
          <p>很多人以为,彭于晏是凭借着台湾偶像剧《爱情白皮书》而进入娱乐圈的。鲜为人知的是,他其实是个广告小童星,因为从小相貌出众,他从幼儿园大班开始就被挑中去演各类广告,一直延续到小学三年级   。</p>
          <p>13岁和家人移民到加拿大,而后考入加拿大英属哥伦比亚大学,主修个人生活学。</p>
          <p><strong>个人生活</strong></p>
          <p>彭于晏出生于单亲家庭,自小父母离异,13岁随家人移民加拿大。
    他并不喜欢读书,却考上了温哥华最好的大学,读商科。他说,其实我一直知道,前途与爱好是两回事。他爱漫画,爱篮球,但在看不到前途的时候,他从不执著。
    如今工作忙碌的彭于晏总是不忘享受和家人相处的时间,拍摄间隙都会带著妈妈出去社会活动,每次度假之后,彭于晏念叨的不仅是当地的风情,还有念念不忘的亲情。
    在银幕上光彩夺目,一个人的时候,彭于晏还是喜欢简单而具质感的生活。</p>
          <p><strong>社会活动</strong></p>
          <p>2005年,参与拍摄董氏基金会防治忧郁症宣导短片《记录》;
    2008年,受邀出席关怀失亲儿的“用爱灌溉微笑”公益活动,并担任2008年公益大使 ;
    2009年,担任至善基金会爱心大使,到越南关怀贫困儿童,还当下认养两个女儿,在父亲节前夕当了爸爸。同年,首度与KIEHL‘S合作,以爱心大使的身份正式加入关爱孤独症儿童慈善捐助计划
    2010年,参与由台湾艺人陈建州、范玮琪发起的一项关于关爱弱势病童的公益计划《Love Life》,并参与公益广告和记录片的拍摄
    常带着妈妈一起去病房看望小朋友,跟小朋友互动,带甜甜圈给小朋友吃,被小朋友称为“甜甜圈哥哥”,他表示在自己演艺生涯最低潮的时候,就是从她们身上学到怎样珍惜自己的每一分钟 
    2011年,出席张老师基金会关怀青少年公益活动并担任代言人
    2013年,与郭采洁一同担任第23届饥饿三十代言人,并前往东非的肯亚进行为期一周的关怀之旅</p>
          <p></p>
        </div>
        <div class="templaetmo_3_col 3_col_middle">
          <h1>作品欣赏</h1>
          <div class="gallery">
            <ul>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_1.jpg" /></a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_2.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_3.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_4.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_5.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_6.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_7.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_8.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_9.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_10.jpg" /></a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_11.jpg" /> </a></li>
              <li><a href="#"> <img src="images/thumb_12.jpg" /> </a></li>
            </ul>
            <div class="cleaner"></div>
          </div>
          <div class="cleaner"></div>
        </div>
        <div class="cleaner"></div>
      </div>
      <!-- End Of Content area-->
      <div id="footer"> Copyright © 彭于晏 All rights reserved</div>
    </div>
    <!-- End Of Container -->
    </body>
    </html>
    
    
    
    

    四、web前端(学习资料)

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    五、源码获取

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    展开全文
  • var arr = ["鹿晗", "王俊凯", "蔡徐坤", "彭于晏", "周杰伦", "刘德华", "赵本山"]; arr.sort(); console.log(arr); 相当于 var arr = [1, 2, 3, 6, 5, 0]; arr.sort(); console.log(arr) arr.sort...

    1.方法一:冒泡排序

    var arr = ["鹿晗", "王俊凯", "蔡徐坤", "彭于晏", "周杰伦", "刘德华", "赵本山"];
            arr.sort();
            console.log(arr);

    相当于

    var arr = [1, 2, 3, 6, 5, 0];
     arr.sort();
    console.log(arr)
     arr.sort(function(a,b){
     a -b;//正序

    });

    缺点:只能有一种顺序。

    2.函数

    var arr = ["鹿晗", "王俊凯", "蔡徐坤", "彭于晏", "周杰伦", "刘德华", "赵本山"];
    
            function shuffle(arr) {
                for (var i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
                    var index = parseInt(Math.random() * (arr.length - i));
                    var temp = arr[index];
                    arr[index] = arr[arr.length - i - 1];
                    arr[arr.length - i - 1] = temp;
                }
                return arr;
            }
    
            console.log(shuffle(arr));

    遍历数组元素,随机取得数组元素,利用变量交换,将随机取出的arr[index] 和arr[arr.length - i - 1]交换,达到重新排序的目的。

    展开全文
  • "queryWord": "彭于晏图片", "ie": "utf-8", "oe": "utf-8", "adpicid": "", "copyright": "", "word": " 彭于晏图片", "pn": pn, } url = "https://image.baidu.com/search/acjson?" + urlencode(data) json...
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    2019-08-13 13:22:54
    彭于晏 彭于晏
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空空如也

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彭于晏