The last picture made me laugh
这部女性主导的10集心理惊悚剧由Harriet Warner执笔。剧集围绕三名角色展开，每个人都有着神秘而不安的过往。Lily Rabe饰演Emma，曾直视过某个危险杀手，她刚刚坐了三年牢被释放，有一个作为保护的新身份，想忘记与杀手纠缠的过去；Hamish Linklater饰演John，曾经是一名连环案实施者，如今迫切想要寻找救赎；Amy Brenneman饰演Mary，执迷于找到失踪多年的女儿，被定型为「悲伤母亲」。随着他们被推至边缘，「受害者」和「犯罪者」之间的分界线开始变得模糊。此外，Enrique Murciano将扮演Peter Guillory，一个看似心怀好意的心理治疗师。
烧锅屯的村民连续十年拖欠国家税款，而且拒绝干部进村，村民在村头挂了一口钟，每当上级派干部来，钟声便响起，村民闻声而动，阻拦干部进村……
Make Joint Efforts to Eliminate Binjiang Cancer
女主角的身份开始并没有交代出来，而是通过朝阳被追杀的曲折故事逐渐引出真面目，加上女主性感的嘴唇，机智的应对，强烈的神秘感一开头就吊足观众胃口。
顾承泽是顾氏百货集团的总裁，也是顾家顾太太的养子。顾太太希望亲子顾瑾昀出任公司职务，而顾瑾昀却漫不经心。于是顾太太布置顾承泽任务：引导顾瑾昀任职。在这期间，顾承泽认识了服装设计师黎晏书，并意外得知她和顾瑾昀之前有过恋情，对顾瑾昀影响颇深。顾承泽便以黎晏书为突破口，招聘她进入公司，两人在相处的过程中互生情愫。顾瑾昀见黎晏书入职，决心再次追求黎晏书，可黎晏书已经对他没有感情。顾太太得知此事后强烈反对，要求顾承泽隔离两人，这使得顾承泽和黎晏书走到了一起。一场意外车祸揭开了顾承泽的身世：他是顾先生的亲子。顾承泽无法接收，精神崩溃。最终在黎晏书陪伴下，走出难关，同时顾瑾昀经历了诸多事情后也得到成长，顺利上任。
Chapter 3
An old, but dignified and magnificent voice sounded.
庞夫人心下是有气，又不知道怎么撒出来，其实她并没有吃亏，只是少占了便宜，俗话说占便宜是没有够的，她只好想法从其它方面找补回来。
程天笑性格偏激，受不了输在一个后辈小子手上，跟霍元甲再次比武3次，最后还是用了秘宗拳的最后3式把程天笑打死。陈真誓杀霍元甲为师报仇！霍元甲几经诱
该剧将讲述高丽人奇子敖的女儿在家人被高丽王杀害后，以高丽贡女的身份被进献给元廷，通过一系列宫廷权利斗争，从身份低微的掌茶宫女，最终成为元朝皇后的故事。
此剧讲述一个在儿时因意外而只拥有7岁智力的男人，在经历死亡边缘后出现奇迹，以新身份向伤害他的人复仇的故事。
天可怜见，韩信竟然正好尹旭手下留守的士兵中，听到这个消息尹将军几乎跳起来。
To be a woman, one must have the skill point to be a woman. Without that skill point, one must make money. How can one not hit a wall everywhere?
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韩版《LEGAL HIGH》翻拍自日本富士电视台2012年和2013年播出的同名电视剧，讲述为了胜诉而不择手段，胜率高达100%的传奇律师和他的女助手携手打赢各种诉讼的故事。
影片讲述了一个关乎友情、勇气与探索之趣的动人故事。关于人类这个“小脚怪”的消息让原本单纯的雪人族群陷入了骚乱之中，他们开始好奇，在雪村之外，究竟存在着一个怎样的世界？
警探雷•维尔克鲁（科林•法瑞尔 Colin Farrel 饰）在加州芬奇市工作，跌入人生谷底消沉多年，他离异，酗酒，脾气暴躁。他是当地黑帮头目弗兰克•谢苗（文斯•沃恩 Vince Vaugh 饰)的手下，弗兰克多年前除掉了强奸雷妻子的男人。他为谢苗干一些零活, 比如殴打 了一个最近写了一系列组织犯罪事件的记者。维尔克鲁最近的活儿是找到失踪数日的市政执行官本•卡斯帕雷的下落。文图拉县警长安妮•贝德拉丝（瑞秋•麦克亚当斯 Rachel McAdams 饰）在工作上很成功，却疏远了她从事色情主播的妹妹阿西娜以及她身为新宗教领袖的父亲。加州高速公巡警保罗•沃德拉夫（泰勒•克奇 Taylor Kitsch 饰）得知他被停职处理，一个年轻女人谎称他要求和她性交易才能放行。一天深夜，一男子被发现端坐在高速路边的长椅上已经离奇死亡，三位来自不同城市和不同政府机构警察汇聚在一起联手侦查此案。在调查过程中，他们逐渐发现案子远比他们设想的复杂得多。
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!
