4. Use vinegar to remove peculiar smell? For a while? Need a car, need a place? This method can be adopted for a period of time.
外表平凡的上班族段田一郎（泷藤贤一 饰）通过多年打拼，终于如愿当让了营业部的课长。与举止优雅、潇洒迷人的上司伊达次郎（前川泰之 饰）相比，他这个小领导可谓灰头土脸，毫无魅力。偶然听到了女员工对自己的评论，再加上心仪的女孩宫本南（石桥杏奈 饰）关于喜欢绅士气质男性的言论，让段田痛下决心，一定要改头换貌变成真正的绅士。但是绅士可不光光砸钱那么简单，他偶然走进了美幸女士（森口瑶子 饰）经营的名为“M夫人”的奢侈品商店，不仅如愿买到了高端的手表、钢笔、皮包、鞋子，还了解到这些传奇商品背后的故事。
《皇上难为》又名《乾隆下江南》是由中国台湾导演顾辉雄执导，狄珊编剧，杨丽花、青蓉、许秀年、高玉珊、黄龙、吴翠娥、司马玉娇、陈亚兰主演的历史、传记类电视歌仔戏，《皇上难为》又名《乾隆下江南》是1986年的中国台湾拍摄的一部电视歌仔戏。讲述了天资过人，但生性不羁的四阿哥宝亲王，深受父王雍正的喜爱及担忧。雍正驾崩后，宝亲王弘历继位是为乾隆。
该剧为《吸血鬼日记》的衍生剧，由Chris Grisme任导演，丹尼尔·吉里斯， 约瑟夫·摩根主演。该剧讲述了尼克劳斯与初代吸血鬼的家族成员以利亚和丽贝卡三兄妹返回新奥尔良定居后，并与其之前的门徒马赛尔开始统治权争夺和地区女巫斗争的惊险故事。该剧于2013年10月3日首播。
盲剑客座头市（北野武饰）来到一个小镇上，他染着金发，身怀绝技，出手致命。服部源之助（浅野忠信饰）是名武艺高强的剑客，他为了筹钱给妻子（夏川结衣饰）治病也来到小镇，想要寻找一份工作。与此同时，一对为了复仇，化装成艺妓流浪卖艺的野子姐弟（大家由佑子、橘大五郎饰）也来到此地，他们的目标是镇上恶霸银藏和扇屋等。好打抱不平的座头市得知其中隐情后，决定帮助姐弟俩报双亲被杀之仇，而服部却成了敌人所雇佣的保镖，一场生死大战在所难免。
Roasted lamb chops
所有黑莽原的田地都要交税。
但是突然有一天，男人发现自己一头乌黑的头发开始脱落，平时健康的牙齿也变得有问题，连眉毛都在掉，医院的检查结果居然是砒霜中毒。
亚马逊续订《超级蜱人》第二季。本季共10集，将在今年晚些时候启动制作。
海福祥医院发生奇案！满州国溥仪宠信的总管太监阮延年，从重度昏迷中醒来，匪夷所思地撞破脑袋，自挖脑髓来吃。道场住持深信这是被负责监视、告密和破坏的驻身神，“三尸虫”所害的。负责侦办的宋楣和万国宝，本对这些事情一笑置之，但庚申日子夜，三尸虫却当着他们面，从病患的眼睛里跑出来……眼见为凭？错！这离奇的背后，到底有什么惊人的秘密跟阴谋，他们决心揭露！
数年前，同窗好友日向彻（小栗旬 饰）和朝比奈恒介（井浦新 饰）白手起家创立了IT企业Next Innovation。短短数年后，NI成为最受瞩目的新创公司，年仅29岁的日向也成为个人资产达250亿日元超级单身富豪。与只有初中文凭的日向形成鲜明对比的是，系出东大名门的大四女生夏井真琴（石原里美 饰）在就活战线上饱受创伤，身心疲惫不堪。奇妙的机缘将原本没有任何交集的两人联系在一起，性格存在缺陷的日向和谨慎过度的千寻彼此发生着碰撞，又相互吸引与感动。
现代社会职场中的灰姑娘故事就此上演，而沉着冷静朝比奈和他开朗乐观的妹妹燿子（相武亚季 饰）则见证着这一悲喜交加的现代浪漫故事……
武当二侠俞莲舟站了出来，一展身手，这才震慑住众人，张翠山也许下承诺：三月后，在黄鹤楼上必给大家一个说法。
走至近处，特七才看清了杨长帆胸口的血痕，大惊道：这个，怎么？倭寇砍的。
《明日传奇第三季》（Legends of Tomorrow Season 3，又名：DC's Legends of Tomorrow Season 3）是由CW电视台和DC漫画公司联合摄制的超级英雄电视剧，是美剧《明日传奇》系列的第三季。
芭比是时尚偶像，她的家富丽堂皇，好朋友们和完美先生都为她着迷。 她样样精通，却依然谦逊而亲切，她不断鼓励她的朋友们直面任何挑战。这次在芭比的梦想豪宅中，又将上演怎样不可思议的故事呢？
Drug name: Rhei radix
古装喜剧《冒牌太子妃》改编自水笙的同名网络小说。
Diao Shen Xia: This kind of person may not be limited to running a few demo. He has also made some adjustments to the parameters in the model. No matter whether the adjustment is good or not, he will try it first. Each one will try. If the learning rate is increased, the accuracy rate will decrease. Then he will reduce it. The parameter does not know what it means. Just change the value and measure the accuracy rate. This is the current situation of most junior in-depth learning engineers. Of course, it is not so bad. For Demo Xia, he has made a lot of progress, at least thinking. However, if you ask why the parameter you adjusted will have these effects on the accuracy of the model, and what effects the adjustment of the parameter will have on the results, you will not know again.
Now you can do some tests:
