汉国掌控关中的时间还比较短，关中百姓多是老秦人，他们对秦国还是有思念和归属感的。
The factory method focuses on creation, creating parts is its main responsibility, and assembly sequence is not its concern.
提及子夜的身孕，李斯的表情又有些不自然了。
所以，我写的每一部小说都是最好的，而且事实上也是。
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Netflix将在9月15日上线《美国囧案 American Vanda》首季，该剧风格是真实罪案纪录片，但其实是讽刺题材，剧中案情指有人在高中向27名教师的汽车喷上JJ图案。在8集的第一季，一位有抱负的学生兼记录片工作者Peter Maldanaldo（Tyler Alvarez饰），调查被指控犯下该恶作剧，并在争议下被开除出校的高中四年级生Dylan Maxwell（Jimmy Tatro饰）。
身为护士的镜子（川上麻衣子饰），无法原谅同居男友丰树（神保悟志饰）抛弃了她，选择与千金小姐富贵子（北原佐和子饰）结婚，竟然将在富贵子生产的那天，偷抱走刚生下的女儿真世，秘密的将她扶养长大，并取名叫牡丹（大河内奈奈子饰）。伤心欲绝的丰树与富贵子来年又生了一个女儿香世（小泽真珠饰），为了忘却以前的伤痛，而过份溺爱香世。被拆散的两姐妹，一直到长大成人，都不知道有对方的存在。
热门电视剧Mission: Impossible讲述一个团队，他们专门负责解决最高难度的机密事件，不仅任务给的机密，而且成败自行负责，政府完全不承认有这个组织和任务，每次任务的给定，都是来自录音带中出现的声音，任务交代后，声音即被销毁。团队首领「龙头老大」负责企画，他深諳底下每个成员的能力，做出最精密万无一失的佈局，让每个人适任适份的扮演好自己的角色，而后按佈局完成任务。这很典型的是冷战时代会出现的影集。
本片讲述78岁高龄老人沈家玉，刚刚过完金婚，一生过得十分安逸。可好景不长，沈家玉得知自己仅仅只剩半年时间时，才发现自己人生还留有遗憾。沈家玉为了不让自己在离开时也带着这份遗憾，便决定找到初恋情人邓文君问清当年事件的始末。当年，邓文君突然消失匿迹的事情一直不能让沈家玉释怀。而沈家玉大肆寻找初恋情人的事情被儿女得知。面对儿女的质问，沈家玉知道也没办法再隐瞒，便告诉了众人事实。陆小曼在得知沈家玉患有癌症后，觉得自己也不应该再隐瞒什么了。将当年的信交给了沈家玉，沈家玉这时才知道了所有事情真相。沈家玉在最后的时光里，实现邓文君的最后愿望。沈家玉用自己最后仅剩的时间，完成了最后一桩心愿，没有留下一丝遗憾！
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一个至死不渝的誓言，一段生死离别的爱情，编织着一个爱情故事！ 一个关于信仰的真实传说，一个关于爱情的凄美童话，一曲关于生命的悲惨挽歌。 该剧围绕两男一女的情感纠葛展开故事：孤儿欧阳、父母被打倒的闻汐与寄养在外婆家的叶雨三个人青梅竹马，分别之际叶雨留给了欧阳一份纯真的誓言“长大了我来找你，别忘了”。成年后的三人境遇迥异，失去唯一的亲人叔叔的欧阳终于考上了大学，进入省城后先后重逢了已是高干子弟的闻汐和富家女叶雨。艰难养活自己的欧阳在得知闻汐也钟情与叶雨时，自尊心驱使欧阳拒绝了叶雨的誓言。毕业后欧阳被分配到边远的小镇，几年后他重回省城，落魄谋生。在遭遇一场火并案后，一切真相大白，最终欧阳和叶雨重逢在了海边……
《极品女士》是一部由《屌丝男士》原班人马全力打造，为互联网而生的碎片化式微喜剧，本剧依旧延续轻松搞笑的风格，剧集秉承了优良的品质。每集由多个片段组成，女主角通过千变万化的职业或身份为观众展示各个领域中的极品女士。片中明星云集，各路大神与极品女士上演你无法预料的爆笑情节。第三季将于9月3日上线，每周三于搜狐视频播出，一共8集，每集时长大约为12分钟左右。 堪称互联网最好的女生喜剧，是大鹏工作室出品又一力作。
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《黑豹 Black Panther》的Letitia Wright及《星球大战 Star Wars》新三部曲演员John Boyega加盟BBC剧《细斧 Small Axe》，这部剧已获Amazon购下美国点播权。 这部6集剧会讲述5个不同的故事，背景设置在60-80年代的伦敦西印度社区。剧集标题来自牙买加谚语「If you are the big tree, we are the small axe.」，意指即使是微弱的异议声，仍然可以挑战强权一方。 其余演员包括Malachi Kirby﹑Shaun Parkes﹑Rochenda Sandall﹑Alex Jennings 及Jack Lowden。
遂念道：满腹经纶，白发不第，才疏学浅，少年登科。
老杨摆了摆手，也打算结束谈话。
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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!
