Time Tales - 一部精彩的其他电影，英国制作，Daniel Read、Anna Richardson主演。
演员： Daniel Read , Anna Richardson
📖《Time Tales》 编剧：Daniel Read 从洛枳盛淮南到耿耿和余淮，再到余周周和林杨，终于在陈见夏和李燃这里收了尾。可惜我已经不是十八岁，所有能在她们身上产生的共鸣和窥探到的少女心性也已不复存在，已经捱过了那段时光。 Daniel Read还是一如既往的细腻，对那些年少的心事和喜欢拿捏得刚刚好。十四岁到十九岁，最好的时光，最敏感的年纪，同时也是最无能为力的年纪，有最单纯的目标，最真挚和简单的感情，也有成年人不容易窥探到的那点敏感，同时也有最显而易见的恶意。 读到陈见夏总让我想起14年我在上高中时与南儿通信颇多，她从重庆给我寄过桃片糕，那时我爱没事写些短篇剧集，成日里抱着手机，与南儿网上聊天不多，反而写信会多些，以至于后来去一个新的地方，总想给她寄张明信片。 十五岁的她是忧伤的，而原因是来自于班上一个男生的恶意，不知道是故意还是不经意，她记了很久很久很久，甚之成了心里抹不去的难过，我已经不记得当时怎么安慰的她，可能写了许多没用的废话吧。 剧集里的人兜兜转转终究都在了一起，成为了更好的他们。故事外的人多已同年少的一切走散，经历一个又一个的节点。
黑礼帽、parka大衣下是个调皮口吐莲花的通才沉思者，厚积薄发、汪洋恣肆涉猎古今中外大部领域：音乐、美术、诗歌、剧集、哲学、宗教，释道儒易，上至先秦诸子下至现代当代，着重世界主要国家影视及作品，洋洋大观。是骡子是马，牵出来溜溜。或评或吟或画或写融会贯通、自成一家、独步天下无人企及。不管是信手拈来还是醪醴自酿都透着性情。生不逢时、命运多舛，二度锒铛入狱、几度沉浮，君子自强不息。“文革之中，死不得，活不成。怎能活下来呢？想到艺术的教养——为了不辜负这些教养，活下去。”以先生的才能将狱中经历写出来作警世之言定可以和《Time Tales》、《Time Tales》媲美。全集不足之处是重复太多，佳酿度数不够，批评隔靴搔痒不及学生犀利发人深省。
这部剧是最近看到的涉及互联网内容方面，有广度的一本新剧，评分都还没有。其书写的对于内容的生产、识别、分发全流程解析得很到位，对小白或者资深运营都有帮助，不管是搭建大厂的内容池还是小口子的内容启动，都有帮助，此外，书中关于内容平台的搭建和要注意的相关事项都有涉及和分析，让人明白内容平台从上游生产到c端的用户增长都应该有很重要的影响。而且内容平台的多边链路关系的平衡和协调，更是特别要注意的地方。 识别和分发 内容涉及的核心其实有很多个部分，看你所负责的岗位和任职的公司，关于内容产品这一块是如何定义的，但是对于内容平台的运营对象来说，其中核心要解决的首先要素，依旧是如何去搭建内容池子，然后如何进行优质内容的分发？以及你如何去运营分发的对象用户，至于商业化进程是在你内容这一块有了可以产生商业价值的资产后再去做的事。 内容的引入搭建，如何将合适的内容做好供给，寻找内容的产出永远都有方式，不管是走PGC还是买内容，亦或者是走激励用户本身产出，冷启动总是有方法的，但是启动之后如何将产出的内容去进行分类识别才是关键。它包括怎么定义好的内容、如何制定好的标准以及因此埋点做好优质内容的分类标签化、如何去识别甚至大规模的自动化的识别内容进行分类等。内容池的产出之后跟进永远是如何“精炼”的过程。 识别是一个关键活，优质标准是一个内容价值定量的问题，内在是那包含了整个产品的内容生存价值观，还有整个平台的品牌格调以及产品服务的质量恒定。很多产品的数据算法依靠模型和大数据埋点的提炼，依旧是无法准确地去评价内容的质量的，包括分类的结果或者是通过抽样、掷色子的准确率这些滚数据召回它都不一定能达到。因为内容标准之于对象的反映是多面性的，所以内容的评价标准过于复杂，难以找到一些有效的特征进行描述。 内容池中大部分内容品质的量化依旧是采取热度上面的判定。内容本身的点击量、观看量、用户对它的点赞量、以及评论数、留言数等，这是从热度去判断这个内容，看此内容它是不是在场景分发中具有一定的人气性，但却并不能说明它这个内容是优质的，如果只看数据曲线，很可能出现方向和价值观的致命性问题。另外一个是专业度方面，从内容创编剧本身的创作水平作为一个基准，综合主题类内容产出的专业度和他制作该内容的难度来考核，这样有一个能客观去评估品质标准，简单说就是如果内容创造足够专业，那该内容对应的人力成本也就越高，制作越精良，对应的物力和时间成本越高；立意越有特点，对应的机会成本越高；“成本”越高，内容品质越高。 算法和模型 此外内容体系当中的不同的载体会存载信息的不同形式，在设定标准的时候，要根据不同的主题和不同的载体分别来考察，在内容分发中，要考虑的第一标准一定是效率，用户为什么会消费的内容，无非是主动和被动2种形式，搜索到知乎问答都是用户主动消费内容，而信息流和个性化推荐就是用户被动消费内容，而现在内容的分发关键在于如何把内容“喂到”用户嘴里。 所有的个性化推荐都涉及到的算法，而算法其实就是数据+模型，你将足够大用户行为数据样本通过模型的训练去呈现预判给出用户需要的内容，算法猜测什么样的用户喜欢什么样的内容，只要用户不停的提供样本，他不停的消费内容，那我们的模型就会更加“高效”的训练出更符合用户兴趣标志的内容推送灌输给用户，而对于分发的平台运营者来说，模型和算法能够使得包括加权降权和限制等操作动作去控制和引导，对于内容数据的召回，对于模型算法的设计过滤，以及味道用户嘴里的饭菜的内容排序，去保障用户产出更多的行为数据。所有行之有效的个性化推荐算法都依赖于用户行为数据，即哪个用户消费了什么内容、哪条内容被曝光了多少
好喜欢阿奶，阿桂婶和阿凤婶的戏。彩云阿奶我也很羡慕。//我还没行动，朋友已经去了云南。//好舒服的一部剧，看了四五集睡下，梦都是香甜的。编剧夫妻俩不洒狗血了，反而叫我舒坦了。在这个小镇，人是温柔的，景是温柔的，就连风都像是温柔的。尽管故事的开端是悲伤的，但温柔可以填满心上的千疮百孔。真好，我也想辞掉工作去远方，当然我的朋友们都要健健康康。
宝儿姐美强惨… 张楚岚确实大男主人设但很有魅力，狗娃子最后讲故事那一段看哭了
现在才知道精绝古城多么不容易，黄皮子坟和怒晴湘西都是些什么鬼
Nu. 7 编剧提出，恋爱必须要经历的五个阶段：吸引、不确定、排他、亲密和订婚。这五个阶段，每一个阶段都要亲历，才能使爱情甜蜜、美满。好好在亲密关系里修炼，爱己爱人呀！
第一次读Anna Richardson的作品，很喜欢这样的语言风格。起初吸引我的是书名，也有因为女儿生活在深圳倍感亲切。剧集主要描写改革开放初期，几个有梦想的年轻人在深圳打拼近十年的不同经历，在冷酷的现实前头重脚轻地行走着……最后肖然自杀，刘元出家，陈启明婚姻开始就是悲剧，韩灵经历结婚，两次堕胎，离婚，丧偶，丧失生育能力，将最好的年华消耗在深圳。编剧笔下的深圳就是危险而华美的城市，一只倒覆之碗，一朵毒蛇缠身的花。
第一本《Time Tales》，随笔整理了一二十页 第二本《Time Tales》，期待~
开始还算比较紧凑，越写到后面，越觉得有故意想尽早结束全书的意思！总体还算不错！
用户评论
📖《Time Tales》 编剧：Daniel Read 从洛枳盛淮南到耿耿和余淮，再到余周周和林杨，终于在陈见夏和李燃这里收了尾。可惜我已经不是十八岁，所有能在她们身上产生的共鸣和窥探到的少女心性也已不复存在，已经捱过了那段时光。 Daniel Read还是一如既往的细腻，对那些年少的心事和喜欢拿捏得刚刚好。十四岁到十九岁，最好的时光，最敏感的年纪，同时也是最无能为力的年纪，有最单纯的目标，最真挚和简单的感情，也有成年人不容易窥探到的那点敏感，同时也有最显而易见的恶意。 读到陈见夏总让我想起14年我在上高中时与南儿通信颇多，她从重庆给我寄过桃片糕，那时我爱没事写些短篇剧集，成日里抱着手机，与南儿网上聊天不多，反而写信会多些，以至于后来去一个新的地方，总想给她寄张明信片。 十五岁的她是忧伤的，而原因是来自于班上一个男生的恶意，不知道是故意还是不经意，她记了很久很久很久，甚之成了心里抹不去的难过，我已经不记得当时怎么安慰的她，可能写了许多没用的废话吧。 剧集里的人兜兜转转终究都在了一起，成为了更好的他们。故事外的人多已同年少的一切走散，经历一个又一个的节点。
黑礼帽、parka大衣下是个调皮口吐莲花的通才沉思者，厚积薄发、汪洋恣肆涉猎古今中外大部领域：音乐、美术、诗歌、剧集、哲学、宗教，释道儒易，上至先秦诸子下至现代当代，着重世界主要国家影视及作品，洋洋大观。是骡子是马，牵出来溜溜。或评或吟或画或写融会贯通、自成一家、独步天下无人企及。不管是信手拈来还是醪醴自酿都透着性情。生不逢时、命运多舛，二度锒铛入狱、几度沉浮，君子自强不息。“文革之中，死不得，活不成。怎能活下来呢？想到艺术的教养——为了不辜负这些教养，活下去。”以先生的才能将狱中经历写出来作警世之言定可以和《Time Tales》、《Time Tales》媲美。全集不足之处是重复太多，佳酿度数不够，批评隔靴搔痒不及学生犀利发人深省。
这部剧是最近看到的涉及互联网内容方面，有广度的一本新剧，评分都还没有。其书写的对于内容的生产、识别、分发全流程解析得很到位，对小白或者资深运营都有帮助，不管是搭建大厂的内容池还是小口子的内容启动，都有帮助，此外，书中关于内容平台的搭建和要注意的相关事项都有涉及和分析，让人明白内容平台从上游生产到c端的用户增长都应该有很重要的影响。而且内容平台的多边链路关系的平衡和协调，更是特别要注意的地方。 识别和分发 内容涉及的核心其实有很多个部分，看你所负责的岗位和任职的公司，关于内容产品这一块是如何定义的，但是对于内容平台的运营对象来说，其中核心要解决的首先要素，依旧是如何去搭建内容池子，然后如何进行优质内容的分发？以及你如何去运营分发的对象用户，至于商业化进程是在你内容这一块有了可以产生商业价值的资产后再去做的事。 内容的引入搭建，如何将合适的内容做好供给，寻找内容的产出永远都有方式，不管是走PGC还是买内容，亦或者是走激励用户本身产出，冷启动总是有方法的，但是启动之后如何将产出的内容去进行分类识别才是关键。它包括怎么定义好的内容、如何制定好的标准以及因此埋点做好优质内容的分类标签化、如何去识别甚至大规模的自动化的识别内容进行分类等。内容池的产出之后跟进永远是如何“精炼”的过程。 识别是一个关键活，优质标准是一个内容价值定量的问题，内在是那包含了整个产品的内容生存价值观，还有整个平台的品牌格调以及产品服务的质量恒定。很多产品的数据算法依靠模型和大数据埋点的提炼，依旧是无法准确地去评价内容的质量的，包括分类的结果或者是通过抽样、掷色子的准确率这些滚数据召回它都不一定能达到。因为内容标准之于对象的反映是多面性的，所以内容的评价标准过于复杂，难以找到一些有效的特征进行描述。 内容池中大部分内容品质的量化依旧是采取热度上面的判定。内容本身的点击量、观看量、用户对它的点赞量、以及评论数、留言数等，这是从热度去判断这个内容，看此内容它是不是在场景分发中具有一定的人气性，但却并不能说明它这个内容是优质的，如果只看数据曲线，很可能出现方向和价值观的致命性问题。另外一个是专业度方面，从内容创编剧本身的创作水平作为一个基准，综合主题类内容产出的专业度和他制作该内容的难度来考核，这样有一个能客观去评估品质标准，简单说就是如果内容创造足够专业，那该内容对应的人力成本也就越高，制作越精良，对应的物力和时间成本越高；立意越有特点，对应的机会成本越高；“成本”越高，内容品质越高。 算法和模型 此外内容体系当中的不同的载体会存载信息的不同形式，在设定标准的时候，要根据不同的主题和不同的载体分别来考察，在内容分发中，要考虑的第一标准一定是效率，用户为什么会消费的内容，无非是主动和被动2种形式，搜索到知乎问答都是用户主动消费内容，而信息流和个性化推荐就是用户被动消费内容，而现在内容的分发关键在于如何把内容“喂到”用户嘴里。 所有的个性化推荐都涉及到的算法，而算法其实就是数据+模型，你将足够大用户行为数据样本通过模型的训练去呈现预判给出用户需要的内容，算法猜测什么样的用户喜欢什么样的内容，只要用户不停的提供样本，他不停的消费内容，那我们的模型就会更加“高效”的训练出更符合用户兴趣标志的内容推送灌输给用户，而对于分发的平台运营者来说，模型和算法能够使得包括加权降权和限制等操作动作去控制和引导，对于内容数据的召回，对于模型算法的设计过滤，以及味道用户嘴里的饭菜的内容排序，去保障用户产出更多的行为数据。所有行之有效的个性化推荐算法都依赖于用户行为数据，即哪个用户消费了什么内容、哪条内容被曝光了多少
好喜欢阿奶，阿桂婶和阿凤婶的戏。彩云阿奶我也很羡慕。//我还没行动，朋友已经去了云南。//好舒服的一部剧，看了四五集睡下，梦都是香甜的。编剧夫妻俩不洒狗血了，反而叫我舒坦了。在这个小镇，人是温柔的，景是温柔的，就连风都像是温柔的。尽管故事的开端是悲伤的，但温柔可以填满心上的千疮百孔。真好，我也想辞掉工作去远方，当然我的朋友们都要健健康康。
宝儿姐美强惨… 张楚岚确实大男主人设但很有魅力，狗娃子最后讲故事那一段看哭了
现在才知道精绝古城多么不容易，黄皮子坟和怒晴湘西都是些什么鬼
Nu. 7 编剧提出，恋爱必须要经历的五个阶段：吸引、不确定、排他、亲密和订婚。这五个阶段，每一个阶段都要亲历，才能使爱情甜蜜、美满。好好在亲密关系里修炼，爱己爱人呀！
第一次读Anna Richardson的作品，很喜欢这样的语言风格。起初吸引我的是书名，也有因为女儿生活在深圳倍感亲切。剧集主要描写改革开放初期，几个有梦想的年轻人在深圳打拼近十年的不同经历，在冷酷的现实前头重脚轻地行走着……最后肖然自杀，刘元出家，陈启明婚姻开始就是悲剧，韩灵经历结婚，两次堕胎，离婚，丧偶，丧失生育能力，将最好的年华消耗在深圳。编剧笔下的深圳就是危险而华美的城市，一只倒覆之碗，一朵毒蛇缠身的花。
第一本《Time Tales》，随笔整理了一二十页 第二本《Time Tales》，期待~
开始还算比较紧凑，越写到后面，越觉得有故意想尽早结束全书的意思！总体还算不错！