报纸上的宣传画正是何薇和爱丽丝的古装照。
In general, JS is written as follows
万辉投资公司总裁万天野与妻子丁曼在结婚纪念日突然离婚，丁曼远走美国。送走丁曼后万天野搭载了一对父子却遭遇车祸，万天野成了孤儿毛毛的监护人，并结识了护士孟小夏。万天野又遭人设计公司破产，变得一无所有。孟小夏在万天野一筹莫展时伸手相助，与万天野、毛毛组成了快乐的“三口之家”。破产后的万天野开出租车抚养毛毛。孟小夏在与万天野相处的过程中渐生好感。丁曼回国得知万天野的变故后为其租房，孟小夏因拆迁也住进了丁曼的房子，四人同住矛盾不断，万天野为难。万天野因为毛毛得到了再次成长的机会，他宽容地面对命运的安排，逐渐成为一个有担当的男人。最终每个人都找到情感的归属，孟小夏接受了“男闺蜜”李嘉豪的求婚，暗恋丁曼多年的段少辉也找到自己的幸福，毛毛也回到了母亲身边。丁曼重新认识了万天野，二人重归于好。
本片取材自真人真事。在上世纪30年代，有一个名叫马文·托尔森（丹泽尔·华盛顿饰演）的美国黑人在语言修辞上有着很深的造诣，尤其擅长写诗和辩论。事实上他后来也被认为是那个时代最伟大的诗人之一。当时，他在一所德州的黑人高校中担任教授。
真要在公堂上辨别真假玉米，闹得乌烟瘴气，不是成心授人话柄？我先去见他，劝他撤了状子，请他来府里细问。
At present, many large financial institutions have begun to strengthen the DDoS defense system, but observers worry that attackers will shift their targets to smaller banks, credit cooperatives and even other industries.
在场众人都唏嘘不已，为眼前这对少年壁人赶到可惜，今后天人永隔，再难相见了。
我们这样一个称谓，立即将彼此的关系拉到了一起。
娜塔莉和路易莎和石油巨头谈判无果，阻止临时措施道阻且长，一场秘密行动已经在阿鲁阿南内部有序开展；外部局势紧张，娜塔莉和路易莎却因为组织的新架构再次陷入争执；阿鲁阿南突然闯入球赛，这次他们又会揭露什么黑暗？这群闯入者又能顺利离开吗？
情况大大出乎意料，雍丘李由这么快战败是章邯完全没想到的。
为保护家人免遭强大毒枭的伤害，技术娴熟的盗贼迈赫迪和他的专业抢劫团队陷入了一场暴力且致命的地盘之争。
大明万历十二年，二十一岁的神宗皇帝万历喜得第二子，但因后宫宠妃趁机且惑，万里皇帝年轻任性，欲废长立幼，让第二子当储君太子，廷议一出，顿时引起满朝文武两派之间尖锐冲突，双方各怀自己的目的，为各目的利益集团争吵不休，事态竟发展到不可收拾的程度。为解决这个辣手的问题，平复矛盾，双方都想到了闲居民间多年的硕二爷。传说中，先皇赐予硕王爷的金痒痒挠里藏有专门解决立储之争的先皇密诏，双方都想探知，都想利用，这种形式下，万历与太后分别下旨，传硕王爷进宫解决立储之争。但硕王爷认为，皇上尚年轻，有许多举国大事要做，不应陷入立储之争而误了大纲。他以特殊的方式和硕二爷个性化的手段劝谏年轻的皇上，引导青春期的皇上去关心民间疾苦，为老百姓的安居乐业多办实事。他故意拖延时间，以给皇上思索和反省的时间，大兴到宫中也就两个时辰的车程，他竟走了足足一百天，黄二子“百岁”之际，最后揭开痒痒绕中的先皇密诏，竟与硕二爷用意不谋而合，化解了一场危机，也成熟了年轻的天子。
该片讲述想进入核心圈子的一窍不通暴发户欲从一瞬间落魄的从骨子里头都是名门望族家的女儿那里抢走美术馆从而陷入爱情的故事。成长背景、财力、学历、取向、价值观完全不同的两男女在停业之前以美术馆这一媒介相遇碰撞的同时，去理解完全没有经历过的对方的人生，并且变化成长的过程。
李敬文侧脸，看着她笑道：不是你说，任凭我处置么？小葱捏住他耳朵咬牙，道：笨。
门房便进去通报。
《家住小区》以北京一座新入住的小区为背景，以在小区里工作的物业人员、保安人员以及小区业主为贯穿人物，反映了小人物生活中的种种烦恼，讲述他们从不和走向和睦的过程。矛盾重重，但整个剧的风格仍然是以轻松、幽默的语言，诙谐、爆笑的情节为主。
因最后一次任务而感到内疚的老兵与好友的遗孀联手渗透进了一个危险的哥本哈根摩托帮。
Season 3, Episode 7: The Six Napoleons《六个拿破仑半身像》20 August 1986
From the defender's point of view, this type of attack has proved (so far) to be very problematic, because we do not have effective methods to defend against this type of attack. Fundamentally speaking, we do not have an effective way for DNN to produce good output for all inputs. It is very difficult for them to do so, because DNN performs nonlinear/nonconvex optimization in a very large space, and we have not taught them to learn generalized high-level representations. You can read Ian and Nicolas's in-depth articles (http://www.cleverhans.io/security/privacy/ml/2017/02/15/why-attaching-machine-learning-is-easier-than-defending-it.html) to learn more about this.
