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Inside Out 2 (Divertida Mente 2) é um filme de ação e ficção científica dirigido por Wes Ball a partir de um roteiro de Friedman, Rick Jaffa e Amanda Silver e Patrick Aison, e produzido por Joe Hartwick Jr., Jaffa, Silver e Jason Reed. Produzido e distribuído pela 20th Century Studios, pretende ser a sequência de War for the Planet of the Apes (2017) e o quarto filme do reboot da franquia Planet of the Apes. É estrelado por Teague no papel principal ao lado de Freya Allan, Peter Macon, Eka Darville e Kevin Durand.




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Os jogadores que desempenham papéis em filmes são chamados de atores (homens) ou atrizes (mulheres). Existe também o termo “extra”, que é usado como um papel secundário no filme com poucos personagens. Isso é diferente do papel principal, que está se tornando cada vez mais importante. Como ator, deve-se ter o talento de atuação correspondente ao tema do filme em que desempenha o papel principal. Em algumas cenas, o papel do ator pode ser substituído por um dublê ou dublê. A presença de atores substitutos é importante para substituir atores que interpretam cenas difíceis e extremas, normalmente comuns em filmes de ação.




Os filmes também podem ser usados para transmitir certas informações sobre o produtor do filme. Algumas indústrias também usam filmes para transmitir e representar seus símbolos e cultura. A produção de filmes também é uma forma de expressão visual, pensamentos, ideias, conceitos, sentimentos e emoções em filmes. Os filmes em si são em sua maioria fictícios, embora alguns sejam baseados em histórias reais ou histórias reais.




Existem também documentários com imagens originais e reais ou filmes biográficos que contam a história de uma personagem. Existem muitos outros tipos populares de filmes, incluindo filmes de ação, filmes de terror, comédias, filmes românticos, filmes de fantasia, thrillers, filmes de drama, filmes de ficção científica, filmes policiais, documentários, etc.




Estas são algumas informações sobre filmes ou a definição de filmes. Essas informações foram citadas de várias fontes e referências. Espero que seja util.




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Seu primeiro programa de TV foi experimental, esporádico e, desde a década de 1930, só pode ser assistido bem perto do mastro. Programas de TV, como os Jogos Olímpicos de Verão de 1936 na Alemanha, onde o rei George VI foi coroado. No Reino Unido em 19340 e com o lançamento do famoso David Sarnoff na Feira Mundial de Nova York em 1939, esse meio continuou a se desenvolver, mas a Segunda Guerra Mundial paralisou seu desenvolvimento após a guerra. O filme mundial de 19440 inspirou muitos americanos, e eles compraram a primeira televisão. Em 1948, a popular estação de rádio Texaco Theatre tornou-se o primeiro programa de variedades semanal da TV. O programa apresentava Milton Berle e recebeu o título de “Mr. TV”, provando que Este tipo de mídia é estável e pode atrair anunciantes em formas modernas de entretenimento . Em 4 de setembro de 1951, a primeira transmissão nacional de televisão ao vivo nos Estados Unidos, quando o presidente Harry Truman (Harry Truman) fez um discurso sobre o cabo transcontinental da AT&T e o sistema de retransmissão de microondas no Tratado de Paz do Japão em São Francisco, ele já havia falado com o mercado local Empresa de radiodifusão. sim




❍❍❍ Formatos e gêneros ❍❍❍




Veja também: Lista de gêneros § Formatos e gêneros de cinema e televisão. Os programas de televisão são mais variados do que a maioria das outras formas de mídia, devido à grande variedade de formatos e gêneros que podem ser apresentados. Um programa pode ser fictício (como em comédias e dramas) ou não fictício (como em documentários, notícias e reality shows). Pode ser tópico (como no caso de um noticiário local e alguns filmes feitos para a televisão) ou histórico (como no caso de muitos documentários e FILMES fictícios). Eles podem ser principalmente instrutivos ou educacionais, ou divertidos, como é o caso em situações de comédia e game shows. Um programa de drama geralmente apresenta um conjunto de atores interpretando personagens em um cenário histórico ou contemporâneo. O programa segue suas vidas e aventuras. Antes da década de 1980, os programas (exceto os seriados do tipo novela) geralmente ficavam estáticos sem arcos da história, e os personagens e premissas principais mudavam pouco. [Citação necessário] desfeito até o final. Por esse motivo, os episódios poderiam ser transmitidos em qualquer ordem. [Citação necessário] Desde os anos 80, muitos filmes apresentam mudanças progressivas no enredo, nos personagens ou em ambos. Por exemplo, Hill Street Blues e St. Elsewhere foram dois dos primeiros filmes de drama norte-americanos da televisão a ter esse tipo de estrutura dramática, Em 2012, foi relatado que a televisão estava se tornando um componente maior das receitas das principais empresas de mídia do que o filme. [5] Alguns também observaram o aumento da qualidade de alguns programas de televisão. Em 2012, o diretor de cinema vencedor do Oscar Steven Soderbergh, comentando sobre ambiguidade e complexidade de caráter e narrativa, declarou: “” Acho que essas qualidades estão agora sendo vistas na televisão e que as pessoas que querem ver histórias com esses tipos de qualidades estão assistindo televisão.




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💪 Getting Started

Download Dataset

# Go to the data directory
cd data/

# Listing dataset files
aicrowd dataset list -c data-purchasing-challenge-2022 

# Downloading debug dataset (6MB)
aicrowd dataset download -c data-purchasing-challenge-2022 debug-v0.2-rc4.tar.gz

# Downloading all dataset files (~1GB)
aicrowd dataset download -c data-purchasing-challenge-2022 *-v0.2-rc4.zip  # download all v0.2-rc4 files

Don't have AIcrowd CLI installed? 🥺
You can install it here or Download Datasets without CLI.

Dataset Distribution

A quick distribution of the dataset is as follows:

The publicly released dataset is for local experiments and validating your code base. The private dataset which is used for all the phases during evaluation is different from the publicly released one.

NOTE The public dataset on which you run your local experiments might not be sampled from the same distribution as the private data set, on which the actual evaluations and the scoring are made.

Using this repository

This repository contains a submission template.

# Clone the repository
git clone https://gitlab.aicrowd.com/zew/data-purchasing-challenge-2022-starter-kit.git
cd data-purchasing-challenge-2022-starter-kit

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Download the dataset, and place it in `data/` folder
#   Check Download Dataset section above.

# Run codebase locally
python run.py

This runs all the phases (pre_training, purchase & prediction) locally and returns your score.

👥 Participation

The participation flow looks as follows:

Quick description of all the phases:

  • Runtime Setup
    You can use requirements.txt for all your python packages requirement. In case you are advanced developer and need more freedom, checkout all the other supported runtime configurations here.
  • Pre-Training Phase
    It is your typical training phase. You need to implement pre_training_phase function and it will have access to training_dataset (instance of ZEWDPCBaseDataset). Learn more about it by referring to inline documentation here.
  • Purchase Phase
    In this phase you have access to unlabelled dataset as well, which you can probe till your budget lasts. Learn more about it by referring to inline documentation here.
  • Post Purchase Training Phase
    In this phase, we collect the purchased lables from the purchase_phase, and train an EfficientNet_b4 model after combining the purchased labels with the training set. We use the ZEWDPCTrainer class to train and evaluate the models.

Miscellaneous

  • Prediction Phase
    In this phase, your code has access to a test set, we expect the prediction_phase interface to make predictions on the test set using your trained models. Learn more about it by referring to the inline documentation here. While we now do not use the results generated by your prediction_phase for computing your final scores (starting Round 2), having a healthy & functioning prediction_phase interface in your code is still important to us. This challenge is a part of a larger research project, where we will like to be able to analyze the predictions made by your models, and compare them across submissions. Hence, the evaluation interface will continue to test the functionality of your prediction_phase interface against a small test set.

🧩 Repository structure

Required files

File Description
ZEWDPCBaseRun (class in run.py) Entry point to your implementation. Your code goes here
local_evaluation.py Run your codebase locally on all the phases
aicrowd.json A configuration file used to identify the challenge and resources needed for evaluation
requirements.txt List of PyPI packages that should be installed for your code to run
submit.sh Utility script to submit your codebase as submission to this challenge.

Other important files

File Description
data/ Directory containing dataset (you don't need to upload dataset for submissions)
evaluator/evaluation_metrics.py Generates evaluation score locally
evaluator/dataset.py Dataset wrapper through which you can access the dataset and purchase the labels during purchase phase
evaluator/trainer.py Trainer class to run the Post Purchase Training Phase.

🚀 Submission

How does the process look like?

  • Prepare your runtime environment
  • Make submissions by adding your code
  • Get scores, iterate and improve! 💪

GitLab submission

We have added a quick submission utility script as part of this starter kit, to keep things simple. You can make submission as follows:

./submit.sh <unique-submission-name>

Example: ./submit.sh "bayes v0.1"

In case you don't want to use this utility script, please check out the submission guidelines SUBMISSION.md.

Notebook submission

You can also make submissions online using the notebook present here.

Evaluation hardware and timeouts

In Round 1, your code will have access to machine with 4 CPUS, 16 GB RAM, 1 NVIDIA T4 GPU and 3 hours of runtime per submission.

UPDATE
In Round 2 of this competition, Submissions will be evaluated based on five purchasing budget-compute constraint pairs (different numbers of images to be labelled and different runtime limits). The five pairs will be the same for all submissions. They will be randomly drawn from the intervals [500 labels, 2,000 labels] for the puchasing budget and [15 min, 60 min] for the compute constraint.

📎 Important links

✍️ Maintainers

Download link 1 ►►https://gitlab.pavlovia.org/-/snippets/16524

Download link 2 ►► https://git.forum.ircam.fr/-/snippets/26936

Download link 3 https://gitlab.aicrowd.com/-/snippets/208080

Download link 4 https://gitlab.pavlovia.org/-/snippets/16525

Merge request reports