「十字骨」再度證實漫威戲份已結束
坦言:《復仇者》的未來並不需要「十字骨」
法蘭克葛里歐最近宣傳新片《迴路追殺令》,他過往曾在《美國隊長:酷寒戰士》、《美國隊長:英雄內戰》辦演反派之一「十字骨」,行事暴躁也擅長體技,擁有不少粉絲,即便該角色退場之後仍多次被詢問是否會回歸漫威電影時空。
法蘭克就老實說了,不會。
「他們跟我之間的工作已經結束了,因為這個故事已經被說完了,而且也已推廣到之後更大的故事,所以,《復仇者》系列的未來並不需要十字骨。」
可惜了,但既然連宿敵美國隊長都不見了,看來十字骨再出現的機率也不高,所以這角色確定在《美國隊長3》已經正式領便當。
新聞來源:https://www.cinemablend.com/news/2562704/frank-grillo-has-some-blunt-thoughts-about-the-possibility-of-returning-as-a-marvel-villain-in-live-action
Marvel
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#美國隊長
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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轉:關於韓國瑜會不會選桃園市長?
讓我們看看 #韓國瑜的總統得票率
復興區 64.03%
龍潭區 46.71%
中壢區 43.70%
楊梅區 43.19%
平鎮區 42.37%
八德區 41.66%
扣掉宋楚瑜的得票,這些選區幾乎是每2票就有1票投給韓國瑜、張善政。此外,支持宋楚瑜的人比較可能挺藍,且是不可能投給民進黨的,最近,隨著後悔投給韓國瑜的操作,#韓國瑜聲望正在回升,在桃園的支持度超過40%。
因此,誰說韓國瑜不會贏桃園市長?
就算他沒辦法選贏市長,參選的過程中韓粉的政治獻金捐款也非常可觀,隨便就可以募好幾億,可以讓整個韓團隊活下去,這難道不是聰明的策略?
Think about it!一切都再合理不過了,就只是有些人還不敢面對現實而已,Get ready for any possibility!
【回顧】
一「韓國瑜下一步!媒體人斷言「被徵召參選桃園市長」機率最大 2關鍵曝光」
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=1899323753541028&id=584986081641475
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「醫用設備檢驗自動判讀系統 AVS®」可針對產品設計初期頻繁的設計更正時,能快速進行產品設計驗證、進行品管時亦可縮短人員訓練時間、同時快速製作檢驗紀錄,並依循法法規標準,完成品質檢驗。確保客戶的醫療產品生產過程中符合法規標準,並將人為疏失機率降到最低。
“AI-Based Verification System (AVS)” can be applied to each stage of a product’s development and manufacturing process: fast design verification when making frequent design corrections, shorten personnel training time during quality management and produce inspection reports, and complying to quality verifications.
This system ensures that a client’s medical device is compliant with regulations throughout its entire product lifespan, and eliminates the possibility of human-error.
#台灣國際醫療展 MEDICAL TAIWAN
Oct.15-17, 2020 @ TaiNEX 2
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【Visitor Registration】https://reurl.cc/Oq7z5g
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※ 引述《andy2007 (...)》之銘言:
: 各位前輩好,我對於likelihood 和 probability 的理解有些困難,想請求前輩們的指點
: 在維基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_function
: 提到說:
: 機率 :用於在已知一些參數的情況下,預測接下來的觀測所得到的結果。
: 似然性:用於在已知某些觀測所得到的結果時,對有關事物的性質的參數進行估計。
: 並且用以下例子來解釋:
: 已知投出的硬幣正面朝上和反面朝上的機率各自是p_H = 0.5
: 則投兩次都是正面朝上的機率是0.25,就是
: P(HH | p_H = 0.5) = 0.5 * 0.5 = 0.25
簡單來說 如果機率事先給定 出現某一pattern的機率
很容易算出
: (在已經知道硬幣正面朝上的機率是0.5時,求出兩次都是正面朝上的機率)
: 而
: L(p_H = 0.5 | HH) = P(HH | p_H = 0.5) = 0.25
: 在觀測到兩次投擲都是正面朝上時,p_H = 0.5 的似然性是0.25
: (這並不表示當觀測到兩次正面朝上時p_H = 0.5的機率是0.25) <= 這句話是什麼意思?
: 他的意思是說
而likelihood反過來 再已知pattern的情況 我們要去"猜" 原本的機率
今天你丟一硬幣連續兩次 都是正面
若已知硬幣出現正面的機率>0 (不是兩邊都反面的假硬幣)
那我們可以去"猜" 這個硬幣 本來出現正面的機率
這個硬幣 有可能是 出現正面的機率是0.01 也有可能出現正面的機率是0.99 甚至是1
但是L(p_H=1| HH)=1 並不是說 出現正面的機率是1 這只是一個參考值
而這個值只是要告訴你 這個硬幣正面機率為1 比正面機率為0.99的機會大
多想幾個例子
如果硬幣正面機率為0.01 連續兩次正面就是0.0001
如果硬幣正面機率為0.99 連續兩次正面就是0.9801
如果硬幣正面機率為1 連續兩次正面就是1
看起來 似乎 最有可能的情況就是 這個硬幣本來就是兩邊都正面
再換個例子 今天玩一個小遊戲
某人擲一硬幣 兩次 皆出現正面
請你和路人ABCDE猜測這硬幣原本出現正面的機率 看誰猜的最接近
請記得猜1的機會最高
: L(p_H = 0.5 | HH) = 0.25 不是:
: 當觀測到兩次都是正面朝上時,會使得"硬幣正面朝上的機率為0.5"
: ↑
: 這件事情的機率是0.25 (是這個意思嗎?)
不是
: 但是這兩個式子卻是用等號連結起來 L(p_H = 0.5 | HH) = P(HH | p_H = 0.5) = 0.25
: 那這樣子要怎麼解釋 "p_H = 0.5 的似然性是 0.25"?
: 被名詞搞的暈頭轉向 Orz,到底什麼是似然性(likelihood)?
: 可否用淺顯易懂的方式來區分 likelihood 和 probability?
: 除此之外,機率密度函數(pdf)的積分一定為1,但是似然函數的積分不為1
因為likelihood不是機率 當然沒有需要pdf積分為1的問題
: 這是為什麼呢?可以用比較直觀的想法來解釋嗎?
一句話解釋
likelihook是用已知觀察事件 對欲檢定參數的機率 的可能性作估計
: 程度很差,謝謝各位前輩指點迷津 <(_ _)>
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◆ From: 58.115.142.236
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