走進藝術大師的立體世界 - 文森 。梵谷 #大推猛推跪著推
這本跟另一本達文西主題是一組的套書
怎麼都看不膩
裡面介紹梵谷的生平,跟創作經歷
並且裡面有好多好多 梵谷的名畫 收藏在這本裡面
家有小小孩的話,可以簡單介紹梵谷的經歷,然後搭配多幅畫作一起欣賞大師之作
大約到了大班~國小一二年級年紀,就能更深入的理解這本書的內容
阿對,這本書沒有注音,請親子共讀歐 相親相愛的親子時光 >//<
✔️小小孩 >> 看畫,聽故事,對梵谷有基本認識
✔️大班 - 國小一~二年級年紀 >> 深刻理解梵谷的藝術生活,並且更能懂得欣賞梵谷的知名大作
我們家是梵谷迷 ! Evan都會一直問我梵谷的問題 XD
我還特地看了多本書,上網查資料,才大概整理出一些梵谷的故事講給Evan聽
而禾流這本藝術立體書
集之大成 !! 要是我早點發現這本,就不用查資料查得這麼辛苦了 哈哈哈哈哈
-
立體書開頭簡述了梵谷的經歷
不要以為大師是從小學畫,梵谷可是直到27歲才開始全心投入藝術創作,一直到37歲過世,短短的十年內,創作了無數幅大師級畫作
Evan聽了好羨慕的說 : 吼~ 梵谷的畫很貴很貴耶 ! 他是不是都住別墅 !?!?
NO~NO ~NO
梵谷出道的晚,莫內在畫畫的時候梵谷才剛開始他的藝術生涯
想當然,新手的畫賣不出去,生活都是靠著梵谷弟弟的接濟,可以說是過著相當窮困的日子
接著立體書帶著我們一窺梵谷知名的 #黃色房子
這就是梵谷創作的地方
梵谷跟高更一起在黃色房子住過一小段時間
這個黃色房子,是發生著名 " 割耳事件 " 的地點
只要有在愛梵谷,都會知道這個黃色房子喔 !
梵谷粉絲Evan哥一直都知道黃色房子,但從來沒有看過黃色房子
這本繪本很貼心
把大多數的梵谷畫作跟場景都收錄在書內,不用另外再去搜尋 邊講故事,就能邊看,完全的身歷其境 !
裡面還提到,因為梵谷很窮,平常不太會找樂子,基本上就是靠著寫信跟自己弟弟聯繫。然後,也沒有錢能夠請模特兒讓自己作畫,所以找了郵差魯林,以及魯林的家人充當模特,為這一家人畫畫,當作練習
有沒有
這就是我說的,一些比較深入的點,書中都有寫到 ! 這些小事,讓梵谷生平的立體度更清晰了 ~重點 小孩子都聽得懂 !
立體書裡面也有些互動設計
梵谷的臥室,是梵谷的知名畫作
而禾流這本書讓臥室變成一個互動設計
孩子可以用末頁的紙板折出立體家具
佈置梵谷的房間
天 ! 這是什麼神操作啦 ~~~
然後呢,除了星夜之外
鳶尾花,還有美麗的杏樹,這些比較不是大眾都知道的梵谷畫作
也能在立體書中一 一欣賞到
優秀 ! !
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建議售價:10,200元
參考預購價:9,200元
預計到貨日:2018年第一季
預購截止日:2017年2月20日
商品介紹:
國際收藏品牌「Hot Toys」新春重磅第一彈!
於2011年推出來自經典超級英雄電影《鋼鐵人2》中的首款可攜帶式動力盔甲「Mark V」1/6高端收藏可動人偶,即造成粉絲轟動搶購,現在市面上也是一物難求。
Hot Toys專業設計團隊結合近幾年來突飛猛進的工藝及塗裝技術,全新設計製作加入合金材質完美打造,並以「Movie Masterpiece Series(MMS)」系列極俱紀念性的400號推出此款經典的動力盔甲。
可由公事包轉變著裝的動力盔甲Mark V,為了輕便性而捨棄防護力,在與劇中的超級反派「鞭狂」對戰中,較輕薄的盔甲因此而陷入苦戰並傷痕累累。
其中左手臂被鞭狂擊中後,還因此破裂露出包覆在盔甲下方的左手。不放過任何一個細節,藉由Hot Toys的精湛工藝技術精細重現其擬真的戰損效果,除了完整還原破裂的左手臂外,同時附上多個戰損配件,讓玩家們可以隨個人喜好替換擺設。 全新加入的裂甲功能,可模擬將電影中東尼史塔克著裝動力盔甲Mark V的帥氣過程精采重現。 除了主體更先進的可動機能及更擬真的金屬質感塗裝以外,之前舊款式所附上的配件一個也沒少。除了原先的Mark V公事包,並在加上一個鞭狂仿製的核心反應爐以及特殊設計賽車道主題的造型地台。
誠意滿滿之作,推薦給每一位玩具收藏家及鋼鐵人的死忠粉絲!
《鋼鐵人2》 Mark V 1/6合金可動收人偶特點如下:
精心打造鋼鐵人 Mark V於《鋼鐵人2》電影中的造型
全新塗裝國際巨星「小羅勃 道尼」於電影中飾演「東尼 史塔克」的替換式頭雕
特殊擬真塗裝呈現盔甲上紅銀配色的金屬質感
忠實呈現動力盔甲Mark 於電影中的各項細節,並擁有超過30個可動關節,部分並採以合金材質製作
主體高約32.5公分
強化的腰部、肩膀、手臂、腿部關節,擁有更高的可動功能
LED發光功能裝置於眼睛、胸口(核心反應爐)及手掌(白光,需電池啟動)
可開啟的胸口、背部及腿部裝甲葉片,模擬電影中東尼 史塔克首度穿上Mark V的著裝過程
可拆卸的胸甲,顯露出胸口內精緻的機械設計細節
一個可替換式的戰損塗裝胸甲
一對可替換式的戰損塗裝肩甲
一個可替換式的戰損效果左手臂
每個頭雕皆由手工塗裝
八對可替換手掌,包含如下:
- 一對可動手掌
- 一對發砲造型手掌
- 一對拳頭
- 一個戰損效果左握拳手掌
- 一個戰損效果左放鬆手掌
配件:
一個 「Mark V」的公事包
一個「鞭狂」的核心反應爐
一個賽車場主題的造型地台
設計師:
頭雕師: Kojun
塗裝師: JC. Hong
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/ee5EiHxr-54/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEbCKgBEF5IVfKriqkDDggBFQAAiEIYAXABwAEG&rs=AOn4CLBPHU_BnK5t_0hyyR84uLnDcOTfRg)
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※完整版歌詞請往下展開。
年輕瘋團隊製作
年輕瘋官方網站 http://youngcrazy.tv/
年輕瘋臉書粉絲團 https://www.facebook.com/youngandcrazylife
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(周傑輪) 喂 里昂喔
(里昂)誒誒
(周傑輪) 那個 我剛看到PSY耶!
(里昂)喔?你說「江南大叔」那個喔?
(周傑輪) 我說我「剛才大出」那個啦!
(里昂)哈哈哈哈 很難笑誒
(周傑輪)
你說你說 現在怎麼不紅 做一片歌手 你怎麼不紅了
周杰輪 中國風我經典雋永 饒舌 你絕對出糗
你已經快過氣 像曇花一現的小丑 聽媽媽的話 跪下親吻我的菊花台
恍恍惚惚 是誰吸了毒 是個大叔 跳著騎馬舞
いちにさんし 最後的戰役 雙截棍 哼哼哈兮
再給我一首歌的時間 讓我修理你
(PSY)
韓流來襲別感冒一起跳 여자(小姐) OBBA的Style世界都瘋掉好像那 油價
你花錢買跑車炫耀 花心真愛買不到 帽子特大號 我看你裡面也是 有假
我厭倦你演戲的一號表情 PK你所有作品 破記錄我的點閱率
讓你1個0 雙J合體也被我被比下去 1個0 記住這天文數字21億
讓你1個0 我可以找昆綾拍下支MV 讓你1個0 再加蔡依琳
(周傑輪)
聽我的歌 像在倒吃甘蔗 聽你的歌 像是在倒垃圾
自導自演 尬個電影角色 好萊塢的片場裡面 我是熟客
在我地盤這 你得聽我的 公公公公公公公海到了
來人啊拖出去斬了 哪隻狗別再叫了
(PSY)
너 없는 삶은 종신형 세상과 단절돼 돌 지경이야
(你演的電影我看過 根本是東尼大木主演的呀)
너란 존재는 고질병 시련의 연속 마음 속 미련이야
(不能說的秘密就是 變魔術也變不出 票房)
Come on 你是誰 you know who I am
我是Gentleman Wet Psy Wet Psy Wet Psy
(快子兄弟)
你真是個大明星 專輯不賣沒關係 看看網路誰最牛B
長江後浪推前浪 你快死在沙灘上 猛龍現在就要過江
聽見旋律不由自主跳了好幾遍 名利雙收紅到美國2014年
萬劫不復青春夢想我淚牛滿面 這是老男孩的逆襲 最佳神曲
你是我的小呀小蘋果 怎麼愛你都不嫌多
韓國的妹子翻唱愛模仿我 紅遍了網路的火 火火火火火
你是我的小呀小蘋果 就像天邊最美的雲朵
廣場的大媽跳舞不眠不休 全世界都在吃蘋果
--
本影片僅屬娛樂 如有雷同純屬巧合
──
製片:詹大衛
導演:張博欽、趙偉皓
副導演:吳至浩
攝影:呂佳彥
攝影助理:華正群
視覺設計:李沛佳、陳可昀
燈光:日商映像
詞曲:華正群
演員(PSY):李俊穎
演員(周杰輪):莊宗祥
演員(快子兄弟):周岳勳、陳建甫
化妝師:賴怡甄、鄒孟翰
剪輯:年輕瘋剪輯組
VFX:年輕瘋特效組
年輕瘋團隊謹向ERB致敬
https://www.youtube.com/user/ERB
Credit to
Speakerface Beats "Wit Da Gang"
https://www.youtube.com/watch?v=9kQEIHOGlHo
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/6vtzisCohUA/hqdefault.jpg)
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大推猛推跪著推 在 [錄取] Stanford/MIT/UW/UIUC/UofT CS PhD ML/CV 的推薦與評價
研究方向:
Computer Vision and Machine Learning
申請結果:
Admission:
Stanford CS PhD
MIT EECS PhD (interviewed)
UW CSE PhD
UIUC CS PhD (interviewed)
UofT CS PhD
Rejection:
UCB EECS PhD (interviewed)
CMU MLD/RI PhD
Cornell CS PhD
學歷:
NTHU CS BS 2012~2016
GPA: 4.16/4.30
Rank: 4/117
Honor: 書卷獎 * 5
英文考試:
Toefl: R28 L29 S24 W28 109 (2017/09)
GRE: V161 Q170 AW3.5 331 (2017/09)
Publications
3 * 1st/co-1st author top conference paper (CVPR, IJCAI, CHI)
2 * 1st author top conference workshop paper
1 * Nth author Google’s open-source library technical report
1 * 2nd author second-tier conference paper
工作經驗
Research Intern, UberATG, 2017
Research Intern, Virginia Tech, 2017
Google Summer of Code with scikit-learn, Google, 2016
iOS developer Intern, iCook, 2015
iOS developer Intern, Forest, 2015
Open-source Projects:
Deep Learning Flappy Bird (4100+ stars on Github)
pix2pix-tensorflow (400+ stars on Github)
Contributor of scikit-learn/scikit-learn (20000+ stars on Github)
Contributor of tensorflow/cleverhans (1200+ stars on Github)
推薦信:
指導教授, 清大電機 * 1
指導教授, Virginia Tech * 1
Research Scientist, NVIDIA * 1
Research Head, UberATG Toronto * 1
心得:
1. 推薦信:
推薦信是最重要的。
在現今 CS PhD 申請人數大爆炸與深度學習論文到處都是的時代,
教授們也把推薦信看得更重。我參加 visit days 時跟其他錄取者聊天,
發現他們都出身美國名校並且手握知名教授的推薦信。
總結來說,上的人都一定有知名教授強推,但不一定有很多論文。
對於學經歷已經劣勢的台灣人來說,
有機會一定要爭取去國外實驗室實習發論文並且拿推薦信。如果沒有機會去國外,
一個簡單衡量國內教授推薦信強度的方法就是看過往學生的去向。
一個實驗室如果送了很多學生去國外,代表這個老師跟國外學校是有 connection 的。
就我個人經驗而言,我拿的推薦信都對申請結果起到了很關鍵的作用。
2. Publication:
找一個好教授是發論文的關鍵
我自己是畢業以後 (2016 暑假) 才下定決心開始全力投入研究,
在此鼓勵大家研究起步不嫌晚。
留在清大的日子裡,我很幸運的遇到了一群很有進取心的夥伴以及一位聖人教授。
教授把實驗室的氣氛帶的很棒,大家的目標都是申請 PhD 或者找到研究性質的工作,
因此成員們都以發表論文跟分享技術為榮!留在清大的半年我很幸運的有了些論文成果,
也因此獲得教授的推薦得到了去 Virginia Tech 以及 UberATG 實習的機會。
好教授帶給你的幫助是全方位的,從培養研究興趣到發出論文再到找實習或工作。
我建議大學越早進實驗室越好,趕快了解自己喜不喜歡研究,
也可以跟教授儘早打好關係。選實驗室的方法一樣就是看過往學生的成果。老實說,
我覺得興趣只要大致 align 就好,畢竟一個好的實驗室是會培養你的研究興趣的。
相反,一個壞的實驗室反而可能澆熄你原本很有興趣的研究方向。
隨著機器學習方向申請者急遽上升,錄取者的背景也水漲船高。
想要擠進好學校,我建議至少要有一篇 top conference 一作比較有機會。
當你有兩篇以上的時候,可以把剩下的精力拿去投資別的東西像是推薦信。
我聽到的是教授知道你有做研究的能力以後除非你有特別令人印象深刻的論文,
不然不會單純按照論文數量來 sort 申請者,而是會從方向, SOP, 與推薦信來判斷。
以我個人經驗來說,我在發完第三篇論文以後決定加入 UberATG,
當時為了拓展專長與拿推薦信就選了不太能發論文的 project 豪賭一把,
最後也很幸運得到好的結果。
另外我發現機器學習方向的申請論文門檻變高讓準備申請變得更單純。
不管你想念 master 還是 PhD 或者還在搖擺,
只要你想跟機器學習扯上關係,專心做研究發論文並且暫時以 PhD 為目標就對了,
不用特別考慮 engineering 的實習。PhD 的難度比 master 高很多,
只要你能錄取 PhD 基本上 master 都沒問題。
3. SOP
我覺得 SOP 本身並不是很重要。以前都聽大家說要花幾個月寫,
但我當時因為實在太忙最後只花了兩個禮拜寫。
我覺得只要中規中矩的把過去的研究經驗串起來說成一個故事,
並且針對每間學校客製化最後一段展望未來並提到教授都不會有太大的問題。
推薦這篇短文:https://threadreaderapp.com/thread/933388419589459969.html
4. 英文考試
托福 > 100, GRE > 320 是大家都知道的門檻。
更細節的話,Toefl 的口說盡量 > 22, GRE Q > 168。
我推薦大家專心背 Mason 的一千單並且刷考滿分,然後先考 GRE 之後馬上轉考 Toefl。
我們實驗室很多人都這樣唸並成功的在短時間內考完兩科。
最後,當然是越早考越好不要像我拖到最後一刻壓力超大 ...
5. GPA
如果你的目標是申請機器學習方向的好學校,我認為 GPA 可以當作門檻來看。
達到 4.0/4.3 後再往上的幫助不大。那要怎樣兼顧 GPA 又發論文呢?
我的建議是 少修課多做研究。
千萬不要為了證明自己很厲害就點很多硬課,研究跟修課很不一樣但也重要多了。
真的有想學的知識可以找網路上的公開課程,盡量別為了 GPA 耽誤研究。
就我的觀察是這對申請 master 也很適用,有論文對申請 master 是大加分。
計劃
畢業前夕時原本打算申請 master 的我因為自己一個熱門的 open source projects
開始考慮 PhD 的可能性。當時找了指導教授聊聊,他告訴我貿然出國去唸 master
風險很高因為
1. 一去就要考慮該找業界實習還是進實驗室,沒時間探索
2. 在國外念 master 進實驗室不一定會得到老師的重用,不一定能發一作論文
3. 要付很多錢
4. 不管未來是當教授還是進業界做機器學習很可能還是需要 PhD
當時的我掐指一算,如果留下來的這一年可以讓我釐清想不想念 PhD,
順便增強自己的實力還可以賺一點錢 (研究助理) 那何樂而不為?
我一直告訴自己:
別低估了一年能帶來的改變,高估了晚一年的代價
如果我留下來一年就能申請上 PhD,那仍然比先念碩士再念博士的的人早。
如果我留下來一年只申請上 master,那也有很高機會能上 CMU RI 這種很好的 master。
而在留下來一年該待在哪的選擇上,當時我有中研院以及清大兩個選擇。
客觀上來說,中研院是個更安全的選擇因為該實驗室已經有很多成功的先例。
另一方面,我在清大的老師當時剛從國外回來還沒帶學生發出 top conference 論文,
也沒有任何學長姐的成長軌跡可以借鑒。
最後促成我留下來的是因為跟清大的指導教授已經很熟悉,
我也很喜歡他帶領實驗室的風格,決定豪賭一把。
事後諸葛來看,兩邊的學生都有了很好的成果,因此都是很好的選擇。
生活方面,因為一直都有很不錯的工資、獎學金加上出國開會的機會,
晚一年讓我存了不少錢還有機會去法國、澳洲、夏威夷、洛杉磯、匹茲堡、丹佛 ...
等等城市遊玩並且得到很多跟外國人互動增廣見聞的機會。
面試
這次的申請過程我收到了三個面試,分別是 UC Berkely, MIT, and UIUC。
UIUC
我在參加 conference 前就聽學長說可以聯絡想跟的教授聊天,
因此我就積極寄信給 UIUC 的教授約見面。
申請前我們分別在兩個不同的 conference 見過面, 聊天的過程也非常愉快,
他甚至還來我的 poster 前面聽我報我的研究成果。
申請前他就暗示我會上,並且給了我 UIUC 方面最優渥的 PhD package。
嚴格來說,這算是私下約見面而不是官方的面試
MIT
我跟這個 MIT 的教授算是很有緣份。我在清大時有天晚上想到了一個 idea,
想找看看有沒有相關的文章就意外發現了這位教授剛放上網的論文。於是,
我當晚熬夜把他的論文用 tensorflow 寫了一遍放到 github 上,也得到了他的 star。
後來在夏威夷參加會議時,我意外看到他在路邊等 Uber,
於是我馬上手刀衝上去自我介紹並另外約了一個見面時間聊半小時。
後來時隔七個月,他看到我的申請文件以後寄信問我是否在 Uber SF 上班,
是的話可以見面聊聊因為他剛好在附近。
人在多倫多的我看到這封信以後二話不說訂了當晚往 SF 的機票飛過去 (機票很便宜)。
最後他帶我參觀了他的公司 (OpenAI) 並且愉快的聊了一個半小時,
聊天過程他也說今年申請是史上最激烈,最後的 20 個候選人都有超過兩篇 top 論文,
但他們只能選不到一半
UC Berkeley
這間一直是我最想上的學校。在 1 月中收到夢幻教授寄來的官方面試信時,
我簡直不敢相信自己的眼睛。然而,面試的過程並不順利。
教授並沒有問我的未來規劃,取而代之的是永無止盡的技術問題。
面試完的當下,我真的非常沮喪 ... 覺得自己把僅有的一次機會搞砸了。
但誰知道,兩天後我收到了另一封同樣是夢幻教授的信。
他說跟前個面試我的教授談過了因此想要跟我私下聊聊。
原本預計 15 分鐘的聊天,被我們硬是聊成了一個小時。
話題也從我的背景聊到教授說服我放棄其他學校的 offer 加入 UC Berkeley,
甚至還聊到了我加入後每個學期的研究規劃。電話的最後,
教授跟我說:"今年能拿到面試的是 75/2300,你要為自己感到驕傲。
沒意外的話期待將來的合作。" 不過,最後我還是被拒了。
後來聽說 UC Berkeley 去年收了太多人 funding 吃緊,因此今年把 bar 調得更高。
這也從側面說明了申請跟運氣的關係是非常非常大的。
感謝
謝謝清大孫民老師
謝謝 Virginia Tech 的 Jia-Bin Huang 老師
謝謝 NVIDIA 的 Dr. Liu
謝謝 UberATG 的老闆
謝謝我的超強同事
謝謝一路上幫助過我的台灣前輩
謝謝所有的好朋友
謝謝我最愛的家人
祝大家順利!
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