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第四个故事《旅行团》通过一支旅行团的艰难旅程，展示了团队合作和困境中的坚韧精神。这一故事通过多个角度展现了团队成员面对逆境时的各种选择。
第五个故事《铁路工人》聚焦于铁路工人在修建铁路时所面临的困境和考验，突显了个体与工作环境的交互关系以及对未来的期许。
第六个故事《歌手》以一场在酒吧中演唱的歌手为中心，通过音乐的表达，呈现出生活的无常和突如其来的命运转折。
整个电影通过这六个独特而又相互关联的故事，构建了一个关于生命、死亡、命运和人性的复杂画卷。音乐作为贯穿始终的元素，与每个故事相得益彰，为整体情感深度增色不少。影片通过西部题材的独特视角，为观众呈现了一个既荒诞又真实、既残酷又温暖的美国西部世界。
总巴斯特·斯克鲁格斯的歌谣》是一部融合音乐、故事和影像艺术的杰作，通过对细节的精心雕琢，创造了一个令人沉浸其中、难以忘怀的电影体验。
《沉默的教室》：揭示社会主义制度底层沉默的力量
由拉斯·克劳梅执导的《沉默的教室》是一部深刻而震撼人心的德国电影，以1956年东德一所高中班级沉默一分钟为起点，引发的连锁反应将观众带入了东德社会主义制度下的沉重探讨。
影片以小小的事件为切入点，巧妙地揭示了社会主义制度下围绕言论自由、思想自由和人权等核心议题的问题。观众在电影中感受到沉寂的力量，这种沉寂并非来自无言，而是来自无奈和对制度的抗争。
电影通过班级沉默一分钟这个微小而有力的象征，点燃了对匈牙利十月起义的悼念之火。这个看似简单的举动，却在当时的社会主义制度下引发了安全部门的监视和迫害。导演通过这个小事件，将观众引向更深层次的思考，探讨了制度对个体权利的侵犯和对抗的可能性。
影片中的每一场戏都如同一幅深沉的画卷，描绘出东德社会底层的沉默与反抗。
拉斯·克劳梅的《沉默的教室》通过小事件反映大问题，通过底层的沉默展现对制度的无声抗议，这使得影片不仅是对历史的还原，更是对人性的深刻观察。
《巴斯特·斯克鲁格斯的歌谣》是一部让人陷入深思和沉浸其中的西部题材选集电影，由伊桑·科恩和乔尔·科恩执导。这部影片以六个独立的故事为基础，每个故事都是一幅关于美国边境的生动画卷。导演通过冷峻而细腻的镜头、犀利的剪辑以及极具紧凑感的节奏，勾勒出西部世界的残酷和无情，让观众沉浸于每个故事的深刻内涵。
第一个故事《巴斯特·斯克鲁格的歌谣》通过吉他手和他的忠诚白马老丹在西部山脉中穿越的旅程，呈现了一场音乐之旅与对抗挑战的战斗。这个故事以音乐为主线，通过歌曲传递出生命的坚韧和对抗命运的决心。
第二个故事《银行抢劫犯》则描绘了一位银行抢劫犯在逃亡中与神秘陌生人相遇的情节。这段故事在西部风景的背景下展开，通过冲突和相遇，勾勒出生死、命运的不可预测性。
第三个故事《酒店晚餐》以一场老牛仔与年轻女子在旅店共进晚餐的场景展开，深刻探讨了年龄与时光流逝对人生态度的影响，以及生命中的一瞬间可能改变一切的主题。
Step1: Initialize the population, randomly generate a set of individuals that meet the fitness requirements as the initial population.
Step2: Non-dominated sorting, according to the objective function value of individuals, the population is non-dominated. The non-dominated ordering divides the individuals into different ranks, and the individuals in each rank are not dominated by the more superior individuals.
Step3: Crowding Calculation, In order to maintain the diversity of the population, NSGA-II uses the crowding distance to measure the distribution density of individuals in the target space. Crowding degree distance indicates the density of target vectors around an individual, and a higher crowding degree distance indicates a more dispersed individual.
Step4: Selection operation to select a certain number of individuals as parents based on non-dominated ordering and crowding degree distance.
Step5: Crossover and mutation, perform crossover and mutation operations on the selected parent individuals to generate new offspring individuals.
Step6: Update the population, merge the parent and child individuals, and perform non-dominated sorting and crowding degree calculation according to the population size.
Repeat Steps 2-6 until the specified stopping condition is reached (e.g., number of iterations or optimal solution reached).
How it works:
K-means: K-means is an iterative, distance-based clustering algorithm. It iterates until convergence by assigning data points to the cluster centers closest to them and updating the cluster centers.
SOM: SOM is an unsupervised learning algorithm that works based on competitive learning. In SOM, a neuron grid is defined and the data points are mapped onto this grid and clusters are formed by competitive learning and adjustment of neighborhood relations.
Model Structure:
K-means: K-means divides the data points into K clusters, each represented by a cluster center.
SOM: SOM uses a two-dimensional lattice of neurons, where each neuron represents a cluster and neighboring neurons are similar in the feature space.
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O TROUPE of little vagrants of the world, leave your footprints in my words.
——Rabindranath Tagore
