クリステン・スチュワートが繊細な短編集で輝いている特定の女性

写真:IFC

それらの扱いやすい長さと複雑なプロットよりも刺激的な説明を優先する傾向があるため、短編小説は小説よりも間違いなく画面に転送するのが簡単です。映画製作者は、数百ページを数時間に凝縮しようとするのではなく、コンパクトで堅固な基盤から構築することができます。しかし、これらの適応のどれだけが実際にフォーマットの精神を捉えていますか?自由な謎と偉大な短編小説の鮮やかさ、あなたが数分間意味のある超特定の空間に投げ込まれているという感覚?特定の女性はほとんどよりも近づいています。ケリーライヒャルト(ミークスカットオフナイトムーブズ)によって書かれ、監督された)、この映画は、受賞歴のある作家マリーメロイの物語に基づいたマイナーキーのモンタナキャラクタースケッチの三連祭壇画のためにいくつかの映画スターを集めています。個々の物語をいくつかのアンサンブルタペストリーに織り込まず、代わりにレイモンドカーバーの声のいくつかの鋭い近似を提供するロバートアルトマンのショートカットのバージョンを想像してみてください。それは特定の女性です。

12月のフロントマンであるコリン・メロイの姉であるメロイは、実際にカーバーの比較で、彼女の言語の正確さとポケットサイズのドラマのアンビバレンスを獲得しています。Reichardtは、これらの特質を翻訳するために最善を尽くし、Meloyの散文に相関する適切にニスを塗っていない視覚を見つけ、彼女の会話の多くを再現します。最初のセグメントでは、ローラ・ダーンが弁護士を演じており、その絶望的なクライアント(ジャレッド・ハリス)は労働者災害補償から抜け出しています。2番目のセグメントでは、ミシェルウィリアムズとジェームズレグロは、一緒に建てている家のために砂岩を購入しようとしている両親です。そして最後の、最も長く、そして最高のセグメントでは、孤独な牧場の手(リリー・グラッドストーン)は、彼女の1頭の馬の町で教育法を教えている通勤弁護士(クリステン・スチュワート)に夢中になります。

彼女の生まれ故郷のオレゴンから、通常の撮影監督クリストファー・ブローヴェルトによって16mmの豪華な木目で撮影されたモンタナのより山岳地帯に移動しても、アメリカの最も静かな場所の美しさと絶望を伝えるための監督の贈り物は抑えられていません。オムニバス形式はライヒャルトのペースの変化ですが、特定の女性は、オールドジョイウェンディアンドルーシーなどの過去の映画と同じ平凡でメランコリックなレジスターで動作します。どちらも短編小説に基づいています。ソース素材は彼女の興味と強みを発揮し、Reichardtがキャラクターと環境の細部にほぼ独占的に集中できるようにします。斑点のある天井にある単一の電球。それを見つめている女性のように孤独に見えます。フラー(ハリス)が不十分に設定されたドアを調べる方法は、彼の職場での事故が危うくした仕事の専門知識を不在に示しています。映画を控えめに言うと、まあ、控えめに言うでしょう。以前に無法者の物語西洋人、そして彼らの通常のスリルの犯罪スリラーを取り除いたので、ここでライカートは伝統的な紛争の可能性すら低い物語に沈みます。(本物のハイステークスの危険の一瞬は、コミカルに軽視されています。)

最初の2つのビネットは、社会的な不快感を妊娠し、反クライマックスに満足しているため、主に「小さい」や「控えめな」などの褒め言葉を考慮しない人にアピールします。しかし、特定の女性を必見の見方にする傑出したものは、締めくくりの話です。小さな町の食堂のブースを横切って、孤独な人々のカップルが築き上げる偏った関係についての悲痛な両手。レイチャードは、メロイのテキストからの彼女の最大の逸脱で、主人公の性別を交換し、それが今では一部になっています-シェイエンの牛の女の子が町の外の教師をそっとピンで留めています、少なくともモンタナの深い田舎では。しかし、ほとんどの場合、映画製作者は2人の素晴らしい女優がこの痛々しいほど悲しいシナリオを自然に演じることを許可しています。スチュワートは、フランチャイズの仕事で何年も活用されていない巨大な才能の最新の証拠で、見知らぬ人と丁寧に交信することと安全な社会的距離を保とうとすることの間のあいまいな灰色の領域を巧みに伝えます。さらに注目に値するのは、彼女のシーンパートナーである新人のリリーグラッドストーンです。彼は、それを含む映画の日常のプロポーションに合わせてそれほど寛大に調整されていなかった場合、輝かしい脆弱性のパフォーマンスを提供します。

That last chapter ends on such a perfect note, with such a perfectly devastating final shot, that it’s disappointing when Reichardt opts to chase it with a small series of epilogues, briefly checking back in on the characters of each story. Since inconclusiveness is one of the film’s biggest merits, replacing an ellipsis with a period feels like a mistake. Also unnecessary are the tiny attempts to link the segments, mostly by allowing a character from one to briefly appear in another. Certain Women doesn’t require such connective tissue. It’s cohesive enough in its sustained mood, its overarching discontent, and the gently feminist frustration of seeing its headstrong characters—an attorney whose legal advice is ignored; a houseguest addressed only through her husband; two overworked night owls—rendered invisible by their culture. Like a lot of really strong short story collections, Certain Women is greater than the sum of its parts, even if one of those parts is also significantly greater than the others.

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データ製品は何をしますか?AI /機械学習は何をしますか?データ関連のタスク、これは大きな頭痛の種ですか?多くの人が疑問に思うかもしれません。私たちはデータプロダクトマネージャーの仕事に飛びついた人でもあります。元々はデータという言葉を聞いたばかりですが、私はとても怖いです。グースバンプがありますこの記事では、このイベントがやりがいのあるものであることを共有したいと思います(しかし楽しいです!)とにかく、私たちの使命は何ですか?そしてフィニッシュラインに到達する前に データプロダクトマネージャーになる前は、セラー向けのプラットフォームであるスクエアセラーセンターのNocNocでアソシエイトプロダクトマネージャーとしてこの分野での最初の仕事を始めました。これは、製品の小さな機能の処理から始まります プロモーションの作成 注文管理 仕事の範囲が継続的に拡大し始めるまで (すぐに)私がほぼ全域の所有者であることに再び気付くまで、売り手側で製品を製造してから1年後、NocNocは大規模なチーム変革の時代に入り、新しいチーム、つまりデータチームが成長しました。クロスファンクショナルチームで4つのポジションが連携します。これは、私たちが受け取ったデータ製品チームの最初のミッションです。問題が発生したとき、それは非常に残酷だと感じました。NocNocには数十万のSKUがありますが、各顧客が気に入った製品を見つけるにはどうすればよいでしょうか。一人一人が違う心を持っているので そして、顧客の数と増え続ける製品の数とともに 徐々に 製品を1つずつ選択して各ユーザーに提示することはできません。したがって、製品の推奨とパーソナライズを行うために機械学習を使用する必要があります。しかし、私たちは製品であるため、これまで機械学習の知識がありませんでした。そのため、どの機械学習を使用するかについて、多くの質問が頭に浮かびます。それはどのように機能しますか?データ側の製品であるためには、それがどのように機能するかをどの程度理解する必要がありますか?そして、この知識を持って、チームのメンバーと話をしますか?それで、製品はうまく出ますか?データプロダクトマネージャーの役​​割の最初のステップ、新しいチームの最初のキックオフ、先輩と一緒に座り、チームのビジョン、実行するプロジェクト、作業の分割に関する情報を収集することから始めます。とにかく、最初はただ座って聞くのは難しいことではないと思いましたが、結論として、最初のセッションに入った後、耳が完全に消えました。誰もが専門用語で話し合う データエンジニアは、データインフラストラクチャの隅にある懸念事項と障害を、使用されているサービスの10の名前とともに説明します。それぞれの名前は、サービスの機能が何であるかはわかりません。データサイエンティストは、推奨モデルとは何かを説明します。に基づく。「これを行うには、次の原則を使用します。協調フィルタリングですが、それがコンテンツベースのフィルタリングである場合は…」(新しいスターに夢中になっていると想像してみてください。他の人が普通について話すこと 聞こえないのは私たち一人だけです、ハハ)。それまでの間、記事を見つけたり、ウェブサイトで読んだり、YouTubeを視聴したり、コースを追加したりしてください。少なくとも会議の時間はみんなに追いつくことができるといいのですが 最初のプロジェクト?…顧客の行動に応じて何か良いことをする 家具を探す時間 またはさまざまな製品 NocNocのウェブサイトでは、彼は常に製品を念頭に置いています。したがって、顧客が探しているものは、見た目または似ている必要があります。あなたが見ている部分で したがって、私たちのチームはその機能を考慮します そのため、この類似製品推奨モデルのロジックを再調整し、A / Bテストを実行して、古いロジックと新しいロジックを比較しようと思いました。それほど難しくはありませんが、チームが類似製品推奨の解凍を開始すると、この類似製品推奨システムの問題を理解する前に、3つの課題があり、四半期はほぼ終わりました。しかし、問題を1つずつクリアした後、いくつかのA / Bテストを実行し、A / Bテストの結果から、新しいロジックによってカートへの追加率が大幅に増加しないことが明らかになりました。(重要なことに)それに投入された労働力は返された結果と一致しなかったと結論付けました._。

短いメモを使用した製品分析2#PA&Tools

製品分析とは何ですか?製品分析とは、データ分析を適用して、ユーザー、製品の使用状況、およびビジネスに関する洞察を得て、主要な製品の意思決定を行うことです。製品分析ツール製品のデータを分析したい場合は、最初に質問に答える必要があります。データを取得するにはどうすればよいですか。幸いなことに、使いやすい追跡ツールとデータ分析ツールがたくさんあります。

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