Finding Graceland

其他 美国 1999
9.9 ★★★★★
The King of Rock-n-Roll lives! On his way across New Mexico, Byron Gruman picks up a hitch-hiking im

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观众评论

一天到晚游泳的咸鱼 一天到晚游泳的咸鱼

西边的太阳就要落山了,微山湖上静悄悄,弹起我心爱的土琵琶……

张恬宁 张恬宁

我是因为喜欢同名电视剧而重读该剧的,在李云龙出现之前,一直心目中最男性化的角色就是梁大牙,最喜欢的女性角色就是东方闻樱,最喜欢殷桃的两个小酒窝

乔文骁 乔文骁

假如焚书是为了拒绝思考可能伴随的困惑与苦闷,那我希望自己还拥有直面理性思考的勇气和坚持!

睡眼朦胧 睡眼朦胧

学习不好和人缘寡淡的问题都不好解决,而她又需要处理这些负面情绪,改变自己的精神面貌,给解决学习和人际问题腾出空间。

三六二零 三六二零

乔纳森·斯卡奇好厉害啊。 每读他的作品,都想这样感叹! 一开始觉得沃尔特很无辜,偏执的爱着凯蒂,到后面才发现,他也有自己的“Finding Graceland”,感觉他在自我惩罚,清官难断家务事,就算他是个无私的圣人医生,但在面对感情这件事,终究还是太固执了,甚至有点疯狂,想拉凯蒂一起“殉情”,回到现实,这种出现第三者的婚姻,真的还有必要继续吗?和好了不再提起,就能当没发生过,继续一起过日子吗?看上一辈的人,感觉是可以的,他们习惯了,没有所谓的爱情,只有习惯和亲情,就算中间有背叛,也还是选择原谅。爱情真的是永恒的无解的话题。

· Y · · Y ·

看完此剧深受启发。虽然编剧是在以一个心理咨询师的角度去写,但书中的案例和分析对于我生活中遇到的问题解决很有借鉴意义。 前两年因心里问题,一直处于人生的低谷,到网上去搜心里咨询师,却发现很少,也很不方便。非常羡慕书中那些案例中的受益者。 很多道理都明白,但自己走出来真的好难,感谢本剧从心理咨询师的角度给予我一种从其他角度去思考反思的方法,对于如何解决现在面临的问题具有很好的指导意义,相信我也能够通过自己思考完成自我的拯救。 希望下次回来再看此剧时,我已经解决了我的问题。

叶新平 叶新平

我花了比正常速度慢一倍的速度看完,毕此剧需三分之一时间用来翻宗教注释,另三分之一时间捶桌大笑。如果你喜欢《Finding Graceland》那种吐槽剧集,请一定不要错过。

逍

①一本情感治愈系剧集或者说是一本情感鸡汤集。一追剧名就猜得八九不离十了,一开始看到它一直蝉联热读排行榜前几名,我并不以为然。但又因为好友中许多在读的,Llalla影院便一直给我推荐,然后,带着好奇心就点了进去,期间我是有种想要弃书的念头的,但没想到最后我竟然把它给读完了。 ②其实近些年来,这类剧集作品实在是数不胜数,而且许多读者尤其是年轻读者还特别买账。《Finding Graceland》大火不就是最好的佐证吗?我曾经也因为它的名气而翻开这部剧,后来发现实在是不喜欢,便毅然决然地弃书了。我转念一想,艾玛,我一十七八岁少女,不看言情剧集也不看这类情感励志剧集,这是要心理衰老的节奏吗? ③所以说,这类剧集我并不喜欢,一方面我并不需要被治愈,我也没必要在他人的情感故事里寻找自己的影子,里面一些有情人终成眷属的故事我看来也只是不痛不痒。另一方面,还是认为故事有些戏剧性,甚至有些看韩剧的感觉,我是不看韩剧的,所以曾经一度认为书中的故事有夸大甚至捏造之嫌,也可能是我潜意识里因为嫉妒而产生的小人之见,也许人家的经历就是比我们这些普通人丰富许多。总得来说,我认为这只能算作闲时无聊用以打发时间的一本读物,不要奢求从中获得个人成长、习得专业知识、构架思想体系、获得新的认知,寻求心灵的救赎。不过有些姑娘可能从故事中刷新了自己对爱情的价值观也不是没可能的哈。当然这部剧也不是全然无用的,至少里面有许多虽略显矫情但文辞优美,写尽世间情感百态的文句,像我这种有些“矫情”的假文艺女青年,还是挺乐意将它抄到我的“句子迷”摘抄本上面的。 ④我上面所说的或许也只是一孔之见。但对于这部剧嘛,我读完不推荐但也不说什么贬低的话,全凭个人所需和个人喜好吧。就想插一句,总觉得吧,如果总看这种偏娱乐性剧集的话,总归还是少了点什么的,毕竟我们的生活也从来都不是单调的。现在年轻的男孩子们,大都是玄幻剧集的爱好者,而大多年轻的女孩子们呢就酷爱读言情剧集以及这类治愈系剧集。就拿我弟来说吧,当我给他推荐一些经典之作时,他总说死活读不下去。或许经典有些曲高和寡,甚至有些庄重,当然没这类书有意思,但在这个娱乐至死的年代里,我们恰恰需要的就是呼唤经典的回归。所以,建议如果读这部剧,用以想要放松的时候搭配观看。

LikeAutumn LikeAutumn

什么是杭州【那里有一汪爱情水】 江南忆,最忆是杭州,当唐朝的白乐天这样怀念江南烟雨时,杭州还不过是个因为京杭大运河的贯通,鱼米之乡的后起之秀。那时还没有雷峰塔六和塔,西湖不过是片水汪子,没有苏堤杨公堤,没有长桥断桥,更别提西湖十景,那时只有飞来峰下的灵隐寺,野山上开满了桂花,凤凰山下的钱塘江河道还飘忽不定,所以怀旧的白乐天只能,山寺月中寻桂子,郡亭枕上看潮头。 在中国,六百多座城市,有可以叫大的,有可以叫雄的,有可以叫魔的,有可以叫秀的,但只有杭州可以叫美,美到骨子里,美到天堂级的那种,所以,人间天堂在苏杭。 杭州的美,最躲不过的是西湖。历史名人在黄鹤楼迎来送往,诗赋满天飞,遂成天下第一楼;历史名人在西湖重视环境建设,湖光山色美,遂成天下第一湖。 唐朝的白乐天在杭州修筑西湖堤防,疏浚六井,闲来游湖写下,最爱湖东行不足,绿杨阴里白沙堤,为纪念白居易,白沙堤成了白堤;北宋的苏东坡在杭州疏通河道堰闸分潮,挖淤造堤,欲把西湖比西子,浓妆淡抹总相宜,长堤成了苏堤;明朝的杨孟瑛在杭州驱逐湖霸豪强,还湖与民,清淤筑堤,十二桥头日半曛,酒垆花岸其氤氲,始是杨公堤;清朝的阮元巡抚杭州时,疏浚西湖,积淤成岛,草木葱葱起丹鹤,碧波粼粼潜鱼龙,始成湖心三岛之一阮公墩。 不但历史名人爱在西湖搞建设,而且才子佳人美妖艳姬爱在西湖边谈情说爱。梁山伯祝英台在万松书院,卿卿我我;白娘子许仙在断桥花伞下,一见钟情;苏小小和公子情郎在西泠桥畔,风花雪月。 如果你爱她,送她一大捧玫瑰,博芳心;如果你爱她,给她买钻戒,恒永久;如果你爱她,带她来西湖,爱情湖。西湖是爱情之湖,杭州是爱情之都。 可是,玫瑰放不了几天就枯萎,钻戒用火一烧就气化成二氧化碳,这些发生在西湖的爱情故事也都没有几个好下场。梁山伯祝英台双双化蝶去,白娘子与许仙人妖两别,至今还压在雷峰塔下,情郎薄情苏小小,红颜早早香消玉殒。 就像那句幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸一样,甜蜜的爱情大都雷同,凄婉的爱情各有各的凄美。 不但西湖的爱情多凄美,前面提到的那些名人也多悲怆。白居易在朝中做中书舍人做的不开心被排挤,郁郁不得志,才外放到杭州修西湖;苏东坡喜欢边修西湖,边在山石亭台筑碑题字,他想不到的是,多少年后他上了元祐党人黑名单,杭州人遍寻他的题字,销毁的一干二净。杨孟瑛修杨公堤,得罪了豪强显贵,被人下套诬告,落得个贬官落罪的下场。 包括在杭州建都的那些王朝,春秋战国时的吴越,五代十国时的吴越,偏安江南的南宋,盛世的表面下都潜伏着风雨飘摇的不安,隐藏着山河破碎的征兆,在水光潋滟晴方好,山色空蒙雨亦奇的同时,总有西湖歌舞几时休,直把杭州作汴州的隐忧。 感知天堂的美,触碰杭州的艳,就要去试图懂得:江南烟雨下的悲怅,诗情画意中的凄美,风花雪月里的阴柔,太平盛世下的忧思!

颂风 颂风

# Meta - 这部剧太水了, 用来做数据结构和算法的入门都难以做到 - 充斥着一种我若是买了纸质书, 我就是冤大头的feel - 于我而言唯一的亮点在快排引出的快速选择算法 # Text - (https://weread.qq.com/web/reader/689329a0718ff663689395dkc81322c012c81e728d9d180) ### C1-C6 大O, 几种排序算法 -C1 数据结构为何重要 - 数组, 读取, 查找, 插入, 删除 - 集合, 不允许有重复元素, 插入前需要查找一遍看看是否已有 - 国外的算法数, 对数据结构的分类和我熟悉的那一套稍有不同 --- - C2 算法为何重要 - 查找有序数组, 线性查找vs二分查找 - 前面的内容比较水, 难以为一章, 再往后看看 --- - C3 大O记法 - “大O记法可用来描述一个函数的增长率的上限”,或者“如果函数g(x)的增长速度不比函数f(x)快,那么就称g属于O(f)” - 若无特别说明,大O记法一般都是指最坏情况。因此尽管线性查找有O(1)的最好情况,但大多数资料还是把它归类为O(N) - 对数时间, O(logN)意味着该算法当数据量翻倍时,步数加1, logN其实指的是log_2 N, 省略了2 - log_2 8 可以表达为:将8不断地除以2直到1,需要多少个2 --- - C4 运用大O来给代码提速 - 冒泡排序, 比较次数n^2, 交换次数n^2 --- - C5 用或不用大O来优化代码 - 选择排序, 比较次数n^2, 交换次数n, 选择比冒泡快 - 大O记法忽略常数 --- - C6 乐观的调优 - 插入排序 - 大O只保留最高阶的N - 最坏情况(完全逆序的序列), 冒泡n^2, 选择n^2/2, 插入n^2+2n-2 - 选择排序是无论何种情况,最坏、平均、最好,都要N2/ 2步。因为这个算法没有提早结束某一轮的机制,不管遇到什么,每一轮都得比较所选索引右边的所有值 ### C7-C10 散列表, 栈和队列, 递归, 快排 - 将字符串转为数字串的过程就是散列,其中用于对照的密码,就是散列函数 - 既要避免冲突,又要节约空间 - 数据量与格子数的比值称为负载因子 - 快速排序严重依赖于分区, 它的运作方式如下所示 - 把数组分区。使轴到正确的位置上去 - 对轴左右的两个子数组递归地重复第1、2步,也就是说,两个子数组都各自分区,并形成各自的轴以及由轴分隔的更小的子数组。然后也对这些子数组分区,以此类推 - 当分出的子数组长度为0或1时,即达到基准情形,无须进一步操作 - 快排, 平均O(NlogN), 最坏O(N^2), 但是稳定 - 利用快排分区的思想, 可以写快速选择算法, 选出数组中第n大的元素 - 比如我想找第3小的元素, 做一次快排的分区, 如果轴是第5小位置, 说明第3小一定在左面, 右面的那半就不要了 ### C11-C15 - 链表, 二叉树, 图, 空间复杂度 - 太水了

齐思 齐思

相较于第一季,搞笑程度减半,人物更加立体丰满(除欧阳莫非外),很多地方讽刺现实,谐音梗终于也不再泛滥成灾

luthien luthien

终究还是没看完 剧集 电视剧都是这样  就一个感觉  书澈配不上缪盈  不爱了还找一堆借口

爱克赛 孙伟 爱克赛 孙伟

1、面对问题时如何理解和做出基本应对,产品经理给出的答案是“先搞清问题,后选择方法”,而不是直接去设法解决。 2、产品:解决某个问题的东西 2.1 某个:明确定位 “某个”说的是定位,定位用来限定“有所为有所不为”。很多时候,想清楚自己要做什么很难,但如果使用逆向思维,想清楚自己肯定不要做什么,就可以逐步找到自己的定位。 2.2 问题:用户、需求、场景 1)用户:这个问题是谁的问题。 2)需求:问题的核心是什么。 第一,需求即“问题”的核心,它是分深浅的。最浅的一层,是需求的表象,包含各种要求和欲望,就是经常听到用户说的“我要A”、“我想B”这样一些反映用户需求的观点和行为。第二层是观点和行为背后的目标、动机,对应用户要达成的一个愿望,或完成的一件事情。最深的一层是人性,虽然指向比较虚的价值观层面,但影响深远。 第二,每一个需求,挖到最后,都可以归结到人性层面。比较常见的“马斯洛需求层次理论”,有非常精到的阐述。 第三,满足需求其实有三种办法:提高现实、降低期望、转移需求。 3)场景:用户在什么情况,以及何时何地碰到这个问题。 3、产品概念提出的关键要素 1)核心用户:产品目标用户中最重要的用户是谁,表达为一个抽象的人群。 2)刚性需求:TA们碰到最痛的痛点是什么。 刚性需求要满足下面三个条件:真实、刚需、高频。 ► 真实:需求是真的存在,还是幻想出来的。我们要对需求的真伪做一个判断。经常听到用户说的可能都是一些伪需求。 ► 刚需:一个需求是不是真的,是不是刚性,有一个简单的判断原则,就是问自己这样一个问题:“当你没有做这个产品功能时,用户是不是在设法解决,甚至已经在用某种低效的方式来解决这个问题?”如果答案是肯定的,那么说明需求真的很强烈。 3)典型场景:这些痛点最常出现在怎样的生活、工作情况下。 在某种情景下、某时某刻,用户能想到,最好是能第一个想到你的产品。这个时刻就是产品的唤起点。 4)产品概念:用什么方案解决,用一个词、最多一句话概括你的解决方案。 5)竞争优势:相对已有方案,有什么突出优势。 任何一个值得解决的问题,通常已经有很多解决方案了,但是这并不意味着你就不可以再做。但,再做的话要和现有的解决方案相比,是否创造了额外的价值?如果额外的价值大于转移成本,那么新的解决方案就能获胜。 竞品分析: 相似的产品→能满足同样需求的不同产品(从表层到深层需求)→所有消耗用户时间的产品。 竞品分析不应该单单停留在对“产品功能”的分析上,还可以去寻找你这个功能背后要满足的“用户需求”,能解决同样“用户需求”的其他解决方案,也是竞品。这种分析,会给产品带来新思路、新方向。好比,做网上超市的要多去沃尔玛逛逛,做报纸的应该订几份杂志。 用同样的产品功能满足不同层次的用户需求。挖到最深处,一般会是人性的心理或生理层面。比如,喜欢豆制品那个用户,也许是体检后发现自己缺什么元素,与选用保健品、药品的动机有重合。那么,你卖豆浆是否可以往“健康”的需求上靠?这样,在不同层次上,通过对不同的竞品做分析,可以给产品更多跨界的思路。 对于所有泛互联网产品而言,终极的竞争可以用这句话一言以蔽之:互联网/手机上的所有产品都是竞品,竞争的是用户仅有的那点时间。 4、Y模型 用户需求-需求背后的目标和动机-【人性/价值观】-产品功能/解决方案 关键点:洞察人性、分析价值观后再决定。用心听,但不要照做。 好处: 1、不被伪需求欺骗 2、解决不同使用者人之间的需求冲突 3、发现更多用户目标 4、抓住恒定的人性(懒、怕麻烦、虚荣心) 5、通过抓取细分领域在成熟的市场中找到机会 我们

小观 小观

很是喜欢这部剧,从书中,我知道了马友友,了解到了法国人的生活,发现了自己兴趣中与书中吻合的部分,很多