好不容易获得王室认可的Blair（莉顿·梅斯特 Leighton Meester 饰）一方面正燋头烂额地筹备自己和婚礼，一方面又要应付Chuck（爱德·维斯特维克 Ed Westwick 饰）和Dan（佩恩·拜德格雷 Penn Badgley 饰）的示爱。Serena（布蕾克·莱弗利 Blake Lively 饰）在洛杉矶遇到的多年不见的表妹Charlie，并将她带回曼哈顿，却不知道她是冒牌货，并隐藏了一个大秘密。Dan用身边人的故事出版自己小说的《局外人》，成了聚光灯下的焦点，却得罪了所有的朋友。Nate（切斯·克劳福 Chace Crawford 饰）开始在《The NY Spectator》工作，并结识了风韵犹存的Diana，而她似乎知道Chuck母亲的真正身份。在追查的过程中却发现父亲Bart并没有死亡......上东区永远被秘密缠绕，这一次又会带来多大的惊喜？一切都由Gossip Girl来揭晓。
The Importance of Out of Comfort Zone//060
主角张哲和张南经历了十年爱情长跑，在两人相恋十周年的庆祝party上，第三者鸡米闯入带走了张南。张南的离去彻底击碎了张哲对爱情和人生的信心，生活白痴的张哲努力一个人生活，在好友杨春子和江超的帮助下，慢慢学会坚强，面对张南偶尔的主动，他选择回避。然而谁知这一切都是鸡米设计好的圈套，当真相浮出水面，到底是选择为真爱放弃一切还是继续残缺的现状，是摆在张南面前最大的难题……
80年代，老村长为了女儿上学读书，努力赚钱养家···
本剧欲通过现时代存在的各式各样的家庭，解决我们社会存在的一些问题。欲解决年轻一代离婚率高的问题；应该享受生活的父母一代，却因养育孙子孙女而操心的问题，通过共同育儿提出对策。
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1928年的中国，数十万人因“共党”、“通共”的罪名被屠杀。美国青年埃德加.斯诺旅行来到中国。为了生活，斯诺当了一名记者，被授意为当权者撰写歌功颂德的文章。但斯诺不肯违背良知，他对中国现实的如实报道为他赢得了一些革命者和进步人士的友谊，也使他成为当权者的眼中钉，并因此历尽磨难。在和革命者的接触中，斯诺被他们的精神所感染，产生了采访红军的念头。终于在宋庆龄等人的帮助下，斯诺成为第一位到达苏区、采访革命领袖毛泽东的西方记者，并撰写了著名的《红星照耀中国》。1941年，由于揭露蒋介石在皖南事变中的倒行逆施，斯诺被驱逐返回美国。60年代，斯诺因麦卡锡主义被迫移居瑞士。1971年，斯诺作为中美两国之间的信使再次来到中国，受到毛泽东等国家领导人的接见。中美建交前夕，斯诺去世。
讲述了元气少女的 “粉丝女主”和高冷学霸的“爱豆男主”成为同桌， 女主“粉丝”属性给男主造成了一系列的困扰。
大端朝全盛之际，牧云皇族和穆如世家三百年的盟约因为一个预言而冰裂。预言说，六皇子牧云笙执剑则天下大乱，而穆如寒江将成为未来的皇帝。以牧云栾和牧云德为代表的地方势力密谋趁机夺权，为此不惜与邪恶势力合作。太子牧云笙不爱江山不信天命，为追寻真爱宁愿牺牲权力地位。穆如寒江生于世家长于市井，喜欢自由，又想守护秩序，历经艰险磨难，终于回归家族。硕风和叶在与穆如铁骑的战斗中失去了亲人和族人，经过了血与火的洗礼，生与死的诀别，人情的冷暖，权力的碰撞之后，他从一个复仇者成长为铁沁之王。
边关看似平静，然南雀国蠢蠢欲动，如今天气和暖，随时有爆发战争的可能。
被大章鱼吞下去的杰克船长进入了戴维·琼斯控制的“死界”。为了拯救杰克，威尔、伊丽莎白和女巫等一行人也来到了“死界”。找到杰克，逃出了世界尽头。而此时狡猾的卡特勒已经得到了戴维·琼斯的心脏，由此挟持戴维·琼斯，掌控所有的公海海盗，为东印度公司攫取利益。为了应对危难，各地海盗头目秘密集会，展开是否释放女海神，杀掉戴维·琼斯的争论。在平静的海面上，风雨将至，最终的对决即将展开。
Hello, I am very happy to answer for you!
郑氏忙捧了她几句，又说笑一回，方才去后边歇息了。
该剧讲述的是由刘涛饰演的“贤妻”同时是“豪门媳妇”的韩大芸用智慧捍卫自己的爱情和婚姻的故事。韩大芸与保剑锋饰演的丈夫赵伯暄婚后很是甜蜜，过着衣食无忧的幸福生活，赵伯暄身家资产上亿，韩大芸因为只生了一个女儿无法圆婆婆要男孩儿的愿望，故备受婆婆刁难。更痛苦的是，一直很完美的丈夫遭遇了过气模特的巧妙设局，转变成了一个“负心汉”，陷入婚外情的泥淖。因此两人不得不离婚，然而离婚后的韩大芸在贵人许世宏（谢祖武饰）的帮助下，实现了人生的华丽蜕变，重获丈夫的爱并用真情挽回了家庭用坚韧不拔拯救了事业。
《犯罪心理小组X》改编自摸底牌的恐怖悬疑小说《诡案追凶》，本剧讲述了宜庆市公安局犯罪心理四人小组，利用犯罪心理和高智商刑侦手段，破获悬案，探寻真相的故事。
我靠。
Sorry to force a wave of chicken soup. Originally, I planned to write a machine learning series last year, but after writing three articles for work and physical reasons, there was no more. In the first half of this year, I was tired to death after doing a big project. In the second half of this year, I just took a breath of relief, so the follow-up that I owed before will definitely continue to be even more. In order not to let everyone worship blindly, I decided to write a series of in-depth study, one article per week, which will end in about three months. Teach Xiaobai how to get started. And finished! All! No! Fei! ! It is not simply to write demo and tuning parameters that are available on the Internet. Reject demo, start with me! If you don't understand, please leave a message under my article. I will try my best to reply when I see it. This series will mainly adopt the in-depth learning framework of PaddlaPaddle, and will compare the advantages and disadvantages of Keras, TensorFlow and MXNET (because I have only used these four frameworks, there are too many people writing TensorFlow, and I am using PaddlePaddle well at present, so I decided to start with this). All codes will be put on github (link: https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code). Welcome to mention issue and star. At present, only the first article () has been written, and there will be more in-depth explanation and code later. At present, I have made a simple outline. If you are interested in the direction, you can leave me a message, and I will refer to the addition ~
