《黑客帝国》观后感

黑客帝国 The Matrix(1999)

年代: 1999

地区: 欧美

人物: 基努·李维斯 / 凯瑞·安·莫斯 / 劳伦斯·菲什伯恩 / 基努·里维斯 / 凯瑞-安·莫斯 / 雨果·维文

简介: 基努李维斯又带来了一部令人兴奋的电影。本片被许多影评人评为1999年最棒的科幻影片。在不久的将来，一名年轻的网络黑客尼奥基努李维斯发现看似正常的现实世界实际上是由一个名为“矩阵”的计算机人工智能系统控制的，人们就象他放牧的动物一样。尼奥在网络上查找关于“矩阵”的一切。在。在一名神秘女郎特蕾妮嘉丽安莫斯的引导下见到了黑客组织的首领摩菲斯劳伦斯费许本，三人一起走上了抗争“矩阵”的征途。 “尼奥，你曾经作过这样的梦吗，你坚信不移的东西都是真的吗？你能从那样的梦中醒来吗？你能分辨出梦境与现实世界的区别吗？”尼奥不顾一切地想追寻“矩阵”的真相，他在梦中总是听到关于它的耳语，这是一种神秘的不可知的东西，他清楚地感觉到自己正在受它的控制。 “矩阵是什么？”尼奥不知道，但是他相信摩菲斯这个在传说中被描绘成非常危险人物的黑客能够给他答案。摩菲斯：“没有人能够说明矩阵是什么，你只有亲自去看。” 尼奥面对着另外一个问题：他就是它吗？虽然不知道为什么，尼奥的答案就是“不是”。摩菲斯的朋友塞弗同意他的观点。而其他人则不那么肯定。另外，还有人在保护“矩阵”，冷酷的史密斯探员一伙掌握着令人震惊的秘密。尼奥、默菲和特莱妮必须用他们的生命对抗强大的敌人来追寻答案、寻找自我。他们的每一步都是危机四伏

《黑客帝国》观后感

也许在物质的世界里，我们无法随心所欲，但是在精神的世界里，我们可以成为上帝。只要相信。
从前我们真的以为天上有神，我们相信他，穷毕生之力侍奉他，并且相信在死后可以追随他。在这样的信仰中，神就真的存在。
不管科学如何发达，人都是感性的生物。真理是看不见，摸不着的，只有通过感知的解码，我们才能间接了解真理。物质世界是绝对真理的，也是人不能理解的，我们所说的看见，听见，其实是眼睛和耳朵提取的信息经过大脑的处理转化而成的感知性信息。难道我们可以认为狗和人闻到的气味是一样的吗？难道我们可以认为蝙蝠也和人类一样听吗？苍蝇的眼睛里的图像，会是人眼里的图像吗？同样的物质因为感知器官的不同以不同的方式解码。因为我们相信这种感知，所以它们是真的。
《黑客帝国1》的主旨就在这里。母体代替了我们固有的感官解码，而且因为我们相信它们，因此它们也就是真实的。一旦我们不再相信，它们就不再真实。吃下红色药丸，选择真相，尼奥走进真实的荒漠。原来的世界不再可信，一切在瞬间崩溃。
感觉并不真实存在，只是我们相信而已。相信自己痛苦，于是我们痛苦，相信自己幸福，于是自己幸福，相信憎恨，所以憎恨，相信爱，所以爱。在感觉的世界中，如果不相信，是不可能跳过万丈悬崖的。只是，相信本身是难以逾越的。尼奥第一次见先知时得到的答案其实是他自己的回答，直到死亡前，他都不是救世主。最后，屈尼蒂的话使他相信自己是救世主，这种相信才是尼奥成为救世主的直接原因。

人类创造ai，奴役ai，ai反抗，被人类放逐，在地球的角落建立起ai的国度。人类不允许，也不认可这样的存在，于是发动战争。在节节败退之后，提出了遮蔽太阳以切断ai的能源供给以击败敌人的策略。最终人类以失败告终，而ai也找到了更好的能源替代——人类。 ai栽培人类，将发育到一定程度的人类放入电池仓，用人类的生物电为其供给能源。为了防止人类醒来，建立起来matrices矩阵世界，也就是母体，来实现对人类的精神控制。为了稳定人类的精神世界，ai（架构师）起初建立起完美的虚拟世界，但是这与人性不符，人类的现在考虑如何存数据。可以用并查集合并两个集合，并且在合并的时候一定要将小的集合合并到大的集合中去，因为小集合合并到大集合中，最后的集合一定大于小集合元素数量的两倍，因此合并的时间复杂度不会超过logn。思路：判断当前变化的位置对结果是否会产生影响，在询问前先计算有多少ABC, 每次变换位置x前后扫描一下[x - 2, x + 2]范围内是否有ABC，变换前有让cnt --，变换后有让cnt ++思路：三进制转换，可以参考二进制，先把当前可以加入的最大的3的幂次加入,这样一定可以凑出答案。设 s=nums[i]+nums[j]+nums[k]，为了判断 s 是不是与 target 最近的数，我们还需要用一个变量 minDiff 维护 ∣s−target∣ 的最小值。分类讨论：如果 s=target，那么答案就是 s，直接返回 s。如果 s>target，那么如果 s−target<minDiff，说明找到了一个与 target 更近的数，更新 minDiff 为 s−target，更新答案为 s。然后和三数之和一样，把 k 减一。本文深入剖析算法在大数据中的核心作用。从提升大数据处理效率和助力智能决策两方面展开，涵盖数据过滤与清洗、并行计算优化等多种算法，结合实际案例与代码示例，阐述其原理、优势、局限性及优化方法。强调算法与新兴技术融合的未来发展方向，同时关注安全性、伦理和社会责任。呼吁读者参与互动讨论，分享算法应用经验及对未来发展的期待建议。