レニー・ハーリン監督のエッセンシャルジャンルの映画、ランク付け

彼は私のすぐ後ろにいますね。エクソシスト:始まり

最近、フィンランド生まれの監督レニー・ハーリンは、悪名高いカットスロート島で彼女を監督したジーナ・デイビス の元夫として主に知られています。しかし、彼の長く、時には奇妙なキャリアはそれ以上のものを含んでいます。例:超スマートなサメ

彼の最近の功績は、ジャッキー・チェンとジョニー・ノックスビルを組み合わせたバディ・コップ映画である2016年のスキップトレースを含む中国の映画産業への彼のセグを反映していますが、彼の映画はアクション映画に重きを置いており、そのほとんどは通常の「ジャンル。" その理由のダイハード2フォード・フェアレーンの冒険はここで、申し訳ありませんではありません、ブルース・ウィリスとアンドリュー・ダイス・クレイsuperfans-が、我々は、我々は認めるよやったこれらのカップルとの境界を伸ばします。

また、当社は2014年のオフに左ヘラクレスの伝説(ない2014のヘラクレスをドウェイン・ジョンソン主演 ;ハーリンの映画は、主演トワイライト二バナナケラン・ラッツ)を、それが吸うので。

2004年と2005年には、基本的にエクソシストIVの2つの異なるバージョン(どちらも前編ですが)が劇場に登場しました。ポール・シュレイダーの素材への取り組みに満足しなかったスタジオの幹部(ドミニオン:エクソシストの前編)は、ハーリンを雇って映画をエクソシスト:ザ・ビギニングに「改造」し、シュレイダーに現金を渡して彼の作品を完成させました。とにかく映画。レビューに関しては、どちらの映画も勝者にはなりませんでした。シュレーダーの映画は一般的に優れていると見なされていましたが、それほどではありませんでしたが、シュレーダーの数か月前に公開され、より多くのリリースを受けたハーリンの映画は、興行収入で優れていました。

15年以上後、そのすべての監督スクランブルは、必要な手段で利益を上げるというハリウッドの永遠の探求におけるもう1つの愚かな脚注のように感じます。エクソシスト:ビギニング 1949年に設定され、 ステラン・スカルスガルドを若くてすでに最高に世界的に疲れているメリン神父として主演していますが、俳優は実際には年老いたマックス・フォン・シドー エクソシストにいたよりもほぼ10歳年上でした第二次世界大戦で目撃したナチスの恐怖に悩まされ、信仰に強く苦しんでいるカトリック教会を離れると、メリンは東アフリカ(文化的感受性がやや不安定な場所)の発掘調査に参加し、その中に潜んでいる悪を発見しますアーティファクト。

正直なところ、The Beginningは、ショービズの伝説が明らかにしたほどひどいものではありませんが、ホラーの歴史の中でその場所にふさわしくないと感じるほどの道の途中です。一つには、それは恐ろしいイメージにあまりにも重く傾いています—ウジ、ボイル、くちばしの眼球、子供に対する暴力— 1973年のオリジナルによって完全に伝えられた深い這う恐怖のどれも運ばない奇妙なショックを生み出します。

確かに、山岳救助スリラーのクリフハンガーはほとんどジャンルの映画ではありませんが、それを上に押し上げる要素がいくつかあります。共同書いた脚本シルベスター・スタローン、ゲイブ、だった彼女の死に数百フィートを急落女性(送信壊滅的な事故のために自分を責めるコロラドレスキューレンジャーとして星ことでパルスドキドキ恐怖のレベルエクソシストを:映画の最初の行為で始まりますか?)。その罪悪感を克服し、ジャニーン・ターナーとマイケル・ルーカーが演じる脇役の良い恵みに戻ることは、ゲイブが突然の嵐の間に救助の呼びかけを手伝うことに同意したときの動機付けの要因です。

それは立ち往生したハイカーにつながるのではなく、ジョン・リスゴーが率いるトリガーハッピー泥棒のギャングが「英国のスーパーヴィラン」のアクセントを曲げて、米国から奪ったばかりの1億ドルと一緒に墜落しました。財務省。ほぼ完全に雪の山で行われるクリフハンガーは驚異的なスタントと同様に驚異的な風景で満たされています。どちらも、誰かのピーナッツバターのチョコレートのアイデアから作られたように感じられるプロットを強化しています。強盗がうまくいかず、極端なウィンタースポーツ。

ハーリンと当時の妻のジーナデイビスは、この悪名高い予算超過の海賊糸でローストされました。これは、カリブ海映画の最初の海賊 がスワッシュバックリングを興行収入に変える約10年前に出てきました。我々はすでにに行ってきたためにマットカットスロート・アイランドの前に 、しかし、繰り返しに:それは確かに大きすぎると愚かな、そしてそれについての特定の物事は特によく老化していないが、それはまた、合法的に楽しい映画です。ジーナ・デイビスを生意気な海賊として世界に与えた映画に、どうして怒ることができますか?

あなたは私たちがそれらの高価な海賊を愛していることを知っていますが、1997年の分割前のハーリンとデイビスの最後のコラボレーションは簡単に彼らの最高でした。シェーン・ブラックが 脚本を書いたこの映画では、デイビスはサマンサを演じています。サマンサは、かわいい娘と献身的なボーイフレンドがいて、人生はかなり完璧です...彼女は記憶喪失で、過去8年前は何も思い出せません。 。サムがすぐに発見したように、サミュエル・L・ジャクソン が偉大なエランと遊んだ私立探偵の助けを借りて、彼女は実際にはチャーリーであり、彼女の前世でいくつかの主要なルーズエンドをぶら下げたままにして、敵が危険にさらされている超スパイの暗殺者です彼女が行動に戻ったことに気づきます。

ロングキスグッドナイトは、不機嫌そうなサムが中に潜んでいる悪党を発見するいくつかの非常に満足のいくアクションシーンを提供しますが、それはまた、デイビスに彼女のアイデンティティの2つの非常に衝突する側面を通して精神的にパズルを解く余地を与えます-そして過充電されたチャーリーに食い込みます味わいのあるキャラクター。

エルム街の悪夢3番目のエントリ 、シリーズの最高の作品 として賞賛されることがよくあります。この第4回の記事では、1988年に本格的な文化ジャガーノートであるフレディクルーガーと一緒に、クリエイターのウェスクレイヴン の斬新な物語に、より気楽なアプローチを取り、殺すたびにニヤリと笑いました。しかし、1980年代半ばのMTVの美学と、目立つように配置されたサウンドトラックジャム(ファットボーイズの「AreYou Ready for Freddy?」を含む、悪役自身のラップスキルをフィーチャー)によって支えられた、その奇妙な明るいエネルギーに異議を唱えることはできません。全体が映画というよりミュージックビデオのように感じることもあります。

しかしザ・ドリームマスターは土地に第3の膜-楽しい事実を生き残るために管理されているすべての十代の若者たちを殺し、将来のオスカー受賞者ブライアン・ヘルゲランドの残酷な打撃ん(LAコンフィデンシャル)は、共同書いたスクリプトが全体で実行されているユーモアの邪悪な感覚だがワードプレイ(キャラクターの犬は「ジェイソン」と名付けられ、ヒロインは「クレイブイン」ダイナーで働いています)と、バグ嫌いの女の子がゴキブリに変身してローチモーテルで押しつぶされるなど、非常にばかげた殺人があります。ちなみに、食堂はまた、私の個人的な好みのシーンの設定で任意の 悪夢私たちが実際に彼の犠牲者-魔法の総一瞬だけ1988年の最高の実用的なの小さな、叫んヘッドでミートボールに覆われたピザにフレディ間食を見ている映画、効果が生き返る可能性があります。

数年後にロングキスグッドナイト、サミュエル・L・ジャクソンは、のいずれかで絶頂に達することを、この水生スリラーで小さな役割のためハーリンと再会で最大の画面上の死亡任意の映画、これまで 。そのシーンは、ディープブルーシーをカルト映画のパンテオンに昇格させるのに役立ちましたが、基本的な前提(サメは実験的なアルツハイマー病の治療のためにモルモットとして働いた後、恐ろしい天才になります)、設定(海の真ん中に浮かぶ実験室、嵐ロールイン)、そしてキャストの残りの部分(特に常駐シェフとしてのLL Cool J )も非常に注目に値します。非常に歯ごたえのあるこのB級映画がなければ、優れたサメ映画のリストは完成しません。

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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._。

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