解放军某部侦察参谋赵长林乔装智入李匪盘踞的华阴县城，通知起义部队提前举行起义，解放了华阴县城。敌旅长李继龙率残部逃往华山。途中李匪假冒“解放军首长”劫持华山镇美女杨玉环未果，用中正剑杀死杨玉环的义兄。杨玉环欲为父报仇。李匪逃上华山，封锁华山通道，以杀害数百人质和毁坏华山文物古迹要挟我军。为消灭李匪、解救人质、保护华山珍贵文物古迹，我军派遣信使携劝降信上山劝降。信使被李匪杀害，孟习圃逃回部队，加入赵长林的侦察班，寻找第二条登山路。在樵夫王拴娃的协助下，侦察班攀悬崖，越深渊，奇取了北峰。侦察班与李匪斗智斗勇，解救了被扣为人质的数百百姓，保全了华山文物古迹，配合大部队解放了整座华山。
被诬陷的小小推官君无咎，身陷刑部大牢。
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赵本山主演的贺岁喜剧电影，汇聚了闫妮、热依扎、炎亚纶、潘斌龙、大鹏、张译、梁静、周冬雨、于和伟、连奕名等众多明星。2016年大年初一，百星报喜，爆笑过年！
年轻帅气的Jason为了追求高冷轻熟的马丽，不禁恶补各种套路来讨马丽关心。就当冰山马丽看似被Jason暖出一股热流时，Jason却暗自发现用套路得到的爱情好感背后，是莫名的空虚和不踏实感。殊不知，正在对马丽感情产生矛盾感的Jason，此时正掉入马丽闺密苏丹的顶级套路中而不自知。年轻貌美，温柔体贴的苏丹不仅欲拒还迎般主动开始渗入Jason精神生活的喜怒哀乐并小心示好，就连Jason的事业，都恨不得为其铺一条康庄大道。一边是对自己冷漠疏远的马丽，一边是对自己毫无保留的苏丹，Jason究竟会做出什么选择？苏丹过于热络的奉献背后，究竟是为了得到Jason的真爱还是另有目的？这世上真的存在纯粹的爱人，不用套路也没有目的地只为对一个人好么？
《人间烟火》是王硕执导的45集电视剧，是湖南经济卫视的开年大戏。李强，岳跃利，白珊，魏巍，宾浩，李晟担任主演，电视剧以谭衍生创办的老字号餐馆“打马楼”为线索，讲述了谭衍生在与秀梅的结婚喜宴上收的张汇泽、孙继良和古顺三个徒弟之间几辈人 的恩怨情仇。“打马楼”几经沉浮变迁，最终在年轻一代手上发展壮大。电视剧《人间烟火》揭示了有人在，就会有烟火的道理——不管是爱恨情仇，都是人之常情；不管是湘菜粤菜，酸甜苦辣，这都是人生。
他那漫长的命运，才刚刚开始。
从停尸间再次醒来的萨蒂惊异于自己的死而复生，但不久她便发现，她已变成了嗜血如命的吸血鬼。在本性和人性间痛苦挣扎萨蒂决定摧毁邪教组织，为所有的受害者报仇……
剧情描绘围绕警视总监宝座的权力游戏。警视厅搜查共助课的理事官上条涟（玉木宏饰）因童年时期的某件事而渴望获得权力。涟认为自己所属派系的高层成为警视总监是成功的捷径，不管多么肮脏的工作都毫不犹豫地进行着。
陈启准备打电话问吕文心，刚好这时手机响了，正是吕文心打过来的。
早就怀疑他了，所以才将黑娃派在他身边，为的就是监视他。
爾仔（吳肇軒飾演）女友茹可以（盧惠敏飾演）在法國工作假期計劃期間突然失蹤，爾仔守住可以留下的書店希望等對方歸來。及後書店生意每況愈下，爾仔為維持書店，於是接受好友拖羅（繆浩昌飾演）的意見，在書店開設「身後事務所」以增加收入，專責代處理逝者遺物，卻因此遇上亡魂，為死者解開心結。
杨长贵又是无奈一笑，抬手摸了下风铃。
《维京传奇：英灵神殿》的背景设定在一千多年前的 11 世纪初期，记载了有史以来最著名的诸维京人物的冒险事迹：传奇探险家莱夫埃里克松（山姆科利特饰）、他脾气火爆而任性的妹妹弗蕾迪丝埃里克斯多特（弗丽达古斯塔夫松饰），还有野心勃勃的北欧王子哈拉尔西居尔松（里奥苏特饰）。维京人与英国皇室之间已剑拔弩张，同时维京人内部也因基督教和异教信仰的矛盾而发生冲突，在此背景下，三个维京人开始了一场史诗般的旅程，从卡特加特到英格兰甚至更远，她/他们将穿越大洋和战场，为生存和荣耀而战。
任何人都相信，燕南天的剑非但能在百万军中取主帅之首级，也能将一根头发分成两根，而江枫的笑，却可令少女的心碎。
黄豆虽然被胡钊和两个随从围住。
宁城公安大学即将毕业的古岱刚到刑警队实习，就被卷入一场以“游戏”为名的系列作家绑架案——八名悬疑小说家一夜之间被绑销声匿迹。古岱以为自己推理出幕后主办者时，所有线索却都抛向他，他成为这起绑架案的第一嫌疑人。经过缜密的侦查，刑警大队副大队长王梓越发觉得这起绑架事件另有隐情。随着案件的深入，警方和作为游戏参赛者的古岱也逐渐有了头绪，零散的线索渐渐清晰，同为被绑八名作家中一员的真正绑架案元凶浮出水面。此案因古岱而起，也因古岱而终。古岱凭借自己层层推理，配合警方迅速破案。过程中，他也成长为一名合格的人民警察。
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云影就感叹地对郑老太太婆媳说道：要说我对这门亲满意，除了葫芦是个好孩子，再就是你们这样人家让我放心了。
Deep Learning with Python: Although this is another English book, it is actually very simple and easy to read. When I worked for one year before, I wrote a summary (the "original" required bibliography for data analysis/data mining/machine learning) and also recommended this book. In fact, this book is mainly a collection of demo examples. It was written by Keras and has no depth. It is mainly to eliminate your fear of difficulties in deep learning. You can start to do it and make some macro display of what the whole can do. It can be said that this book is Demo's favorite!
