搜尋結果
2018年2月9日 · TVB. 香港小姐. 如何评价13年港姐冠军陈凯琳？ 关注者. 13. 被浏览. 20,531. 6 个回答. 默认排序. 怪兽蘑菇. 4 人赞同了该回答. 陈港姐资源比起别的港姐冠军真的好太多了 刚入tvb就和演技很好的前辈们一起拍戏 当然那个时候只是小角色 渐渐的就是一些二线剧的女主 四个女子三个bar 到现在的 平安谷 演技真的算是很差的了 不过最近的平安谷演技较以前进步很多了. 但我并不太看好她 包括 蔡思贝 并不觉得他们能挑大剧的担子. 发布于 2018-02-09 05:58. 语慕枳. 1 人赞同了该回答. 天生瘦底的陈凯琳（Grace）由参选港姐以来都不断被网民批评过瘦，更因当时体重不足90磅，在夺得港姐冠军后，被称为「史上最瘦港姐冠军」！
- 人物简介
- 演艺经历
- 个人生活
陈凯琳（Grace Chan），1991年6月23日出生于香港，毕业于加拿大西蒙弗雷泽大学，中国香港影视女演员。 2013年荣获香港小姐冠军，同时也是首位半民选的港姐冠军。 2015年12月13日，获得TVB万千星辉颁奖典礼“飞跃进步女艺员”奖。 2018年8月12日，与郑嘉颖在巴厘岛举行婚礼。
2014年，陈凯琳成为第三位夺得“中华小姐”的港姐冠军2014年4月，参与拍摄电视剧《名门暗战》。9月，与张继聪拍摄无线电视剧《四个女仔三个Bar》。 2015年9月21日，主演台庆剧《张保仔》首播。 2016年，参演的TVB新剧《僵》开播。参演新剧《翻生武林》。 2016年1月15日，与黄浩然、苏玉华、刘江、朱晨丽等主演的电视剧《平安谷之诡谷传说》在TVB播出。 2018年4月6日，与苗侨伟、黄宗泽、吴卓羲合作主演的电视剧《飞虎之潜行极战》在优酷视频播出，在剧中饰演庄雅璇。
2015年5月9日，陈凯琳出席慧妍雅集慈善晚会，承认与郑嘉颖拍拖。 2018年8月12日，陈凯琳与郑嘉颖在巴厘岛举行婚礼。11月22日，郑嘉颖晒照宣布妻子陈凯琳怀孕。 2019年2月15日，陈凯琳在香港生下了两人的第一个儿子。 2020年8月，郑嘉颖在社交平台晒照宣布老婆陈凯琳二胎生子的消息。
31岁陈凯琳与郑嘉颖婚后幸福育有3个儿子，日前她在小红书分享产后修复结果。天生吃不胖，拥有纤细身材的她，在视频中身穿紫色贴身运动服，露出纤腰，刚刚生育3个月已经火速修身成功。紧接着郑嘉颖耍帅进场，也作势要脱衣服秀身材抢老婆风头，陈凯琳见状立刻挡在他前面，搞笑发文：“想 ...
13,464. 5 个回答. 默认排序. 就可爱. 我无可救药. 5 人赞同了该回答. 我很喜欢她 可能跟你观点不同吧～ 每天都在等她的视频 也会把以前的反复看. 可能是有减压的感觉 看着她罐子里的东西一点点用完～ 配一次粮大概是两三天的量 所以她更新视频的频率大概是两三天一次. 总之 很喜欢她的风格～也接受不同的声音～ 编辑于 2020-04-02 03:46. wyh呀. 小动物都是小天使. 3 人赞同了该回答. 自从又一次她去看虎鲸表演 我评论说因该抵制动物表演 然后蛮多人点赞 没一会儿她就给我评论删了 我就开始觉得这人真的好虚伪… 发布于 2021-06-07 00:48. 慕笙. 1 人赞同了该回答. 我是很喜欢她的视频，更新了就立马看。
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
2024年4月14日 · 136. 被浏览. 212,864. 103 个回答. 默认排序. segelas. 2023 年度新知答主. 不得不说，香港金像奖确实愈发有了“敬老”的意味。 “老”到什么程度暂且不论，至少对年轻人的“排队式安置”是确实存在的。 当然，这不说明获奖者与作品的名不副实，他们都是优秀的创作者。 这里描述的对象并非某个具体的人或作品，而是整体的风向。 在大家最容易接触到的作品中，主角似乎永远是那几个演员，卡司似乎也永远是那几个导演，青黄不接的感叹屡见不鲜。 事实上，但是，香港其实并非没有真正的“新锐”，只是它们处在老化的大环境之下，多多少少被压制住了站到第一线的机会。 今年的《年少日记》和《白日之下》质量不低，但认可更多停留在了“大量提名”的程度。 至于得奖，则需要“排队等资历”。
2024年3月18日 · 1 人喜欢. 赞同了文章2023-12-28 00:18. yearn. 学术农工. Domain generalization（DG: 域泛化）一直以来都是各大顶会的热门研究方向。 DA假设我们有多个个带标签的训练集（源域），这时候我们想让模型在另一个数据集上同样表现很好（目标域），但是在训练过程中根本不知道目标域是什么，这个时候如何提升模型泛化性呢？ 核心在于如何利用多个源域带来的丰富信息。 DG最困难的… 阅读全文 .
