弗兰西丝·奥康

主演：布兰登·费舍,伊丽莎白·赫利,弗兰西丝·奥康纳,米利亚姆·肖尔
简介：电脑公司技术顾问埃利奥特·理查森（布兰登·费舍 Brendan Fraser 饰），老实又愚笨。对于感情他更显得呆头呆脑，虽然爱上公司漂亮的女同事爱莉森（弗兰西丝·奥康纳 Frances O'Connor 饰），却一直羞于表达。直到一晚，埃利奥特在酒吧终于在同事的怂恿下，鼓起勇气向爱莉森求爱，然而却以被拒绝和讥笑收场。 　　此刻，一位神秘而妖艳的红衣女人（伊丽莎白·赫利 Elizabeth Hurley 饰），出现在失魂落魄的埃利奥特的面前。原来这名女子正是魔鬼的化身，她诱惑埃利奥特只要他交出自己的灵魂，就可以帮他实现七个愿望。为了娶爱莉森为妻，埃利奥特很快便答应了魔鬼的条件。随即埃利奥特真的如愿抱得美人归，并成为了南美洲大富翁。正当埃利奥特沉浸在无法自控的喜悦中时，才猛然间发现自己竟然是个被人追杀的大毒枭。埃利奥特在接下来的许愿中，先后变成了摇滚歌星甚至七英尺高的NBA篮球明星，可每当愿望达成，魔鬼都会跟埃利奥特开一场让人欲哭无泪的玩笑。

主演：帕特里克·威尔森,维拉·法米加,麦迪逊·沃尔夫,弗兰西丝·奥康纳,劳伦·埃斯波西托,本杰明·海格,帕特里克·麦考利,西蒙·迈克伯尼,玛丽亚·多耶·肯尼迪
简介：温子仁，马来西亚出生，后生活在澳大利亚的著名华裔导演、制片人和编剧。 他最著名的作品是《恐惧斗室》和《海王》、《速度与激情7》等电影。他的鲜明特点是能够在电影的叙事中运用紧张的气氛，并在整部电影中营造出有效的恐惧氛围，这使得他在执导恐怖电影方面取得了巨大成功。 " 温子仁的成功崛起始于他的《恐惧斗室》，但在拍摄该片之前，他与香农·杨一起制作了他的第一部长篇电影《幽暗》。 除了做导演，温子仁还涉足编剧、电影制作、漫画等创作等领域。不过，随着他的电影作品不断增加，他的所有恐怖电影里到底哪些值得一看呢？ (以下排名顺序均基于某网站评分) no.5《死寂》（2007） " 《死寂》讲述的是杰米在妻子神秘死亡后回到家乡的故事。在那里，他开始试图解开一个关于被谋杀的腹语术师的离奇案件。以及这整件事可能关乎一个诅咒，这个诅咒夺走了他妻子的生命，现在正准备夺取他的性命。 《死寂》绝对是温子仁最被低估的电影，它恐怖、怪异、悬疑、有趣，而且传递了很好的氛围和有创意的情节，以及让人意想不到的惊喜结局。 " 电影里腹语术师使用的人偶应该也给不少观众留下了心理阴影，它就像是 "安娜贝尔"（温子仁其他恐怖电影里的人偶）的兄弟。 《死寂》算不上是一部电影杰作，但也有人评论它为"玩偶类恐怖电影的翘楚"，绝对值得一看。 no.4 《非法制裁》（2007） " 《非法制裁》实际上融入了很多暴力和恐怖元素。这部动作电影非常血腥，凯文·贝肯饰演了一位儿子在黑帮组织中被谋杀后，决定自己去复仇，伸张正义、制裁罪犯的父亲。 "培根叔"贝肯在片中精彩的表演也是不容错过，是一个非常容易让人产生共情的悲剧角色。 " 可以说，电影中最好的场景是发生在街道和公共场所的混乱的追逐和射击，正如影评人说，"基本上，这是一部关于很多人互相射击的电影。" 因此，喜欢枪击/复仇/以暴制暴类情节的观众们不要错过这一部。 no.3 《潜伏》（2010） " 《潜伏》以新鲜有趣的视角，讲述了莱姆波特夫妇发现他们的新家闹鬼的故事。 除此之外，他们的长子也被一个恶灵附体。为了拯救他们的孩子，莱姆波特夫妇不惜一切代价找到了灵媒。灵媒带来了她的超自然调查团队，帮助夫妇从鬼界召唤回男孩的灵魂。 " 以精妙的张力控制带来了真正的恐怖体验，温子仁以创新和引人入胜的剧情对经典的闹鬼故事进行了演绎诠释。本片逐步建立恐惧的能力，创造了一部真正令人难忘的恐怖电影，让人感到新鲜和彻底的享受。 " 《潜伏2》延续了第一部的故事，莱姆波特一家在与超自然现象打过交道后，准备重新安定下来。但他们发现这个家庭还是很不对劲，因为父亲被附身了。 这部续集没有创造出和第一部同等程度的紧张和恐怖，与温子仁的其他作品相比，它比较普通。话虽如此，这还是一部不错的电影。 《潜伏5》也将由男主帕特里克执导，温子仁监制。 no.2 《招魂》（2013） " 温子仁的《招魂》现在已经成为了现代鬼屋类型恐怖片的经典之一。 讲述了佩隆一家在罗德岛的新家与房子中的怪异现象（超自然力量）作斗争，由于精神上长期受到折磨，佩隆一家不得不找到"沃伦夫妇"来帮忙做调查。 " 尽管《招魂》的节奏与其他现代所有鬼屋或附身类电影的基本前提相同，但它提供了坚实的惊吓和紧张感。它几乎完全通过表演和角色刻画来提供一种有效的恐怖体验，而很少依赖于电脑特效。 " 《招魂》的续集《招魂2》提供了与第一部相同的紧张程度，但由于大家已经熟悉了前作，这部的恐怖气氛确实受到了一些影响。它最终变得有点过于多愁善感，没有像前一部那样恐怖，评分方面也稍逊于前作。 所以在这里还是先推荐去看看第一部，如果感兴趣的话可以挑战第二部，《招魂3》也计划于2021年上映（但导演不是温子仁）。 " 此处插一句题外话，大家可能也已经注意到了，《潜伏》和《招魂》系列的男主都是同一位演员——帕特里克·威尔森。这也是两个系列经常让人感到混淆的原因之一。 帕特里克与温子仁之间的信任和默契也让他在还没看到dc《海王》的剧本之前就接下海王的弟弟"奥姆"一角，他也在一次采访里说到"我知道温子仁不会浪费我的时间"。 no.1 《恐惧斗室》（2004） " 到目前为止，温子仁最受喜爱、最成功的电影是他的——《恐惧斗室》。 影片讲述了两个男人醒来后发现自己被用铁链锁在了一间废弃破旧的浴室里，浴室中央还有一具尸体的故事。他们的绑架者似乎在玩一个奇怪的游戏，他命令一个人杀死另一个人，否则他的家人就会死去。 一个冷知识，上图中的是本片的主演之一，同时也是本片的联合编剧——雷·沃纳尔。 " 受大卫·芬奇的《七宗罪》的曲折和紧张气氛的高度启发，《恐惧斗室》是一系列非常成功的极度暴力、酷刑电影中的第一部，但系列里的其他电影并没有延续同样的风格。 《恐惧斗室》比起身体，更多是心理和精神层面上的恐怖，它明显比任何续集有更多的细节和诡计，也讲述了一个非常令人满意的恐怖故事。 " 尽管最初评论家的反应不佳，但观众在上映后就爱上了它，并且成功地衍生了九部电影和各种其他短片。2009年时有电影榜单称"《恐惧斗室》也许是十年来最具影响力的恐怖片"。 《恐惧斗室》作为温子仁最优秀的作品而经久不衰，它是一部为恐怖片迷、由恐怖片迷制作的恐怖电影。 " 目前温子仁手上进行着的项目就有十几个，其中包括《海王2》、《修女2》、《海沟族》、《霹雳游侠》等… 最近经手温子仁的商业大片变得渐渐多了起来，但是影迷们也不能就此放弃，相信导演会在这些作品中融入自己的恐怖色彩，再一次给到大家惊喜。

主演：凯特·哈德森,弗兰西丝·奥康纳,汤米·蒂尔南
简介： "

主演：海利·乔·奥斯蒙,弗兰西丝·奥康纳,山姆·洛巴兹,杰克·托马斯,裘德·洛,威廉·赫特,肯·梁,克拉克·格雷格,凯文·苏斯曼,汤姆·加洛普,尤金·奥斯门特,艾
简介：" 入门介绍 什么是人工智能？ 当我们说到人工智能时，指的是让计算机或机器具备类似于人类思维和行为的能力。简单来说，就是让机器变得更聪明，拥有像人类一样的感知、理解、推理和决策等能力。 人工智能从理论上来看，主要关注如何通过计算机程序实现自动化地学习、推理和规划。这些程序使用复杂的数学模型和算法来模拟认知过程，从而使机器可以智能地处理各种不同类型的信息，如图像、声音、文字和数据等。 人工智能历史回顾 人工智能在计算机科学领域是一个相对较新的学科。它的历史可以追溯到20世纪50年代。 首先是人工智能领域的先驱者，他们试图将人类思维过程和行为复制到计算机中。那时候还没有gpu或者现在流行的tensorflow等深度学习框架，但已经有了一些最简单的计算机程序，如“逻辑神经元”，它使用基本的逻辑运算展示出了人工智能研究的可能性。 在20世纪60年代之后，人工智能开始越来越受到重视，并且越来越多地投入到研究中。这个时期出现了很多重要的人物（如约翰·麦卡锡、美国前总统奥巴马曾经的顾问李斯特、艾伦·图灵等），同时也涌现了很多重要的技术，包括“专家系统”、“知识表示”等。 1980年代是人工智能发展的低谷时期。许多理论和技术不再具有先进性并不再得到支持。出现了所谓的ai寒冬。21世纪以来，人工智能又重新迎来了发展的高潮。现在的人工智能技术式样繁多，涉及到许多不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、深度学习等。 当代人工智能应用场景 人工智能常被应用于语音识别、图像识别、自然语言处理以及决策和控制等领域，其中最为典型的包括手机的语音助手、自动驾驶、智能家居设备等。即使在医疗保健领域，也可以利用人工智能技术帮助检测疾病、预测症状和制定治疗方案。 当然还有我们最近大火的chatgpt等，可以和用户对话的聊天ai. 人工智能的核心技术 机器学习 监督学习 监督学习是机器学习中一种常用的方式，也是最为基本和广泛应用的方法之一。在监督学习中，算法需要从现有的标记数据中以统计学习的方法，进行学习，并以此预测新的未来数据的标签。 监督学习通常包含两个主要部分：输入数据和相应的输出标签。这些数据被称为训练数据集，用于构建模型。监督学习的目标是，通过已知的数据集，找到一个函数将其映射到合适的输出值上。 监督学习通常分为两类：回归和分类。当输出变量是连续的数量时，我们通常使用回归模型，例如使用线性回归等模型预测房价。而分类模型则是当输出变量是离散的集合时，比如图片识别就是一个分类问题。 非监督学习 非监督学习是机器学习领域的一种常见方法，与监督学习相比，它不需要输入-输出数据对来进行模型训练。非监督学习主要从数据本身中发掘关系和特征。 非监督学习的目标是在没有标签或类别信息的情况下对数据进行分组，并且尽可能找到隐藏在数据背后的结构。大多数情况下，这种形式的学习用于聚类问题，即将相似的数据点群集在一起。 常见的非监督学习算法包括k-means聚类、pca主成分分析以及随机模型生成等。在非监督学习中，我们通常希望获得一组学习到的特征，表示数据之间的共性和变化。 虽然相对于监督学习，非监督学习更加无监督，但也可以在某些应用领域下取得更好的结果。例如，在推荐系统中，根据用户的行为数据使用聚类算法帮助事先未知的新客户建立基础模型，有助于将他们归类到不同的兴趣组，提高商品推荐的个性化程度。 强化学习 非监督学习是机器学习领域的一种常见方法，与监督学习相比，它不需要输入-输出数据对来进行模型训练。非监督学习主要从数据本身中发掘关系和特征。 非监督学习的目标是在没有标签或类别信息的情况下对数据进行分组，并且尽可能找到隐藏在数据背后的结构。大多数情况下，这种形式的学习用于聚类问题，即将相似的数据点群集在一起。 常见的非监督学习算法包括k-means聚类、pca主成分分析以及随机模型生成等。在非监督学习中，我们通常希望获得一组学习到的特征，表示数据之间的共性和变化。 虽然相对于监督学习，非监督学习更加无监督，但也可以在某些应用领域下取得更好的结果。例如，在推荐系统中，根据用户的行为数据使用聚类算法帮助事先未知的新客户建立基础模型，有助于将他们归类到不同的兴趣组，提高商品推荐的个性化程度。 评估模型性能 评估机器学习模型的性能是判定模型效果好坏的一个重要指标。常见的评估模型性能的方法有以下几种： 精度（accuracy）：精度是最基本和最直接的衡量标准。它用于比较分类模型的预测结果与实际数据之间的差距。 混淆矩阵（confusion matrix）：混淆矩阵是一种非常有用的工具，可以可视化不同类别的样本在分类中的表现情况。将真阳性、假阳性、真阴性和假阴性等统计信息呈现出来，以便进行误差分析和调整。 roc曲线（receiver operating characteristic curve）：roc曲线绘制了真阳率和假阳率之间的关系，一种很好的评价分类问题的方法。随着真阳率增加，假阳率也会上升，因此在折线图上看到的是一条自右下角向左上方弯曲的曲线。 深度学习 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的计算模型来学习数据的高级抽象特征和表示。它利用多层神经网络推断出输入数据与输出类别之间关系的同时，克服了传统机器学习中的许多限制。 基于tensorflow搭建深度学习网络 使用tensorflow搭建深度学习网络主要包括以下几个步骤： 安装和导入tensorflow：首先需要安装并导入tensorflow库，这可以通过pip install tensorflow命令来实现。 准备数据集和预处理数据：在进行模型训练之前，需要准备数据集并进行数据预处理。通常，数据集是以numpy数组的形式存储的，因此需要对其进行处理来满足特定神经网络的需求。 构建深度学习模型：使用tensorflow api构建所需几何结构。tensorflow 提供了丰富多样的神经网络层次化结构（layers api），比如卷积层、池化层等等，使得构建模型更加简洁方便。 编译模型：使用model.compile()函数，根据您要解决的任务类型，选择合适的损失函数、评估函数和优化器等进行设置。 模型训练：使用model.fit()函数将数据集输入到模型中进行训练。在此过程中，在每个训练迭代周期（epoch）结束时计算并输出一些指标，如训练集准确度等。 模型评估：用测试集对模型进行评估，以了解其泛化能力。使用model.evaluate函数评估模型性能。 模型预测：使用model.predict函数进行验证并发现我们想要推断（predict）用例的输出。 以下是基于tensorflow搭建简单的全连接神经网络的示例代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import dense, flatten from tensorflow.keras.models import sequential # 准备数据集和预处理数据，这里使用mnist手写数字数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 构建深度学习模型 model = sequential([ flatten(input_shape=(28, 28)), dense(128, activation='relu'), dense(10) ]) # 编译模型，设置损失函数、优化器和评估指标 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.sparsecategoricalcrossentropy(from_logits=true), metrics=['accuracy']) # 模型训练 model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)) # 模型评估 model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) # 模型预测 probability_model = tf.keras.sequential([model, tf.keras.layers.softmax()]) predictions = probability_model.predict(x_test) 通过以上代码，我们可以构建包含两个全连接层的神经网络，输入为28x28像素的图像。在编译模型时，我们为该模型选择了adam优化器，并指定 sparsecategoricalcrossentropy作为损失函数和accuracy作为评估指标。在进行5个epoch的训练后，我们对模型进行了评估和预测。 整个网络如何进行前向传递和反向传递 神经网络中的前向传递和反向传递是两个重要的过程。前向传递指的是从输入层开始，沿着神经网络的层进行计算并最终预测输出；而反向传递则是根据预测结果和真实数据之间的差异，通过计算梯度来更新神经网络参数，以便更好地拟合训练数据。 下面是前向传递和反向传递的详细步骤： 前向传递 第一步，将图像或数据输入到输入层中，然后通过各级神经元逐层处理。在每层处理过后，都会输出一个激活值。这些值继续流动到下一层，直到达到输出层。当输入数据通过整个神经网络后，则得到该网络的输出预测值。 反向传递 在反向传递时，我们需要比较输出值与目标值之间的差异，并计算每个权重对误差的贡献程度。接着，我们通过损失函数、优化器和学习率等参数来控制权重的更新。深度神经网络是非常大的模型，削减易感于消失（vanishing），或者梯度爆炸（exploding），因此梯度截断（gradient clipping）的方法也常用于防止梯度过大而不能更新。 整个反向传递的具体步骤如下： （1）首先，使用目标值和模型输出值之间的差异来计算损失函数。 （2）计算此时参数矩阵的偏导数。可以通过分析网络结构并采用链式规则获得每个神经元执行这个权重变化的误差贡献。 （3）通过计算出每个神经元的误差，我们就可以相对地调整每个参数值，以使整个神经网络产生更精确的结果。 因此，前向传递和反向传递都是构建深度学习模型时非常关键的一部分，可以帮助提高神经网络的准确性和泛化能力。 总结 本章介绍了人工智能的基本概念，历史。介绍了机器学习和强化学习这两个核心技术，便于大家全面简单的理解人工智能。 各位还想看人工智能的那些内容，可以关注作者并留言！

主演：杰里米·皮文,弗兰西丝·奥康纳,埃斯林·洛福斯,黛西·雷德利
简介：" 观点地产网时装周的雏形诞生在巴黎。与今天相比，最初的时装展更像是一个私人派对，几位相熟的名流，设计师聚在一起聊聊最新的潮流。 进入20世纪一批美国百货公司老板，开始把它改造成一项公众活动，通过一系列的视觉冲击带动消费。如今，百货商场的橱窗还是各大参展品牌，最重要的商品化渠道之一。 近年来，伦敦时装周正越来越成为中国设计师走向世界的最前沿舞台。2011年2月那场时装秀，新人lulu liu旗下产品线就被著名的harvey nichols百货买手买断。 “买手制度”加上“自有品牌”以及“场景化的销售手段”，这让伦敦百货业得以历久弥新，每一间商场都别具特色，满足不同定位顾客的不同需求。 四年前斥资4.5亿英镑（约42.7亿元人民币）买下house of fraser 89%股权时，袁亚非也是这么想的。 袁亚非与尴尬的hof 袁亚非要为旗下零售平台南京新百导入一个可以长远发展的商业运营模式。“南京新百要实现联营招租向商品服务的转型，需要学习hof的经营管理经验。” 同时，经营滑坡的hof也急需中国金主帮忙开辟海外市场。在收购完成后，袁亚非为hof画出一幅宏伟蓝图：在三胞带领下，它将走向俄罗斯、中东和中国市场。其中，在中国长远计划是开设50家分店，并落地跨境电商平台。 2016年hof首次进入中国，在南京新街口开设旗舰店，一同带来的还有近20个自有品牌——my biba、linea、dickins&jones、howick......涵盖男女装、家居等等。 但后来的事实也证明，新东家三胞集团并没有精力将hof品牌发扬光大。为了解决因大肆并购而引发的债务危机，以及为南京新百转型大健康做准备，袁亚非口中宏伟的开拓计划只好作罢，手里握着的hof股份也要折价出售。 直到日前，hof在中国的门店也只有位于南京和徐州的两间东方福莱德商场。 最初的出售计划是，南京新百仅以18亿元人民币的价格，放弃house of fraser group51%股权，接盘方是袁亚非的妹夫陈奕熙，他同时是中高档女鞋零售商千百度的董事局主席。 house of fraser的日子也并不好过，这家百年老店正长期受到英国、中国零售业下行的双重影响。脱欧、英国税改、电商冲击等不利因素使其寸步维艰。 2017年，hof亏损达到3.1亿元人民币。今年第1季，损失拉大到1.6亿元。6月，该公司无奈申请cva提案（一项零售企业自救协议），试图通过关闭31家门店和降低租金来改善现金流，从而走出困境。 然而，hof最终还是破产了，压死骆驼的最后一根稻草是千百度的突然撤资。后者在8月1日因为发布盈利预警而取消了收购hof的计划。 分析认为，hof已为寻找9月底前支付2500万英镑的季度店租，以及上百万英镑的圣诞季订货资金来源而焦头烂额，千百度突然取消投资，无疑令情况更糟。 8月10日早间，house of fraser发布声明表示，与新的投资者和债权人没能达成协议，将申请破产保护。 而在破产声明发出几小时后，富豪mike ashley则迅速出击，通过旗下英国服饰零售巨头sports direct以9000万英镑（折合约7.83亿元人民币）价格收购了hof。 据了解，在南京新百出资4.3亿英镑收购 hof 89%股权前，另外11%的股权已被原股东之一tom hunter爵士抢先卖给了sports direct。故此次收购后，hof将变作mike ashley的私人财产。 对于这宗闪电般的收购，hof首席执行官 alex williamson 表示，如能顺利达成交易，公司将恢复稳定的经营状况和资金实力。董事会主席frank slevin 也称，对企业的未来充满信心。 但亦有市场人士担忧，尚不清楚ashley未来会如何运作house of fraser，它的中高端品牌定调或将有所改变。几位接受媒体采访的伦敦市民则表示，不愿看到hof变为一个“缺乏特色的”大众化品牌。 塞尔福里奇先生们 一个炽热的市场向来欢迎“冒险家”进入。 在袁亚非之前，英国百货业并非第一次迎来外国人老板。伦敦高街最享负盛名的塞尔福里奇商场，就拥有来自北美的血脉。 1909年，50岁美国商人harry gordon selfridge投资40万英镑，在牛津街西段创建了塞尔福里奇百货公司，并为当时沉闷的商品零售带来革命性的营销手段。 “顾客就是上帝”的口号就由塞尔福里奇先生所开创。他花钱让员工进修礼仪和着装，甚至外语课程，以追求提供更好的导购服务。 而塞尔福里奇百货公司所在的大楼，也成为伦敦首幢特意为百货业而兴建的建筑，不仅配备中央供暖、餐厅、富丽堂皇的休息室、电气照明、自动电梯，还有新奇的图书室、露天茶室，以及免费的洗手间。 “百货公司不应是单纯的商店”。塞尔福里奇先生探索将百货大楼打造成一个真正的景点，让顾客在店里停留尽可能多的时间。 定期举办的艺术展、科学展，从伦敦之外吸引来游客。首次横渡英吉利海峡的布莱里奥11型单翼机、世界上第一台电视机都曾在那里公开展示。 而与hof一样，英国另一老牌百货商harvey nichols目前也由一名中国人把控。 harvey nichols 1831年始创，最初主营布业。1880年其业务逐渐多元化，定下坚持仅服务高端客户的准则。但传统保守的发展方针令公司难以适应时代潮流，回过神来，已经亏损经营多年。 这种情况在1991年后有所改善。当年，负债累累的harvey nichols被香港商人潘迪生收购。随后，产品类别、客源定位、销售策略被一一改造。业务版图从最初的伦敦骑士桥总店，发展为全球14家分公司和两家餐厅。 根据公开资料，如今harvey nichols除采购高端产品外，还同时兼顾不同价位，包括低价位但是很热卖的产品。客群定位除瞄准高收入人群外，还通过定时打折照顾“喜欢时尚，但是资金有限”的顾客。 总裁温世昌在接受采访时曾介绍，中国大陆游客亦是另一重要客源。“大陆奢侈品消费者几年内会成长为世界上最复杂的消费者。来自大陆的富有阶层正有机会尝试所有的品牌，他们的学习曲线上升非常快。” 但其实，从塞尔福里奇百货到harvey nichols，类似的成功经验数也数不完。2014年刚换中国新老板时，house of fraser的业绩也曾提振，年销售额度一度增长超过10%。 只是，野心勃勃的袁亚非在一个不恰当的时机收购了一项不恰当的产业。于是，在一些市场外部因素和公司内部因素的影响下，hof没有得到应有的“照顾”。 有分析认为，类似hof的英国零售商正成为一个艰难市场（百货零售业）的牺牲品，其特点是成本上升，加上购物者的谨慎和线上购物所带来的冲击。 据报道，过去的一年内，不少英国时装零售商进行了破产申请，如 jaeger 和 store twenty one。而一些还不到彻底破产地步的大型企业，如 new look和 debenhams 等，也在苦撑度日。 讽刺的是，据英国消息，英国财长哈蒙德近日正考虑给互联网零售商增加一个特别税种。其称，对互联网零售商新设税种，能为传统零售商营造更公平的竞争环境。 有分析人士惋惜地指出，这一表态是英国财长对零售行业结构的强力介入，以期挽救濒临倒闭的实体零售商。而hof的低价“卖身”正是引发哈蒙德表态的最主要外部原因之一。 商业志：传统正在被改变，变化与融合中的商业地产发展史。

主演：山姆·洛克威尔,Sam,Rockwell,弗兰西丝·奥康纳,汤姆·威尔金森,Tom,Wilkinson,布兰达·布莱斯,艾莉森·珍妮,休·博纳维尔
简介：2022.1.15生命日记 周六，让自己看部好电影。 在《财富传承资讯》里面推荐《亿万未婚夫》，就在爱奇艺里找出来看看。 这部电影是好莱坞制作的奥斯卡经典影片。 影片的故事是一位年轻帅哥吉米收到爷爷的遗嘱。爷爷把一亿美元的遗产留给他，但是要继承这笔遗产的先决条件是：吉米必须结婚。结婚的最后期限是吉米三十岁生日那天晚上六点零五分。否则一个子儿也拿不到。而遗嘱宣读的第二天就是吉米的生日。为了这边遗产，吉米向女朋友展开婚礼攻势，却被拒绝。他最后是怎么做到抱得美人归，并获得巨额遗产？ 这片影片和我们探讨了人们对于婚姻的想法，态度和不同的做法。探讨面对金钱，不同的人又是何种不同的表现与想法。也是一种财富观的碰撞。富人会如何来传承财富？人们会为了钱财而结婚吗？ 这部影片还是有很多的看点。 其一，吉米是花花公子，只谈恋爱不想结婚，收藏了一盒子前女友照片。他心似野马，只要看到谁结婚，他心里就有一万只狂奔的野马要逃走。结婚好比被上了马套那么可怕。他心里有真爱吗？ 其二，女朋友安妮原来因为吉米的求婚不诚心，好像被谁压迫着而拒绝她，女人的直觉是对的。什么“你赢了”，什么“占着毛坑不拉屎”，吉米用这些话来求婚，很荒唐却很真实，因为安妮读懂他真是恐婚一族。安妮后来为啥答应结婚了呢？ 其三，牧师的一番话，告诉吉米，他这一生做的最对的事情就是结婚，婚后养育四个孩子，十个孙子，一直很幸福。这些是真正触动吉米结婚的理由。一亿美元的遗产是导火索，让他要求婚成功，但内因真的是牧师的一番话。 其四，爷爷良苦用心，就是希望他三十岁之前真正因为真爱而结婚，保持婚姻十年，还有生个经得住基因检测的自己的娃娃，不想孙子看在钱的份上去假结婚。这个提醒我们，在传承财富时，一定要把自己的意愿完全提出来，让继承人做到才能得到，也是对孙辈最好的爱和安排。那么，怎么做才能够按照自己的意愿做好财富传承呢？这个是值得我们思考的重要问题。 这片影片告诉年轻人，虽然金钱很重要，但不要为了钱财而结婚，为爱而结婚，为了更幸福而结婚。才是真正有意义的婚姻和人生。 好电影带给我们的思考会很多，我们从很多不同的角度来看一部电影。一周一部电影。想起了爸爸给我的精神财富，满满的爱，还有告诉我每周看一部电影。爸爸，我想您了！！ 下午和周兄弟的聊天，和他规划养老方案，如何留住钱。对于这届年轻人来说，赚钱很重要，留钱更重要，因为花钱是不容易控制住的，这个公式“收入—支出=储蓄”，要把支出和储蓄换个位置，变成“收入—储蓄=支出”。才能够留下钱。留下钱才是最重要的。大概率我们都会活到90岁以上，谁来照顾那个年老的我？是不是只有年轻时候的自己。 今日读书《在复杂的世界里做个明白人》，九边的第二本书，去年那本是《向上生长》。值得读读。因为他会激发我们内心的潜力，告诉我们不要放弃梦想。他数几十年来，做了两件事，工作和写作。工作第六年就百万年薪。对于写作这件事，笔耕不辍，从不止步，创建公众号“九边”，并粉丝百万。告诉我们在不容易，很难的时候，很无聊痛苦时，更需要持之以恒，坚持不懈。很厉害的人和我们一样，都度过那些很煎熬的日子，能够熬过去就成为一流人才，不能熬过去只能是二三流的。的确如此。 天下大事必作于细，天下难事必作于易。 是以记之。

主演：帕特里克·威尔森,维拉·法米加,麦迪逊·沃尔夫,弗兰西丝·奥康纳,劳伦·埃斯波西托,本杰明·海格,帕特里克·麦考利,西蒙·迈克伯尼,玛丽亚·多耶·肯尼迪
简介：招魂宇宙的发展，其实和非常多系列一样，那就是先火了再说的原则，2013年《招魂1》，就把这个ip给带火了。 如果单纯看招魂系列的话，该系列是由温子仁根据艾德和卡罗琳·沃伦夫妇所遭遇的真实灵异事件改编的系列作品，所以在整个招魂宇宙中，最具现实贴合度和热度，主要是热度，就是招魂系列。 " 注意，招魂系列和招魂宇宙是两个概念，招魂宇宙包括招魂系列。 说到招魂系列，这就不得不介绍艾德和卡罗琳·沃伦夫妇何许人也了，他们是美国著名的灵异现象调查者，在国外通常这种调查者并非科学家，也和科学扯不上太大关系，只是他们在用当代的科学技术，以及他们对该灵异事件的宗教神话等故事串联起来，然后进行分析和调查。 沃伦夫妇声称自己调查过的灵异案件，加起来有一万多起，这片方听了当然两眼放光，这都是源源不断的猎奇故事呀。 " 在沃伦夫妇经手的热门灵异事件中，有不少日后都成为了大家热衷讨论的话题，那些发生灵异事件的地方，用今天的话来说，在当时也成为了网红打卡点。 众所周知，沃伦夫妇还有一个类似于博物馆的灵异物件陈列室房间，那里存放着沃伦夫妇收集经手灵异事件的物品，大多数都是被鬼魂附身，或者会带来厄运的物件，这个博物馆就在沃伦夫妇家中的地下室，这样的收集爱好也是够渗人的。 " 在电影中，由帕特里克·威尔森和维拉·法梅加饰演沃伦夫妇，影片中也多次可以看到地下室陈列的物品，可以说这个陈列室就是招魂宇宙的麦高芬，里面每一个物件，都蕴含着一个故事。 " " 当然，既然是根据真实事件改编，那么这个句子重点关键词并不是真实事件，而是改编，影片为了加大戏剧冲突，还有要在恐怖，惊悚，悬疑上做足文章，当然是对那些真实事件进行了疯狂的改编。 " " 可以这么说，除了招魂系列还算是按照当年真实热门灵异事件作为蓝本外，目前招魂宇宙的其他电影，基本可以说是子虚乌有了，安娜贝尔除了那个洋娃娃物件有这么一个真实引子外，其他都是编故事。 而且为了加大安娜贝尔洋娃娃的视觉惊悚性，还把现实中可爱的那个洋娃娃改成了吓人的造型，讲真的没事谁会买这种凶神恶煞的木偶娃娃呀，不过安娜贝尔系列其实也出现过现实洋娃娃原型交代了下。 " 目前招魂宇宙从2013年开始，经过了将近8年，包括马上要来的《招魂3》，一共8部作品，当然这部和很多电影一样，原本就是在去年上映的结果拖到今年。 所以招魂宇宙8年8部作品的进度，在众多什么宇宙系列中，制作速度算是快的了，影片故事背景时间跨度也很大，彼此的关联时而紧密时而松散不好把握。 " 根据招魂宇宙作品时间线，正常观影顺序应该是2018《修女》，2017《安娜贝尔：诞生》，2014《安娜贝尔》，2013《招魂》，2019年6月的《安娜贝尔：回家》，2019年4月的《哭泣女人的诅咒》，2016年的《招魂2》，然后再到即将上映的2021《招魂3》。 " 哎~总之招魂宇宙现在没一部完整按照现实时间上映的，故事背景时间线绕死你。 在接下来的文章里，我将会为大家介绍《招魂》系列，《安娜贝尔》系列，还有招魂系列衍生的电影！ "

主演：弗兰西丝·奥康纳,理查德·劳斯伯格,丹·威利,达米安·德·蒙特马斯,亚当·T·帕金斯,西蒙·洛克伍德
简介：极目新闻记者 谢姣 高东起 实习生 尹幸芷 " 武汉市蔡甸区汉赛跑跑花园主打卡丁车，拥有1500米的赛道，深受亲子家庭青睐。 "" 汉赛跑跑花园总经理黄夏介绍，景区主推特色亲子游，卡丁车是园区特色项目之一，在这里有专为孩子打造的车型，3岁以上小朋友在教练的指导下就可以独立驾驶卡丁车，体验1.5公里的赛道。此外，还有许多特色项目，譬如开着坦克与鸵鸟赛跑，坐着粉色小火车穿越恐龙园、动物区，在动物区零距离与骆驼、奶牛、小矮马、孔雀、山羊等动物进行互动。此外，游客还可以体验特色民宿、帐篷、房车、泡泡屋等。 " “小朋友们游玩项目非常多，景观也非常漂亮，特别是非周末景区免票，我们经常组团来这里拍照。”游客王阿姨开心地对记者说。 据了解，该景区正在升级建设成为卡丁车比赛专用场地，并与高校联手挂牌成为赛车实训基地。 （来源：极目新闻） 更多精彩资讯请在应用市场下载“极目新闻”客户端，未经授权请勿转载，欢迎提供新闻线索，一经采纳即付报酬。24小时报料热线027-86777777。

主演：布兰登·费舍,伊丽莎白·赫利,弗兰西丝·奥康纳,米利亚姆·肖尔,加布里埃尔·卡塞斯,迈克尔·黑利
简介： " 　　nba老实男人纳什其实并不老实，即便他现在已经有了小女友，但他的风流韵事却并不少，而他的前任中就有大名鼎鼎的好莱坞美女伊丽莎白-赫莉。 　　" 　　这位来自英伦的第一美女在若干年前曾传出与纳什有恋情。当年，该恋情一经暴露就引发巨大骚动，毕竟赫利要比纳什大上8岁之多，而且很难理解行事低调的纳什怎么追得到如此大美女。 　　" 　　恐怕唯一的解释是，纳什每年夏天都会到英国踢足球度假，两人就此结缘。2001年来自英伦的赫莉在达拉斯拍摄爱情片《为莎拉效劳》，两个同在异乡人一拍即合。 　　" 　　之后，当纳什代表加拿大国家队参加悉尼奥运会，他还特意邀请赫莉去观看他的球赛。后来，也有人偶尔发现在某个派对上，纳什和赫莉在亲密地聊天。纳什和赫莉之间的绯闻在加拿大几乎是无人不知。 　　 " 　　在当今好莱坞众多女星中，美艳和性感的象征非伊丽莎白-赫莉莫属。这位魔鬼的代言人是诱惑和邪恶的化身，其经典作品有《王牌大贱谍》和《神鬼愿望》等等。 　　" 　　随着时间推移，最终这段绯闻以平息而告终，但每每回忆此事，球迷仍然津津乐道。"

主演：Tommy·Tiernan,凯特·哈德森,弗兰西丝·奥康纳,Tommy Tiernan,斯图尔特·汤森德,Rosaleen Linehan,Charlotte Bradley,Brendan Dempsey,凯瑟琳·布莱德利,Frances O'Connor,Stewart Roche
简介：年轻漂亮的露西·欧文斯是都柏林一家时髦小餐馆的女招待，虽然 有过超过一打以上的的恋爱经历，却没有一次能顺顺当当维持下去。露 西把失败归咎于运气不济：现如今，找了好男人可不是件容易事。 然而有一天，餐馆里来了一位外型出众的青年男士。他一下子就吸引住了露西的视线，这个英俊挺拔的男人叫亚当。他略带几分孩子气，但又在不经意间散发着一种让露西为之着迷的气质，看上去，他正是露西一直在期盼的理想恋人。 一来二去的攀谈使两人很快就熟络起来，亚当似乎也对露西很有好感，这对年轻男女的感情发展神速，没多久就打的火热。于是，露西想把亚当介绍给她的家人。 但是，露西的家庭相当传统，她以前的若干个男朋友就是因为过不了这一关而败下阵来，她的母亲和兄弟姐妹们会喜欢亚当吗？露西难免有点忐忑不安。 不过事情马上就证明了露西的担心完全是杞人忧天，亚当真是个人见人爱的角色，他几乎没费什么力气就赢得了露西所有家庭成员的好感，包括她的妈妈佩吉、她的两个姐姐劳拉和艾丽丝，就连露西那个叛逆不羁的弟弟大卫也仿佛着了魔般的喜欢上了亚当。这可让露西大大松了一口气。 口气。 然而就在亚当对欧文斯一家的影响力日益显著时，每个人也不得不开始面对亚当那日渐显现的并不可爱的一面……