The global function define is used to define the module. ?
1929年，身为东北军航空兵的高志航被张学良将军派往黑河，从土匪手中换回几天前被匪首于青山击落的日军飞机。高志航出色地完成了任务并在黑河邂逅了俄罗斯美女葛莉儿，葛莉儿被这个有留法背景的中国飞行员深深吸引，不顾一切地跟他来到了沈阳。
自闭症谱系的三个室友找到了一种共同生活的方式，并在生活中为相似的事情而奋斗。
再现了在以毛泽东同志为首的中国第一代领导人指挥下，华东野战军在齐鲁大地上进行的一场中国革命史上前所未有的城市攻坚战，夺取了济南，从而拉开了“三大战役”的决战序幕.....
我二孙子娶媳妇，好容易才这一回，家里又不是拿不出，偏你俩好心，怕刘家陪不起嫁妆。
出生于1978年的甄开放、萧晴、欧阳严严，小时候由于父亲们的相互交好而成为好朋友，然而时光荏苒，三十多年后的再聚竟如此陌生。之后，随着父亲们的到来，三位儿时的伙伴重新有了更多联系。此时，甄开放离婚又失业，成了单身妈妈；萧晴与刚读大学的女儿面临着前所未有的“战争”。人生赢家欧阳严严却突然辞职，给家庭带来了莫大冲击。三个面临婚姻、教育、事业问题的儿时玩伴，面对突如其来的中年危机，他们选择彼此温暖和依靠，寻找人生的突破——欧阳严严开启了新的职业生涯，萧晴发现女儿已为她撑起了一片天，而甄开放也找寻到了爱情的归宿。在城市的喧嚣中，三个中年人终于找回了久违的初心，重拾对美好生活的信念及希望。
Https://www.jiemian.com/article/1975640.html
该剧改编自TNT同名美剧，讲述前保险调查官和盗贼们一起盗窃骗子的物品的故事。
Mark
Carry Props Base Attack Bonus
《疯狂的麦咭》这档节目不仅考验个人的快速反应能力、体能更考验团队配合默契，在12个密室里闯关的嘉宾总是会遇到不同类型问题的考验。但这个节目与以往其他节目相比，不再表演和诠释别人的精彩，而更加真实的展示原原本本的自己，面对密室刺激的惩罚挑战，展示自己真性情的一面也是《疯狂的麦咭》最大看点之一。《疯狂的麦咭》作为一档明星亲子益智历险闯关节目，在每一个密室都需要回答虚拟主持人“麦咭”提出的各种刁钻古怪的问题，12大关卡在内的密室每一个都包括答题和闯关设置惩罚刺激。
Cannot assign a value to a read-only property, otherwise an error is reported
男生堆里的女生
《从海底出击》续订第二季。
江东看守所因依傍鸭绿江而美丽。但所长尚光明的心情却一点也不美丽，因为他陷入了内外交困。所里，在押人员黄三宝劫持同室人掀起轩然大波；家里，妻子由于送儿子入伍体检被三轮车撞伤；萧伟、于蕾蕾等新分来的85后管教适应不了紧张工作和艰苦环境纷纷要求调走；女大队长刘悦家庭陷入危机；他的老领导、副所长夏援朝因监守理念和管理方法的分歧经常作梗……但是，军人的血性使尚光明临难不惧，迎难而上，坚持人性化管理不动摇……鸭绿江静静流淌，一幕幕催人泪下的故事在这高墙铁门内上演——小歌星百灵改判转监前，献歌《妈妈的吻》；盗墓贼崔侉子押赴刑场前唯一请求将关押在外地的兄弟转押江东；朝鲜族妇女朴英子临行前带着镣铐跳起朝鲜舞，向管教跪下谢恩……
不要向流星许愿，否则它就会变成女人……故事开始于一个平静到让人昏昏欲睡的小村庄，由于村庄被一个鹅卵石城墙所包围，所以它也叫“围墙村”。虽然只是薄薄的一面城墙，却世世代代地保护着这里的村民，因为一墙之隔的外面世界，是一个平行宇宙，那里充满了魔幻与超自然的生物。生活在“围墙村”的特里斯坦·索恩和所有的年轻人一样，对村里最美丽的姑娘维多利亚一见倾心，为了能够得到她的爱，他甚至许下了这个世界上最不可能完成的诺言：带回天上落下的星星。 为了能够完成许诺，特里斯坦不得不鼓足勇气穿越那道象征着禁忌的城墙，进入另一个世界--“暴风之所”，那是一个神秘的国度，到处都是永恒的魔法和流动的传奇，很快，特里斯坦就会完全融进这个独特的地域，成为其中的一个组成部分。 当特里斯坦走进“暴风之所”，最终找到了流星下落的位置时，他发现自己看到的不是预期中的陨石，而是一个美丽、勇敢的女人……在进入大气层之时，“流星”不小心崴了脚，然而这只是一切不幸的开始而已，打从她脚落地开始，就有一系列的陷井在等着她，这个自称伊凡
《陶之恋》以中日两国陶艺的兴盛和交流为背景，讲述了身为陶艺世家的男女主人公以坚贞不屈的爱情，化解了上一代的家族恩怨以及围绕着陶艺界商界的恶性竞争，经历了摧毁重炼、炉火纯青的考验，隐喻人性的复杂多变和纯粹绝美的感情世界。剧中邬倩倩饰演的京都陶艺大师林修一的女儿，为守护家族荣耀，不惜与儿子成为敌人，执着于艺术事业的女强人。
Super Data Manipulator: I am still groping at this stage. I can't give too much advice. I can only give a little experience summarized so far: try to expand the data and see how to deal with it faster and better. Faster-How should distributed mechanisms be trained? Model Parallelism or Data Parallelism? How to reduce the network delay and IO time between machines between multiple machines and multiple cards is a problem to be considered. Better-how to ensure that the loss of accuracy is minimized while increasing the speed? How to change can improve the accuracy and MAP of the model is also worth thinking about.
谁让你这么早起来写稿？我每天都是这个时候上传章节。
