TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #309 · 20.04

Проблема нового Бэтмена в том, что там герой ничего не делает и ни для чего не нужен. Вообще, я могу купить идею «Сделаем Бэтмена реалистичным не так, как попытался Нолан, а по-своему, в драматически-беспросветном стиле». Но у этого подхода есть проблема: в попытке стать реалистичным он стал заурядным. Кино не зря показывает, как люди с недоумением косятся на него в костюме, поскольку это плохо согласуется с реализмом. Посудите сами: если у нас вселенная, где костюм с ушами воспринимается, как что-то серьёзное и угрожающее (а не что-то детское и нелепое), то мы, наверное, ожидаем и относительно фантастических технологий, и некоторой запредельной типично комиксовой крутости героя. А здесь: боевые сцены совсем не впечатляют, но не из-за того, что сделаны плохо, просто они по-реалистичному надрывные и сумбурные. Это уместно в каком-нибудь Крепком Орешке, но там и герой не в костюме. Ладно, по канону Бэтмен не только ниндзя и миллиардер с технологиями, но ещё и невероятно умный детектив. Может, хоть здесь фильм не проседает? Увы. Герой, конечно, разгадывает загадки Риддлера, но, если внимательно посмотреть, то смысла в этом нет никакого. Полное отсутствие разгадок привело бы персонажей ровно к такому же результату. Одного злодея вяжут из-за аудиозаписи, к которой сам Бэтмен не имеет отношения. Другого палят простые копы почти случайно. Последние события вообще развиваются независимо от решения. В итоге мы получили фильм про Бэтмена, который вроде бы и показывает нам реалистичного персонажа, а с другой стороны делает его скучным и бесполезным на протяжении всего хронометража. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #olap

当前筛选 #olap清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14977 · 19.07.2025 г., 13:30

#rust#ai#bigdata#database#lakehouse#olap#rust#serverless#snowflake#sql Databend is an open-source, cloud data warehouse built with Rust that offers a fast, cost-effective alternative to Snowflake. It supports both cloud and on-premise deployment, handles massive data (over 800 petabytes), and processes over 100 million queries daily. Databend excels in fast query execution, real-time data updates, and simplified data ingestion without extra ETL tools. It includes AI-powered analytics, advanced indexing, ACID compliance, and flexible schema support for semi-structured data. Using Databend can save you money, give you full control over your data, and provide high performance for complex analytics on large datasets[1][3]. https://github.com/databendlabs/databend