第一篇：titanic影评
15年，你好，Titanic！你好，Jack & Rose！
——《Titanic》影评 笔者看这部电影一共三次，一次是6岁上映的时候，一次是2年前高考完想重温旧梦魔怔似的点进去了，第三次就是今天，上映之后的第一个周末，也就是今天。15年，笔者还是没有找到那个可以共赴一生的人去看这部电影，和朋友一起去了电影院。15年，有太多的变化，太多的感慨，不仅是荧幕中的主角，曾经瘦的跟条木棍似的莱昂纳多抵不过岁月的沧桑，也还是有了发福的迹象，美貌的凯特温斯莱特在化妆过后也许不明显，但是卸妆之后也有了深深的皱纹。
Titanic代表着太多的东西，它不仅仅是一个沉沉的梦，它在97年的时候是当时电脑技术运用于电影的最高代表，它在97年被提名和包揽了太多的奥斯卡奖项，也长时间占据着电影票房首位。
5年之后，在阿凡达开启了3D时代之后，在真正的Titanic沉没了100年之后，《Titanic》3D版本千呼万唤始出来，带领我们再次起航。
笔者这里实话实说一些自己的想法，有赞誉，也有一些批评的东西，纯粹是娱乐之作，不喜请绕道。
15年年前，笔者在一个早晨，被母亲叫醒，骑车带着我去了当年杭州最大的电影院之一——东坡大剧院，周末看电影算是那时候我们家的一个周末固定的娱乐节目。那个时候我是一个连接吻的动作都不能理解它的意义的孩子，我还记得我看到画画那个镜头的时候一脸错愕地看着前所未见的景象，底下有些躁动，有人暧昧地暗笑，有人倒抽一口凉气，甚至有人因为传说中的一刀未剪暗自叫好，我拉着妈妈的衣角，想让她解释一下这个“突发状况”，结果她一手把我拍开（= =|||），等我锲而不舍地再次拉着她的衣角，她跟我解释：他在画画。
我当然知道他在画画，我在幼儿园也学画画，但是我们可没有像Jack那样画画啊。时至今日，15年前，在电影院让我印象最深的，其实并不是电影本身，就我当时的年龄能够理解这部电影的40%好像都不可能，特别是在背景知识的极度匮乏之下。
而让我震撼到的是当时1000个人左右的放映厅，坐的满满当当，连偏僻的角落基本都有人落座，当然那样的场面和现在的小包厢是完全不可比拟的，让我最感动的是，当风笛的开始吹奏，当席琳迪翁的歌声响起，当大厅的照明灯打开，大家恋恋不舍地站起来，不紧不慢地站起来，热烈地鼓掌，拼命地鼓掌，一时间掌声响彻大厅。
今天笔者去的是另一座城市最好的一家电影院，本以为会排成长龙，特地提早半小时门口等候，没想到开场的时候小小的包厢里只坐了十来个人。荧幕小的缺点并没有因为壮观的3D效果而改观，显然男同胞对这部影片的兴趣远不及女同胞，中途居然有男生接了电话，虽然是在片尾快结束的时候，倒是听到不少女生小啜泣。
在刚知道Titanic重现江湖的时候，笔者还有一点小小的激动，对于Titanic的感受早已不再是电影的本身，有一种15年老友重逢之感，但是老实说，笔者在看电影的时候，就觉得远远没有那么激动了，几乎完全可以预测下一秒的情节和镜头，没有丝毫的猎奇和新鲜，有的时候我甚至觉得有些无聊和郁闷，我当时心里就感慨，也就卡梅隆有这个本事炒冷饭，换做任何一个导演都无法有这个胆量和自信做这件事吧。
记得看《Titanic》的宣传片的时候，很让我感动的一句话就是卡梅隆说的：Titanic is my baby。
暑假的时候看过《哈7》的3D，说实话，技术还是蛮拙劣的，除了几个大场面3D效果还是可圈可点，特别是伏地魔灰飞烟灭的时候那个破碎的场面很是逼真，但是凡事设计到人
物的画面效果都很拙劣，就好像是地摊上看到那种有层次的所谓的“3D”的装饰画一样。
但是《Titanic》的3D效果不同，即便是人物交杂的时候，每个人立体的效果还是很明显（以至于笔者看完以后都有点眩晕地吐了= =|||），即便是短短一个瞬间的镜头画面的质感都很好。
卡梅隆就是卡梅隆，即便是有些人再不屑电影中的男欢女爱，他总能掰点什么让你心甘情愿地掏钱。
15年前，笔者第一眼看到莱昂纳多的时候，看得小鹿乱撞，沉浸在Jack海葬的情绪中难以自拔。我始终认为，天朝人有一种深深的金发碧眼的情节，无论对男的还是对女的，永远都那么奏效。
而15年前的中国，染发远远没有眼下那么时兴，能够陷入那个自由真诚的金发碧眼男孩几乎是笃定的事。
但是15年后，我更加专注于Rose这个角色，毕竟整个故事是站在她的角度上叙述的，比起Jack这个角色，其实Rose这个角色更加饱满，而且时间更长（虽然两个人出场的时间差不了多少）。凯特温斯莱特不仅有着姣好的面容，在性格上也把这个果敢的大小姐也演的活灵活现。而莱昂纳多在这份感情上的有些卑微和稚气还是在他的洒脱和大胆的性格上点了一个小小的污点，也许年龄使然，15年后的今天，若是我生命中出现一个可以拯救我世界的Jack，我依然会像Rose那样用尽余生感谢他，但是我未必会像Rose那样选择他。
15年前，被那个爱情故事深深感动，被两个人夕阳下的船头拥吻醉迷，被两个人在通道中的奔亡震撼，被那个星空下两个人最后的一席话湿了眼眶。
但是15年后的今天，就感觉这份爱情除了这些，还是感觉到了几份类似矫情的东西。总觉得几天的爱情还是不靠谱。况且当时人物设定的时候Rose才17岁，笔者早已过了那个年纪，17岁的笔者虽然没有经历过爱情，但是还是从身边人那里看到过是啥模样。
如果说，没有这次沉船，面对他们两个的，也许未必尽是幸福。或者说，没有这次沉船，Jack活在Rose心里就不一定会有那个84年。
如果剖析这份爱情，其实大家说的白富美和屌丝小三神马的，是一个蛮公正的定义，蛮本质的定义。
我不能说，这份爱情能不能终老，但是17岁的爱情就是这样，浪漫，疯狂，跟着感觉走。但是15年之后，吸引我的不会再是17岁的那份感觉，而是70岁的相濡以沫。
15年前的英文配音比较符合这两个人设定的年龄，15年后我看的中文配音男的声音实在成熟地过分，而且缺少一点邪气和痞气。
15年前的一刀未剪，一时间成为当年连迷你裙都不敢穿更别提热裤了的中国的一段佳话，亚洲人向来以保守成著，当然现在笔者看起来多少有点道貌岸然的虚伪感。就像笔者前面提到的那个画画镜头的反应，百态众生，多少可以体现在场人物的不同心里。而当时笔者年幼，对于画画镜头尚且理解困难，更别提那个车震了（= =|||）所以导致笔者在学那篇英文课文之前对于这段子完全没有印象。
15年后的今天，广电总菊把一只毒手伸向了艺术和纯洁且不算过分露点的片段引起群众愤怒。正所谓，淫者见淫，官方的措辞显得过分苍白牵强甚至幼稚可笑。不过笔者看过之后表示，幸好cut部分不多，所以不知出于何种目的和出发点的他们，15年来中国经济发展了那么多，但是我们的精神世界呢？真的就比15年前好很多吗？
15年前的我，总是把关注点放在了爱情上，15年后，不仅对于各种出现的角色有了一份敬意，船长、副手、船员、老者、乐队，更是对那个在危难中坚持“保护弱者”原则的民族有了一种崇高的敬意！
虽然Titanic救援登船的时候大家都很慌乱，但是对比起天朝的春运其实也差不了太多。但是大家试想，如果中国有那么一次灾难的话，很难说，会不会有人因为孔子一句“唯
小人与女子难养也”而将妇女和小孩落在船上。
15年前，我看的是沉船，《Titanic》将沉船贯穿半部电影的细节发挥到极致，特别是最后烟囱掉下，船体折半沉没的那段，气势滂沱；15年后我看的是深海。那种平静和安宁的感觉，无论是画面中那个水中漂浮的白衣少女，还是坠入海底的海洋之心，那种有点透明的色彩和安静的星空，让我的心感到一种回归，我相信，那是生命表现的一种方式，一种最原始的方式。
You jump,I jump.如果是我，我会怕一个人活着。
这就是中国电影和国外电影的区别了，中国电影一般结局大抵会安排着Rose终生守着对Jack那份思念，只身一人。但是《Titanic》的安排确实让她开始了崭新的生活，有了丈夫，还有了孩子。
缅怀一个人的方式有很多种，既然爱他，为了他，就要好好地活下去。因为那是他所希望的，是他用生命换来的。
Titanic最吸引我的依旧是这部电影的节奏感，爱情线和沉船线的交织，各种小人物命运的交代，没有破坏掉这部电影应有的节奏感。看过这部电影原来的结尾，冗长和乏味，几乎把原版的节奏感破坏了，还好导演果断cut，才没有狗血的烂尾。剧情还算是张弛有度，虽然有不少人对于电影中表达的爱情表示嗤之以鼻，但是whatever，你不得不承认那些背景衬托下的场景很美妙吧。
以及本片在刻画直面死亡的时候，每个人的反应非常传神，很多动作不难看出有些名画的影子在。这点也颇为欣赏。
15年前的席琳迪翁因为我心永恒，一曲成名世界，席琳迪翁的嗓子偏精致而非力量，比她嗓音爆发力好的人不少，但是在她开始前几句出来的时候，就被那种精致细腻的表达迷住了。15年后，依旧震撼，但是对于那个吟唱版本更加钟爱，配合着爱尔兰风笛美到极致。
15年前，你是20世纪末的经典，15年后，你依旧如此美丽。
第二篇：Titanic 人性光辉
浅析电影《泰坦尼克号》展现的人性光辉
15年前，一部名为《泰坦尼克号》的影片像狂飙突进的飓风席卷全球，紧紧攫住了各国观众的心，赢得了无数喝彩与泪水。该片似一曲恢宏壮丽的惊天交响，不仅囊括了当年11项奥斯卡大奖，还长期雄踞“最卖座电影”的宝座，直到2009年才被《阿凡达》超越，真可谓所向披靡，罕逢敌手。
2012年是泰坦尼克号遇难100周年。《泰坦尼克号》的导演卡梅隆透露：已将该片制成3D版，将于近期推出。消息一出，万众欢欣。不少铁杆粉丝在网上发帖力挺，并信誓旦旦一定会不惜票价，到影院捧场。
在享受刺激新奇、寻求“震惊经验”的今天，为何还会有那么多早已将《泰坦尼克号》剧情烂熟于心的人愿意再花时间和金钱去影院彰显对它的赤诚？《泰坦尼克号》的持久魅力究竟来自哪里？荡气回肠的爱情悲歌、生动丰富的故事情节、精致华美的梦幻场景、绕梁三日的音乐特效，都是《泰坦尼克号》撼人心魄的原因。但我个人认为，这部影片最让人一咏三叹、感喟无穷的，是片中人物身上展现出的人性光辉。
它所展现的人性光辉体现在以下几个方面——
一、对生命的执着热爱
男主角杰克是影片中最为光彩夺目的角色。俊朗、帅气、乐观、善良的他，总是活力四射，朝气无限。虽然只是一个身无长物、靠四处打工维生的流浪汉，但他并未因此而陷入自怨自艾、愤世嫉俗的泥潭，反而积极拥抱每一天，做精神上的强者。他可以站在泰坦尼克号的船头高呼“我是宇宙之王”；可以面对头等舱贵族轻蔑不屑的诘责侃侃而谈；也可以在船沉后，在冰冷的海水中开玩笑说要写信抗议这家轮船公司；还可以在女主角露丝倍感无助、准备赴死时鼓励她勇敢地生存下去，并牺牲自己去换取爱人的生命，以极其高贵的方式给自己无限热爱的生命画上句号。他身上涌动着澎湃的生命激情。他用自己的行动，热爱生命的每一分钟，努力让每一分钟都活得生动而充满意义。“身为下贱，心比天高”，《红楼梦》里贾宝玉写给晴雯的这句悼词，未尝不是对杰克品性的最佳阐释。
当巨轮触撞冰山，裂为两半，正摇摇晃晃逐渐沉入海洋时，甲板上的人们惊恐万状，声嘶力竭地挣扎着，紧紧抓住周围一切可攀附的东西，希望延缓进入死亡之穴的过程。杰克和露丝却依旧穿梭于嘈杂的人群，直奔最后沉进海里的船尾。杰克告诉露丝：我们要坚持到最后！这句话让我深深震撼，久久回味。毁灭似乎难以避免，消陨已然近在咫尺，可他们仍能够 “不抛弃，不放弃”，冷静地与死神周旋。这是怎样的执著和坚忍啊？在现实生活中，眼见胜利无望便中途放弃是我们很多人的通病，感到败局已定就敷衍着比赛的运动员不也是屡见不鲜吗？明知必然惨败，也要心无旁骛地努力到最后，从而获得精神上的完满。这种虔诚对待生命的气度，几人能有？
获救后最终抵达纽约的露丝站在濛濛细雨中，抬头瞻仰那尊象征着美利坚“光荣与梦想”的雕塑——自由女神像。绝处逢生、痛失爱人的她，此刻既没有为杰克的死亡而嚎啕不止，也没有因未来的毫无着落而愁眉紧蹙。她只是静静地仰望着，脸上一派安详，透露出九死一生后的超然。当海关工作人员询问她姓名时，她微微侧身回答说“Rose Dawson”（Dawson是杰克的姓），转而又看向神像，眼睛里投射出一股坚毅的光。她将姓氏改为Dawson，就是为了把杰克那种不屈不挠的顽强意志铭刻心间，让他短暂却非比寻常的生命由自己来延续。她的确做到了！当百岁高龄的露丝向后辈娓娓讲述杰克的种种事迹时，杰克那鲜活纯洁的生命便又苏醒。可以说，杰克的生命一直在她身上延续。
二、对职责的恪守不渝
基督徒将工作称为“calling”，意为受上帝召唤而必须履行的职责，不可懈怠。影片中有很多人在危难关头依旧奉行此道。
大家应该都记得那四位一直演奏到轮船沉没的音乐家。在一片喧哗惊悚的呼救声中，他们镇定自若用轻柔舒缓的乐音抚慰人们。那音乐像一曲凄婉的《安魂曲》，既为生命的不幸陨落而哀悼，又为豪华游轮的毁灭而叹息。演奏结束，领队向大家告别时说：“今晚能和你们一起演奏是我的荣幸！”在面对死神的时候，他们没有慌乱怯懦，而是为自己能将职责进行到底而感到荣耀。
当仆人将救生衣递给一位绅士时，这位两鬓斑白却体格健硕、衣冠齐整的老先生很不屑地拒绝了，他傲骨铮铮地说：“我们穿着盛装，要走得像个绅士。”他又戏谑地补充一句：“要是来点白兰地就好了！”说罢，他便坦然地端坐于椅子上，静等死亡的降临。他的行为，和子路毅然系好帽缨后从容就义的举止异曲同工。他们都牢牢谨记自己的身份和职责，即使在死神马上就要降临时依然如此。“天，你可以消灭我，但你无法打败我！”他们不仅活得有价值，而且死得有尊严。
船长史密斯看到四周绝望呐喊的人们，为自己因贪图速度而致使“泰坦尼克号”触撞冰山感到懊悔不已。他把自己关入驾驶舱，双手抓紧方向盘，任凭肆虐刺骨的海水将自己淹没。设计师安德鲁，无限愧疚地对露丝忏悔说：“船造得不够结实！”也不采取任何逃生措施，平静地等待死神降临。还有许多船员，都是在危急关头置个人安危于不顾，从容引导乘客逃生，平静地放弃自己活命的机会。作为泰坦尼克号的设计者、建造者、指挥者与操作者，他们的确该为这场灾难负责，但他们没有推脱搪塞，而是选择以身殉职，既要给死难者一个交代，也要对得起自己的职业道德。这份对工作的虔诚、对职责的坚守、对责任的担当，不论任何时候，都令人肃然起敬、耸然动容。
三、对爱人的充分信赖
细心的观众可能会发现，杰克将“Do you trust me？”（你相信我吗？）这句话反复问了露丝三次。两人初次相逢于船尾，露丝从栏杆上滑倒，险些坠海，杰克紧紧拉住她时第一次问了这句话；第二次，在晚霞满天的黄昏里，两人已情投意合，杰克和露丝闭上眼站在栏杆上，做那个有点危险却颇为经典的“飞翔”动作时又问了这名话；当轮船即将沉没，杰克教露丝如何应对坠海后的局面时再一次问了这句话。而露丝每次的回答都是完全一致的：“I trust you！”（我相信你！）
在杰克被卡尔（露丝的未婚夫）诬陷犯了盗窃罪后，一时迷糊的露丝，很愧疚地意识到自己上当受骗了。尽管并无确凿证据能为杰克开脱，但露丝依然为自己曾怀疑过杰克而连连道歉。
当露丝举起斧头要砸断杰克手上的镣铐时，明知毫无经验的露丝很可能将他砍伤，杰克还是很坚定地说：“I trust you！”
这种心心相印的彼此信任，表明他们之间的关系绝对不是那种俊男靓女仅凭外貌相互吸引的肤浅爱情，而是一种相互信赖、相互依靠，连死亡也难以离间的“山盟海誓”。
人需要彼此信任，爱人之间尤其如此。没有信任，怎么配称作爱？没有信任，又怎么爱？
四、对承诺的誓死坚守
趴在木板上的露丝不住地战栗，冰冷的海水已使她周身麻痹。绝望之余，她想用一句“I love you”与杰克做临终告白，但浸在海水中的杰克却颤抖着劝慰她：“你一定会活下去„„你会长命百岁，寿终正寝„„你会有一堆孩子„„而不是死在这里。”他要求露丝一定答应自己。
露丝说：“I promise！”（我答应你！）
救生船划向他们时，发现杰克已冻死，露丝也悲伤地合上双眼，准备随杰克而去。可她猛然记起了自己的承诺，想到是杰克把生的机会让给了自己，便不顾一切地发出求救信号，从而幸免于难。
84年后，已是101岁高龄的露丝，尽管皱纹满面，一头银发，孙女都已年近半百，却依然带着闪亮的吊坠耳环，染着红色指甲油，并能够娴熟地做陶艺，清晰地讲述过去。在她床头摆放着一系列照片，上面记录着她的青春年华。每张照片上的她总是有着如花笑靥。这些说明，露丝一直热爱生活，努力生活，践行自己对杰克的承诺，忠诚不渝。
泰坦尼克号沉没了，但《泰坦尼克号》又使它奇迹般地“复活”，并将永远在影迷心中航行。特别是片中角色身上展现的种种人性光辉，形象地向人们昭告：人应该热爱生命、忠于职守、彼此信任、坚守承诺。一句话，人应该像人那样活着，而不应该活得不像个人！
而如何面对死亡，也是一种重要的活法。
正因为精采地展现了人性的光辉，《泰坦尼克号》才超越了那些单纯以曲折剧情和精彩特技取胜的“大片”，成为电影史上的不朽神话，让我们心旌摇荡，难以忘怀。
第三篇：Titanic 感受(泰坦尼克号)
泰坦尼克号
——以悲剧的形式阐述一个美的喜剧
泰坦尼克号这部经典的作品被世人流传到现在，100年不沉，是因为在我们心中永远都航行着。其实我并不太喜欢剧情几经周折以后圆满美好的结局，这个不是最幸福的。因为既然不真实的，再是美好的也不会真正打动人心。我看过泰坦尼克号以后好像有的却是一种恰恰相反的感觉——杰克和罗丝爱情的美丽恰恰在于在最美的时刻终止。
很难把这本影片归到哪一类，爱情、灾难、悲剧、人性、艺术、甚至海底考古都有所涉及。有的人感动于Jack与Rose的凄美爱情；有的人感动于沉船前“妇女儿童先上”的人性光辉；有人感动于沉没最后一刻亲人间的生死离别；有人感动于小提琴师在恐惧和绝望中最后拉的《Nearer My God》安眠曲；有的人感动三等舱中，年轻的母亲知道生存的希望渺茫的如同幻影，便讲着美丽的童话让孩子安然入睡；有的人感动年老的夫妇流着泪轻轻相拥，安详的躺在床上等待死神降临；有的人感动年迈的船长走进船长室，选择将生命的最后一刻交给这融入了他人生最大热情与辉煌的地方；有的人感动暴发户的妻子在坐在救生艇上呼喊着去救援船上和水里的那些无辜的生命，那一刻，让人为之动容，因为她体验过穷人的处境，她懂得什么才是真正的珍惜；有的人感动Rose不愿与杰克分离，在救生船往下放时，勇敢的跳上泰坦尼克号的窗口；也有人感动于满面皱纹的Rose在回忆这段不堪回首的往事时候的怅然若失。总之James Cameron的煽情片段吸引了怀抱这种心理去看这本电影的人，不得不承认去看《泰坦尼克号》时是将自己作为这首巨轮上的一名乘客的角度去看的，当你如实的感受到海水无情地涌入泰坦尼克号，而耳边充斥着人们或绝望或坚定或信仰的面对死亡的态度时候，自然能深刻体会到“生死两茫茫”的滋味，海水无情人有情，面对死亡，可以让生命的价值变得伟大——站在这样的一个高度，我们来观望自己的生活，就会发现许多的感慨与唏嘘。
很多片段我在和朋友探讨以后发现享受好多这种分享中的喜悦，最受益匪浅的四个片段：
其一：画面的唯美性；
Jack是个顽强、乐观的人，他的这种精神感染了Rose。泰坦尼克号沉没之后，露丝和杰克找到了一块门板。经过一场惊险、辛苦的逃亡，他们在海上被疲惫和寒冷折磨得精疲力竭。活下去的决心让他们不停的说话，只有不停的说话，才有生存的可能。杰克在濒死之际对罗丝说：“我这辈子最幸运的事就是赢得了 1
这张船票。”满天星斗在夜空中闪闪烁烁，这本应是个浪漫的夜晚，却发生了历史上最惨重的一次沉船事件。北大西洋的海面上漂浮着一群群穿着救生衣的尸体，仅仅一艘救生船回来救人。船员的探照灯灯光在海面上来回的寻找活着的人。冻得瑟瑟发抖的露丝看到了希望之光，她满心喜悦的想唤醒杰克。可是她的呼喊显得那么苍白无力，杰克在沉睡中已无力醒来，但是依然双手紧紧抓住那张不愿意离去的木板。Rose在他手上留下了最后一吻„„这个吻好炽热，热得可以让冰冻的Jack足以恢复过来，即使那么冰冷的天都会拥有最大力气深深的吻，因为以后就没有这种机会了。
有人说，轰轰烈烈的爱情不会有好的结果，在几天之内将自己的命运交给别人有待推敲，可是那又有什么关系呢，比起以后漫长折磨人的岁月，这种爱才显得浪漫，珍贵，壮丽，荡气回肠。罗斯一句：“I promise”。完成了她对他的承诺。杰克慢慢的沉向海底。露丝的热泪滑过冰凉的脸，那时其实也许泪水的温度是炽热的。救生船此时正往远方驶去，露丝眼中含着痛苦的神色将杰克的尸体轻轻推入海洋，哆嗦着爬下竹筏。她要履行她的诺言，她曾答应过杰克一定要活下去。“come back ,come back ,come back„„”露丝微弱的呼唤伴随着坚定的眼神，那眼神透着无比的决心，蕴含着对生命无限的渴求，她在绝望的边缘拼命挣扎，顽强的与死神搏斗。她必须登上救生船，否则她会被茫无涯际的黑暗与死的沉寂所吞噬，她的灵魂会在北大西洋刺骨的寒水中融化。她不要在刚领悟了生命的意义之后就失去了它，她不要违背她亲口答应的诺言。她颤抖着游向一个已死的船员，取过他挂着的口哨，用所有的力气吹响了它，吹响了她对生命的热爱，吹响了她对世间万物的留恋，吹响了她对一切美好事物的眷念。上帝听见了她虔诚的祷告，救生船调转方向，朝哨声响起的地方驶来。探照灯明亮的灯光照在了露丝写满坚强的脸上，她终于在救生船上温暖的毯子里沉沉睡熟了。睁开双眼时，她看到了旭日柔和的光芒，黑暗过去了。
其二：画面的对称性；
当年在船上时Rose是淡微胖的脸蛋，白白嫩嫩的肌肤，迷人的双眼，还有她金色的披肩卷发，主要还有她双脚上都是红红的指甲油,其实我不知道红色指甲油是不是象征着她和Jack的美丽爱情，炽热的爱情。但是这种熟悉的颜色，似乎在Rose的脚上不会显得很棘手，反而给与我们一种不会有很多顾虑的感受以及享受，遇见Jack时候爱笑的眼睛，喜欢穿白色的连衣裙。最后出现在船甲上面苍老的Rose依然是这样，特意散开了一头白白的金发，穿着长裙，眼角有了深深的皱纹，镜头又再次特写了脚上的红指甲油，这次的颜色就像是第一次的那种很鲜艳，很显眼，但是似乎不会觉得苍老的Rose很不合实际，反而这种红色代表着这段刻骨铭心的爱情，这段没有结局但是却有着很好结果的的短暂爱
情，是的，红色指甲油，代表着这颗炽热的心还在继续燃烧，还在拥有答应着Jack继续快乐活下去的热情，所以她做到了，做到了生活的美好和享受到了生活的幸福，也很好的体验了她从来没有做过的事情。这红色的镜头就显得就像是那天就会再次遇见Jack一样，走向船头，站在栏杆边缘，取下“海洋之心”，果断的仍向大海里面，因为好像那颗海洋之心就会带领着她一起游向深海中时隔几十年不见的Jack那儿。不知道会不会还是当年那样年轻帅气？老Rose说自己会一直带着那些照片，因为那些照片里面全部都是当年Jack教她做的事，以前自己从来不会去接触的事。骑马、狂跑、游玩、大笑等各种一直想做而不敢做的事。因为这些记忆和这些美好的承诺是要告诉Jack她做到了，做到了快乐的生活着。最后的结局是怎样？其实大家可以知道的，最后画面是Rose和Jack在船里面的大厅举行婚礼，但是Jack是穿着当年她遇见Rose时候穿的那件衣服，我总感觉贵族的东西对杰克来说不是很合身，因为Jack不适合Rose一个世界的人，就是因为差距才会让她知道外面的世界很精彩，很多她想要拥有的东西，平凡的人往往会拥有伟大的爱情，其实这个不是真理，但是却拥有比真理还要理性的事实。一件普通的夹克，这样的他会更加真实，Rose不就是想要真实的Jack吗？真实的他才会给与她真实的爱情，这个近乎真实的场景才会让我们知道Rose内心的渴望，Rose内心想念的是什么?拥有大家的祝福，而里面出席的人物都是当年在船上就已经死去的人们，包括忠实的老船长、他的伙伴、无辜的三等舱人们、泰坦尼克号的设计师。但是善良的他们微笑着，饱含祝福的意愿对着Jack和Rose，她们在大家的见证下深深一吻，永远的在一起了，这个就是结局。他用他的死承载者他们一生的爱，她用她的生延续着他们的爱。杰克和罗斯，永志不忘。时光流转，经典永恒, 悲剧但是美丽。
曾经辉煌的、灿烂的、一切美好的事物都经不起时间的腐蚀，再美丽的东西都会在历史的长河上布满尘埃，岁月留给我们的只有不灭的记忆与曾经让我们心动的纪念。
生命就是这样短暂，脆弱的不堪一击。然而一年后的今天呢？我抱怨过这，也埋怨过那，我一会觉得忙起来很累，一会觉得闲起来很无聊。是我自己不会管理时间，却还怨这怨那。我怀疑过周围的朋友，因为他们不都是和我是同样的性格。看了这部电影，引发了我很多的思绪，那些在时间匆匆流走时也渐渐淡忘的梦想和目标，那些被大学悠闲的生活所冲垮的壮志和雄心，那些在一天天忙碌中渐渐淡忘的远方的亲人和朋友„„我忘记了那些不该忘记的点点滴滴，在平庸中又靠近世俗。因为不会害怕死亡的到来，因为没有经历过，所以不会知道那种生离死别的痛苦，因为不会畏惧，所以才会造成我们不断的荒废自己生命中的时间，其实生命的时间是有限的，在有限的时间里面不断创造更多的价值，从另一方面
来说，时间又是无限的。
记忆是种放射青春色彩的影集,年轻人的记忆是今朝的花样年华和童年的天真无邪,老年人的记忆则是昨日的依稀温存和年轻时的朝气蓬勃。每个人生的阶段都会留下让你永远难忘的回忆，虽然随着时间的流逝，它可能只剩下一句话，一个画面，一个身影，抑或是一种浓厚的、淡薄的色彩，都会保存在我们记忆的最深处，成为令我们永远铭记的那一刻。电影是人类历史上的奇迹，是光与影最完美的结合。它是我们美丽回忆的另一个载体，当我们年老珠黄时，当我们对感动过我们的回忆感到模糊时，电影胶片中那一个个闪回的镜头，又会勾起最纯真的过去。
对于爱情本身来说，这无疑是一个喜剧.就像昙花败落在最美的时刻，烟花消逝在最灿烂的瞬间，他们的美消失了，却留下永远美的回忆。就像断臂的维纳斯是美丽的，美就美在有那残缺，留下无限的空间，供你想象„„我心永恒，这首唱响我心的的歌，一首不会泯灭的歌，每句都是唱出爱情的忠贞，最好的承诺就是让对方知道，因为答应你要幸福的生活，所以才会承诺自己要永远的幸福生活。爱情的坚持就在于不轻易承诺，但是承诺就一定会做到。
第四篇：Titanic 英文观后感
Titanic
When we finished lunch, and went to the class room ,the film ‘Titanic’ was been on in the computer, every days…
We used about four days to see the film ‘Titanic”.And the story start of An undersea adventure.In 1985, the “Titanic” wreck remains are discovered.A 102 years old women---Rose find the Lovett American explorers and tell them the story of Titanic.April 10, 1912, known as the “miracle of the world's industrial history” and “Titanic” sailed off from Southampton England to New York.The girl Rose and Jack all on the ship.And once time ,Jack rescued the girl who not wanted to marry Carl is Rose.Soon, the beautiful and handsome, cheerful and lively Jack Rose fell in love.But a misfortune come,the Titanic collided with an iceberg.Everyone in distress.And the end of story,Jack save Rose’s life , but he was frozen to death in the Ice.When Rose finished telling the story everyone was crying.And Rose never forgot the man she love who save her.A moving film,Jack and Rose’s love will remember in my mind.Get along in a few day on board,two people’s love was deep.They think of each other.Nothing can stop thEtheir eyes money isn’t love.And the love is the most important.When Jack been framed,Rose choose to trust him,the water was in board ,everyone was run for their life.But,Rose was think of where is Jack.And when she find him,it’s not have enough time.But she never gave up,she found people who can help her,none of them want to
help her.Their all care about their life…
I also think if I in that time ,what should I do？Maybe like most people,want to be save.But during the film,I also think of the real love-----Jack and Rose.
第五篇：Titanic数据集分析
泰坦尼克数据集探索
1.简介：
从泰塔尼克数据集中，根据每个乘客的信息，建立模型并进行预测。
整篇文章分为三步： 1.特征选择 2.缺失数据处理 3.预测
1.1 导入软件包并检查数据 > library('ggplot2')# 可视化 > library('ggthemes')# 可视化 > library('scales')# 可视化 > library('dplyr')# 数据处理 > library('mice')# 填充缺失数据 > library('randomForest')# 分类算法
> #数据的导入
> setwd('D:/Titanic')#设置默认功过路径
> train <-read.csv('train.csv',stringsAsFactors= FALSE)#训练集
> test <-read.csv('test.csv',stringsAsFactors= FALSE)#测试集
#进行数据拼接，一同进行特征选择和缺失数据处理
> full <-bind_rows(train, test)# bind training & test data > # check data > str(full)
我们观察到一共有1309条数据，每一条数据有12个相关变量。
2.特征工程 头衔
># 从名称中挖掘
> # 从乘客名字中提取头衔
> #R中的grep、grepl、sub、gsub、regexpr、gregexpr等函数都使用正则表达式的规则进行匹配。默认是egrep的规则，sub函数只实现第一个位置的替换，gsub函数实现全局的替换。> full$Title <-gsub('(.*,)|(..*)', '', full$Name)> > # 查看按照性别划分的头衔数量 > table(full$Sex, full$Title)
我们发现头衔的类别太多，并且好多出现的频次是很低的，我们可以将这些类别进行合并
> rare_title <-c('Dona', 'Lady', 'the Countess','Capt', 'Col', 'Don', + 'Dr', 'Major', 'Rev', 'Sir', 'Jonkheer')# 合并低频头衔为一类 > # 重命名称呼
> full$Title[full$Title == 'Mlle'] <-'Miss' > full$Title[full$Title == 'Ms'] <-'Miss' > full$Title[full$Title == 'Mme'] <-'Mrs' > full$Title[full$Title %in% rare_title] <-Title' > > # 再次查看按照性别划分的头衔数量 > table(full$Sex, full$Title)
'Rare
可以看到头衔的个数得到了大量的缩减
> #sapply()函数：根据传入参数规则重新构建一个合理的数据类型返回
> full$Surname <-sapply(full$Name, + function(x)strsplit(x, split = '[,.]')[[1]][1])
家庭人数
既然我们已经根据乘客的名字划分成一些新的变量,我们可以把它进一步做一些新的家庭变量。首先我们要做一个基于兄弟姐妹/配偶数量(s)和儿童/父母数量的家庭规模变量。
> # Create a family size variable including the passenger themselves > full$Fsize <-full$SibSp + full$Parch + 1 > > # Create a family variable > full$Family <-paste(full$Surname, full$Fsize, sep='_')
> #为了直观显示，我们可以用ggplot2 画出家庭成员数量和生存家庭数情况的图形
> ggplot(full[1:891,], aes(x = Fsize, fill = factor(Survived)))+ + geom_bar(stat='count', position='dodge')+ + scale_x_continuous(breaks=c(1:11))+ + labs(x = 'Family Size')+ + theme_few()300count200factor(Survived)***1011Family Size > full$FsizeD[full$Fsize == 1] <-'singleton' > full$FsizeD[full$Fsize < 5 & full$Fsize > 1] <-'small' > full$FsizeD[full$Fsize > 4] <-'large' > # Show family size by survival using a mosaic plot > mosaicplot(table(full$FsizeD, full$Survived), main='Family Size by largeFamily Size by SurvivalsingletonsmallSurvival'，2:4>4shade=TRUE)
0StandardizedResiduals:1<-4-4:-2-2:00:2尝试创建一些新的特征
> # This variable appears to have a lot of missing values > full$Cabin[1:28]
> # Create a Deck variable.Get passenger deck A-F: > full$Deck<-factor(sapply(full$Cabin，function(x)strsplit(x, NULL)[[1]][1]))还有更多可能的变量在这里完成，比如在乘客客舱变量 passenger cabin 也存在一些有价值的信息如客舱层数 deck,但是这个变量的缺失值太多，无法做出新的有效的变量，暂时放弃这个变量的挖掘。
3.缺失数据的处理
观察文件中的数据，我们会发现有些乘客的信息参数并不完整，由于所给的数据集并不大，我们不能通过删除一行或者一列来处理缺失值，因而对于我们关注的一些字段参数，我们需要根据统计学的描述数据（平均值、中位数等等）来合理给出缺失值。我们可以通过函数查看缺失数据的变量在第几条数据出现缺失和总共缺失的个数。
我们将根据我们想象可能相关的现有数据，推测他们的登机价值：乘客等级和票价。我们看到他们分别支付了80美元和$ NA，他们的班级是1和NA。那么他们从哪里开始呢？
> # Use ggplot2 to visualize embarkment, passenger class, & median fare > ggplot(embark_fare, aes(x = Embarked, y = Fare, fill = factor(Pclass)))+ + geom_boxplot()+ + geom_hline(aes(yintercept=80), + colour='red', linetype='dashed', lwd=2)+ + scale_y_continuous(labels=dollar_format())+ + theme_few()
$500$400$300factor(Pclass)123Fare$200$100$0CQSEmbarked 可以看到出发的一级乘客的中位票价与我们的登机手续费乘客支付的80美元相当。
我们接近在这里和那里确定了几个缺失值的位置。1044行上的乘客的票价是缺失值。
> # Since their fare was $80 for 1st class, they most likely embarked from 'C' > full$Embarked[c(62, 830)] <-'C' > # Show row 1044 > full[1044, ] 这是从南安普敦（'S'）出发的三级乘客。让所有其他人分享他们的班级和登机牌（n = 494）可视化票价。
> ggplot(full[full$Pclass == '3' & full$Embarked == 'S', ], + aes(x = Fare))+ + geom_density(fill = '#99d6ff', alpha=0.4)+ + geom_vline(aes(xintercept=median(Fare, na.rm=T)), + colour='red', linetype='dashed', lwd=1)+ + scale_x_continuous(labels=dollar_format())+ + theme_few()
从这个可视化的角度来看，将NA票价值替换为上课时间为8.05美元的中位数似乎是相当合理的。
> # Replace missing fare value with median fare for class/embarkment > full$Fare[1044] <-median(full[full$Pclass == '3' & full$Embarked == 'S', ]$Fare, na.rm = TRUE)插补
我们可以使用rpart（递归分区回归）来预测缺少的年龄，但是我将使用MICE来完成这个任务，只是为了不同的东西。您可以在这里阅读更多关于使用链接方程的多重插补（PDF）。由于我们还没有完成，我将首先对因子变量进行因子分解，然后使用mice插补。> # Show number of missing Age values > sum(is.na(full$Age))
> # Make variables factors into factors > factor_vars <-c('PassengerId','Pclass','Sex','Embarked', + 'Title','Surname','Family','FsizeD')> > full[factor_vars] <-lapply(full[factor_vars], function(x)as.factor(x))> > # Set a random seed > set.seed(129)> > # Perform
mice
imputation，excluding
certain less-than-useful variables: > mice_mod
<-
mice(full[，!names(full)
%in% c('PassengerId','Name','Ticket','Cabin','Family','Surname','Survived')], method='rf')
> # Save the complete output > mice_output <-complete(mice_mod)为保证结果没有失真，我们将比较我们得到的结果与原始的乘客年龄分布。
> # Plot age distributions > par(mfrow=c(1,2))> hist(full$Age, freq=F, main='Age: Original Data', + col='darkgreen', ylim=c(0,0.04))> hist(mice_output$Age, freq=F, main='Age: MICE Output', + col='lightgreen', ylim=c(0,0.04))
> # Show new number of missing Age values > sum(is.na(full$Age))
第二次特征工程
现在我们知道每个人的年龄，我们可以创造几个新的年龄变量：儿童和母亲。一个孩子只会是18岁以下的人，母亲是 1）女性 2）18岁以上 3）有超过0个孩子 4）没有头衔 'Miss'
> # First we'll look at the relationship between age & survival > ggplot(full[1:891,], aes(Age, fill = factor(Survived)))+ + geom_histogram()+ + # I include Sex since we know(a priori)it's a significant predictor + facet_grid(.~Sex)+ + theme_few()
> # Create the column child, and indicate whether child or adult > full$Child[full$Age < 18] <-'Child' > full$Child[full$Age >= 18] <-'Adult' > > # Show counts > table(full$Child, full$Survived)
> # Adding Mother variable > full$Mother <-'Not Mother' > full$Mother[full$Sex == 'female' & full$Parch > 0 & full$Age > 18 & full$Title!= 'Miss'] <-'Mother' > > # Show counts > table(full$Mother, full$Survived)
> # Finish by factorizing our two new factor variables > full$Child <-factor(full$Child)> full$Mother <-factor(full$Mother)> md.pattern(full)
预测
最后，我们准备根据我们精心策划和处理缺失值的变量，预测在泰坦尼克号的乘客中谁能幸存下来。为此，我们将依靠随机森林分类算法;毕竟，我们花了所有的时间来进行数据处理。拆分测试与训练
> # Split the data back into a train set and a test set > train <-full[1:891,] > test <-full[892:1309,] 建模
> # Set a random seed > set.seed(754)> > # Build the model(note: not all possible variables are used)> rf_model <-randomForest(factor(Survived)~ Pclass + Sex + Age + SibSp + Parch + + Fare + Embarked + Title + + FsizeD + Child + Mother, + data = train)> # Show model error > plot(rf_model, ylim=c(0,0.36))> legend('topright', colnames(rf_model$err.rate), col=1:3, fill=1:3)
黑线显示总体错误率低于20％。红线和绿线分别显示“死亡”和“幸存”的错误率。我们可以看到，现在我们比预测死亡更成功，而不是生存。变量重要性 > # Get importance > importance <-importance(rf_model)> varImportance
<-
data.frame(Variables
= row.names(importance), +
Importance = round(importance[ ,'MeanDecreaseGini'],2))> > # Create a rank variable based on importance > rankImportance <-varImportance %>% + mutate(Rank = paste0('#',dense_rank(desc(Importance))))> > # Use ggplot2 to visualize the relative importance of variables > ggplot(rankImportance，aes(x
=
reorder(Variables, Importance), + y = Importance, fill = Importance))+ + geom_bar(stat='identity')+ + geom_text(aes(x = Variables, y = 0.5, label = Rank), + hjust=0, vjust=0.55, size = 4, colour = 'red')+ + labs(x = 'Variables')+ + coord_flip()+ + theme_few()
我们发现，头衔称号和船票价格及性别年龄对生存率的影响比较大，我们刚刚认为的小孩、老人和是否为母亲 这几个特征应该有很大的生存几率，但是结果并不是这样，现实还是比较残酷！
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