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解謎大衛．芬奇【加贈博客來限定獨家書衣】：暗黑系天才導演，與他眼中的心理遊戲

為了解決幀數畫質的問題，作者亞當．奈曼,LittleWhiteLies 這樣論述：

｜了解金獎導演大衛．芬奇的重磅電影聖經｜   　　★當代黑色電影大師，大衛．芬奇首本專書 　　★《寄生上流》導演奉俊昊親自撰文推薦 　　★生涯12部電影、影集全面深度剖繪 　　★近千幀劇照、繪圖、側拍、資料靈感逐格解析 　　★知名電影雜誌《Little White Lies》操刀編排 　　★攝影師、剪接師、選角指導、演員班底暢談製作祕辛   　　僅有大衛．芬奇能帶給我們……又長又直、精心傑作般的血痕，也可以說是一道極其美麗的電影傷痕。──奉俊昊／《寄生上流》導演   　　創下影史口碑的百大經典《鬥陣俱樂部》， 　　橫掃各大獎項的商業大片《班傑明的奇幻旅程》、《社群網戰》， 　　為串流平台

量身打造的熱門影集《破案神探》， 　　在刻畫人性極致、橫跨主流與小眾、擁抱數位科技的背後， 　　金獎導演大衛．芬奇如何說好一個故事？ 　　他的腦袋裡在想些什麼？   　　●膾炙人口的神作背後，你必須認識的暗黑系天才導演 　　你可能知道電影導演大衛．芬奇，他對於探討人性黑暗面有著高度興趣，擅長極度精準的攝影機運動，是出名的完美主義者。他憑藉《火線追緝令》、《鬥陣俱樂部》獨特的敘事風格打響口碑，拍出《班傑明的奇幻旅程》、《社群網戰》、《龍紋身的女孩》、《控制》等名利雙收的商業大片，更率先與串流平台合作，推出《破案神探》、《曼克》等熱門影集和電影作品。 　　但你可能不知道，芬奇以拍攝音樂錄影帶與廣

告起家，見證過錄影帶的輝煌盛世，當過知名特效公司裡最基層的特效師，這造就了他的控制能力與力求精準的工作風格。而比起自己創作劇本，芬奇更擅長「改編」，他細細留意起社會事件、小說文本、當代名人，找出最適合影視娛樂呈現的主軸，以地毯式、抽絲剝繭的方式仔細打磨，反覆思考每句台詞、每個場景，將所有訊息埋藏於每一個鏡頭當中，賦予作品獨特的氛圍，使人完全沉浸在他的故事版本裡。   　　●學好你的基礎技藝，它永遠不會阻止你成為一個天才  　　一位廣告人如何轉變成藝術家？身處體制，是否有可能真正對抗體制？如此熱衷於瓦解事物的導演，如何讓作品保持流暢度？看似封閉的文本，如何賦予其獨特的空間感？ 　　「學好你的基

礎技藝，它永遠不會阻止你成為一個天才。」這是芬奇進入電影業前夕，父親給予他的建議。本書述說芬奇的工作生涯，以6大主題章節詳細剖析其12部電影與影集，由知名電影雜誌《Little White Lies》策劃編排，仿擬他調查故事、解構角色心理的方式，搭配大量劇照、繪圖、側拍、資料靈感，更邀集攝影師、剪接師、選角指導、演員班底暢談製作祕辛。全書有如偵查案件的卷軸，讓我們能夠循著線索，一窺芬奇燒腦、極致的電影世界。   　　關於《火線追緝令》── 　　角色代表觀眾，所說的台詞可視為一記尖銳的自我批判。芬奇不過是想指出，那些青年時期過度追求風格表現的膚淺名作根本狗屁不通。   　　關於《異形3》── 　

　「我必須投入兩年時間，三度被開除，每樣東西我都得拚命去爭取。最恨這部片的人就是我。直到今天，我還是最恨這部片的人！」芬奇說。   　　關於《鬥陣俱樂部》── 　　芬奇帶著他自己、他的電影、他的觀眾衝進一條布滿產業陷阱與銀幕禁忌的障礙賽道，雖然飽受摧殘且傷痕累累，卻絕對不無聊。   　　關於《社群網戰》── 　　「我拍這部片不是為了公審馬克．祖克柏……我懂一個二十一歲的小夥子想導一部六千萬美元的電影，坐在一個都是大人的房間裡，他們覺得你好傻好天真，不打算給你任何主導權，那是何等心情。那種從心頭一湧而上的憤慨，我完全能體會。」芬奇說。   　　關於《控制》── 　　主角之間有著相似的磁力，每一位

製碼者都需要一位解碼者，玩辦家家酒就與現實生活一樣，就算陷入僵局，「生活遊戲」仍得繼續下去。   　　關於《曼克》── 　　「三十歲的人不會像快六十歲那樣，去關注一個人去世後留下的東西。」芬奇說。從《鬥陣俱樂部》的少年犯罪，到埋藏在《索命黃道帶》和《班傑明的奇幻旅程》那對無常的省思，再到《社群網戰》的適度懷舊，以及使《控制》更具可看性的中年危機潛文本。《曼克》可能是一部芬奇認為隨著自己年紀漸長而必須面對的作品，也是他在其他職涯階段都無法處理的作品。   　　在體制邊緣內外，在靈光以上知識以下，在高畫質與神祕感之間，大衛．芬奇誠摯邀請我們參與這場心理遊戲。 重磅推薦   　　一頁華爾

滋Kristin｜影評人 　　李明璁｜社會學家、作家 　　東默農｜知名編劇講師 　　馬欣｜作家、影評人 　　翁煌德｜「無影無蹤」粉絲專頁版主、台灣影評人協會常務理事 　　張硯拓｜影評人、《釀電影》主編 　　張鐵志｜《VERSE》創辦人暨總編輯 　　黃以曦｜作家、影評人 　　超級歪SuperY｜電影YouTuber 　　膝關節｜台灣影評人協會理事長、影評人 　　盧建彰｜詩人導演 　　龍貓大王通信｜影評人 好評推薦   　　《解謎大衛．芬奇》一書以公正客觀的角度，縝密而全方位地逐一按照作品，分析其結構、理念、隱喻、特質、性格、手法與影響……即使

對他的電影如數家珍的影迷，依然能從此部著作中獲得滿滿的資訊與新知，潛入更深一層的大衛．芬奇心理殿堂。——一頁華爾滋 Kristin／影評人   　　大衛．芬奇的電影就是極度冷酷、卻也絕對誠實的直球對決……而本書在此意義上，給了我們許多寶貴線索。──李明璁／作家、社會學家   　　想學大衛．芬奇，必須學習他對細節的探索和掌控，而這本書記錄的，正是他努力的成果。──東默農／知名編劇講師   　　芬奇的每一步都踩在體制的痛點上……現代人恐懼的是什麼，不是肉眼所看到的距離，而是我們就活在其中。──馬欣／作家、影評人   　　犀利的人物情節、偏執的色調、跟蹤狂式的鏡頭，他

劃開命運的肌理，從中透出一股屬於他的冷，叫人牙顫又同時拜服。對大衛．芬奇而言，完成這一切不只是美學的判斷，還是宗教式的，是道德的追求。而我們，也只能信了。──張硯拓／影評人、《釀電影》主編   　　表面上是我們自以為熟悉的各路類型，芬奇卻能在裡頭研磨一系列的漸層和雙層性，既是感官被開發的經驗，也讓故事的內涵暴漲。──黃以曦／作家、影評人   　　大衛．芬奇無疑是我們世代中最吸引人的電影創作者……你怎麼能否定《鬥陣俱樂部》在藝術風格上的絕對位置呢？我們就是被他領著，才想成為導演的呀！──盧建彰／詩人導演   　　在台灣，目前你壓根找不到比《解謎大衛．芬奇》更詳實又引人入勝

的大衛．芬奇專書……必須先拿起這本書，細細品嘗他三十年執導生涯裡、那股奇異的血腥味。──龍貓大王通信／影評人  

幀數畫質進入發燒排行的影片

運用潮汕剪紙技法之戲曲繪本創作研究——以《荔鏡記》為例

為了解決幀數畫質的問題，作者陳彬 這樣論述：

潮汕戲曲剪紙跟隨潮汕剪紙這一寶貴的潮汕精神文明發展，誕生了很多優秀的民間藝術家與作品風格。在地文化繪本以其強有力的視覺衝擊以及文化魅力被大眾所青睞，剪紙運用於繪本創作這一方法很好的突破傳統寫實風繪本束縛而同時兼備其獨特的文化底蘊。本研究創作採用文獻分析法，瞭解中國剪紙的發展以及潮汕剪紙的表現形式、風格特色等，繪本創作的基本要素以及表現形式，分析傳統戲曲繪本跟現代繪本的特點與差別，從中得出現代戲曲繪本的創作建議。針對潮汕戲曲剪紙、傳統戲曲連環畫、現今剪紙風繪本進行個案分析，分析出潮汕戲曲剪紙藝人在戲曲角色造型上的技法特徵，思考如何將其運用到現代戲曲繪本的創作中。本研究慾將前文的研究所得運用進較

為廣泛流傳在潮汕地區的《荔鏡記》故事版本，進行《荔鏡記》繪本創作。本研究創作將潮汕戲曲剪紙技法融入到《荔鏡記》戲曲繪本創作嘗試，借由現代剪紙風格的視覺表達，就能在複雜的戲曲繪本場景實現體現角色魅力的目的。通過分鏡與特殊頁面的設計，更好表現故事主題，彰顯《荔鏡記》背後的文化底蘊以及精神價值，從而使新一代大眾能更好接受並瞭解經典的民間戲曲文化故事。

阿里雲天池大賽賽題解析：深度學習篇

為了解決幀數畫質的問題，作者天池平臺 這樣論述：

本書聚焦深度學習演算法建模及相關技術，選取醫療、視頻、工業三個非常有行業代表性的賽題：瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜、阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽和布匹疵點智慧識別，介紹賽題涉及的技術知識和選手的創新思路與模型，對賽題的解決方案從0到1層層拆解。 本書從經典行業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者用書，也可以作為參考選手的實戰手冊。 阿里雲天池作為國內最大的競賽平臺和AI社區，自誕生以來就一直秉持著讓更多人公平獲得大資料的理念。也正因此,天池每場經典賽事沉澱的課題和資料集都會永久保留和開放。截至目前，天池平臺已舉辦了超過200場來自真實業務

場景的資料競賽,覆蓋政府、金融、交通、物流、航空、電力、醫療等多個領域。 賽題一 瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜 0 技術背景 3 0.1 技術現狀 3 0.2 實驗室介紹 3 1 賽題解讀 7 1.1 賽題背景 7 1.2 知識圖譜 7 1.2.1 知識圖譜的發展歷史 7 1.2.2 如何表達知識 9 1.2.3 如何構建知識圖譜 11 1.2.4 如何進行知識推理 13 1.3 數據介紹 15 1.3.1 初賽數據 16 1.3.2 複賽數據 17 1.4 評測指標 18 2 數據處理 19 2.1 自然語言處理基礎 19 2.1.1 詞向量 19 2.1.2

語言模型 20 2.1.3 自然語言處理中的深度學習 24 2.2 數據預處理 29 2.2.1 .txt文件 29 2.2.2 .ann文件 30 2.2.3 使用Python解析檔 32 3 初賽賽題――實體識別 35 3.1 實體識別任務 35 3.2 傳統機器學習方法 36 3.2.1 概率圖模型 36 3.2.2 隱瑪律可夫模型 38 3.2.3 最大熵瑪律可夫模型 39 3.2.4 條件隨機場模型 40 3.3 深度學習方法 41 3.3.1 雙向迴圈神經網路 41 3.3.2 雙向迴圈神經網路+條件隨機場模型 43 3.4 初賽方案 44 3.4.1 數據集構建 44 3.4.2

特徵工程 46 3.4.3 模型構建 47 4 複賽賽題――關係抽取 53 4.1 關係抽取任務 53 4.2 傳統方法 53 4.2.1 基於範本的抽取 53 4.2.2 基於依存句法的抽取 54 4.2.3 基於統計機器學習的抽取 55 4.3 深度學習方法 56 4.3.1 監督學習 56 4.3.2 半監督學習 57 4.4 複賽方案 59 4.4.1 數據集構建 59 4.4.2 特徵工程 62 4.4.3 模型構建 63 5 Neo4j存儲知識圖譜 69 5.1 Neo4j介紹 69 5.2 Neo4j配置 70 5.2.1 安裝 70 5.2.2 Web管理平臺 71 5.2.

3 Neo4j-shell 72 5.3 數據庫構建 72 5.3.1 準備工作 72 5.3.2 創建數據庫 72 5.3.3 事務 73 5.3.4 創建節點 73 5.3.5 創建關係 74 5.3.6 查詢 74 5.4 Cypher查詢 75 5.4.1 讀語句 76 5.4.2 寫語句 76 5.4.3 通用語句 78 6 賽題進階討論 80 6.1 數據標注方法 80 6.1.1 指針標注 80 6.1.2 片段排列 81 6.2 聯合抽取 82 6.2.1 共用參數 82 6.2.2 聯合標注 84 6.3 大規模預訓練語言模型 86 6.3.1 ELMo模型 86 6.3.2

GPT模型 87 6.3.3 BERT模型 89 6.3.4 使用BERT模型進行實體識別與關係抽取 90 賽題二 阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽 0 技術背景 95 0.1 業界應用 95 0.2 文娛行業面臨的畫質問題 95 0.3 實驗室介紹和技術手段 96 0.4 重點模組 97 0.5 處理效果 98 1 賽題解讀 100 1.1 賽題背景 100 1.2 賽題目標 100 1.3 數據概覽 100 1.4 評估指標 101 1.5 解題思路 102 1.6 賽題模型 103 2 數據處理 105 2.1 視頻和影像處理 105 2.1.1 圖像基本概念 105 2.1.2

視頻基本概念 106 2.1.3 視頻分幀 107 2.1.4 影像處理 108 2.1.5 圖片合成視頻 110 2.2 工具包 111 2.2.1 OpenCV庫 111 2.2.2 FFmpeg庫 112 2.3 數據處理 112 2.3.1 安裝工具包 112 2.3.2 導入工具包 112 2.3.3 視頻轉圖片函數 112 2.3.4 讀取圖片並獲取大小 113 2.3.5 讀取圖片並進行灰度處理 114 2.3.6 分幀後的圖片灰度處理 114 2.3.7 圖片轉視頻函數 115 3 傳統插值方法 117 3.1 插值方法 117 3.1.1 插值方法的基本概念 117 3.1

.2 插值原理 118 3.2 插值演算法 118 3.2.1 最近鄰插值演算法 119 3.2.2 雙線性插值演算法 119 3.2.3 雙三次插值演算法 120 3.3 幾種傳統插值演算法結果對比 121 3.4 數據處理 122 3.4.1 導入工具包 122 3.4.2 讀取圖片 122 3.4.3 最近鄰插值演算法 122 3.4.4 雙線性插值演算法 123 3.4.5 基於4px×4px鄰域的三次插值演算法 123 3.4.6 不同插值函數計算PSNR 123 3.4.7 傳統插值方法效果對比 123 3.4.8 Bicubic插值演算法 124 4 深度插值方法 126 4.1

深度學習 126 4.1.1 卷積神經網路 126 4.1.2 使用SRCNN實現超清解析度 132 4.2 賽題實踐 132 4.2.1 導入工具包 132 4.2.2 讀取圖片 133 4.2.3 使用Bicubic插值放大至目標尺寸 133 4.2.4 實現SRCNN 133 4.2.5 SRCNN模型訓練 133 4.2.6 SRCNN模型驗證 135 4.2.7 SRCNN模型預測 135 4.2.8 保存圖片 135 5 深度學習方法改進 136 5.1 FSRCNN實現超清解析度 136 5.2 ESPCN實現超清解析度 138 5.3 賽題實踐 140 5.3.1 導入工具包

140 5.3.2 讀取圖片 140 5.3.3 FSRCNN 140 5.3.4 ESPCN 142 6 深度學習方法進階 145 6.1 GAN基本概念 145 6.1.1 GAN生成手寫數字 146 6.1.2 GAN訓練 147 6.1.3 GAN演算法數學形式 148 6.2 CGAN 149 6.3 VGGNet 150 6.4 ResNet 153 6.5 SRGAN結構 156 6.5.1 SRGAN損失函數 157 6.5.2 SRGAN效果 157 6.6 SRGAN實現超清解析度 158 6.6.1 導入工具包 158 6.6.2 讀取圖片 159 6.6.3 實現SR

GAN 159 6.6.4 SRGAN模型訓練 163 6.6.5 SRGAN模型驗證 163 6.6.6 SRGAN模型預測 163 6.6.7 保存圖片 163 賽題三 布匹疵點智慧識別 （2019廣東工業智造創新大賽 賽場一） 0 技術背景 167 0.1 行業背景 167 0.2 實驗室產品介紹 168 0.3 賽題背景 170 0.4 初賽數據示例 171 0.5 複賽數據示例 172 1 賽題解析 173 1.1 賽題背景分析 173 1.2 計算機視覺 174 1.2.1 計算機視覺簡介 174 1.2.2 計算機視覺發展歷史 175 1.2.3 計算機視覺方法 177 1.3

數據集介紹 178 1.4 賽題指標介紹 179 1.5 賽題初步分析 181 2 深度學習基礎 182 2.1 感知機 182 2.2 梯度下降法 184 2.3 多層感知機 186 2.4 反向傳播 189 2.5 深度神經網路PyTorch實現 189 3 卷積神經網路與數據處理 193 3.1 卷積運算與互相關運算 193 3.2 卷積神經網路 195 3.3 卷積神經網路的反向傳播演算法 198 3.4 卷積神經網路PyTorch實現 199 3.4.1 卷積神經網路簡單實現示例 199 3.4.2 競賽數據預訓練模型 202 4 區域卷積神經網路系列演算法 204 4.1 目標檢

測的基本概念 204 4.2 區域卷積神經網路 205 4.3 Fast R-CNN演算法 210 4.4 Faster R-CNN演算法 214 4.5 目標檢測Faster R-CNN演算法實戰 218 5 實例分割Mask R-CNN演算法 226 5.1 實例分割 226 5.2 Mask R-CNN演算法 226 5.3 PyTorch實現實例分割 230 6 賽題最優演算法與提升思路 237 6.1 級聯區域卷積神經網路 237 6.2 目標檢測賽題提升思路 239 6.3 mm-detection框架下的演算法實現 241 參考文獻 242

無人機上的人物檢測與性能評估

為了解決幀數畫質的問題，作者江偉銓 這樣論述：

目前對於行人的影像資料集大多是低空飛行的角度，亦或是一般行人的視角，但這樣的資料對於日後訓練模型，應用在無人機上時，不一定有很大的幫助。因此，本論文提出利用無人機高空拍攝一系列行人影像。本論文資料集拍攝的影像質量上以4K 畫質，每秒三十幀來拍攝，總共紀錄了五十部影像，包含白天與夜晚畫面、一般道路、運動場、公園，甚至是西門町鬧區街頭等行人較多的場域。本論文資料集在製作上，利用微軟（Microsoft) 開源的標註軟體，VoTT (Visual Object Tagging Tool) 將影像上的行人進行編號，並標註上動作，包含walk、run、stand、sit 等等。最後利用askRCNN、

YOLOv3、YOLOv4 及YOLOv5 進行人物檢測，並提出檢測結果進行性能評估。