负债累累的散打冠军徐伟，因为长相酷似杀手东方木，阴错阳差的成为集团董事长高敏家的保镖，意外卷入了一场绑架阴谋中，面对金钱和人性，徐伟将会如何选择？
私立樱才学园，原本是传统的女子高中，但因少子化问题影响，不得不改制为男女合校。作为改制后第一年入学的28名男性新生之一的津田隆利，偶然之下被拉入了学校的学生会。在外人看来，学生会是美女如云的天堂，但是津田身边的三位学生会女干部性格都非常独特，津田开始了他每天学生会的吐槽生活。
Focal length, also known as MF. It refers to manual focusing. When taking photos, you need to click on the screen to determine the focus.
宋义那厮竟劝谏怀王，说什么田假是毕竟曾是齐王，亡走大楚杀之不义，怀王听信了，田荣因此而拒不出兵。
The active score is how much you talk to the people in the group. It is calculated according to the number of people who speak and how many messages you send.
好的。
位于极地的北极生物系统研究基地爆发神秘病毒，造成三人感染、两人死亡的惨剧。为了查明病毒的成因，防止其他一百多名来自各国的科学家遇险，美国疾病防疫控制中心在军方的要求下，派出了艾伦·法拉格特（比利·坎贝尔 Billy Campbell 饰）、茱莉亚·沃克（凯拉·扎戈斯基 Kyra Zagorsky 饰）、莎拉·乔丹（乔丹·海耶斯 Jordan Hayes 饰）与多琳·博伊尔（凯瑟琳·勒米厄 Catherine Lemieux 饰）等四名精英飞往北极。三人中的幸存者彼得（尼尔·纳皮尔 Neil Napier 饰）是艾伦的哥哥，当年因一桩荒唐事导致弟弟和妻子茱莉亚离婚。一行人虽然受到畑博士（真田广之 饰）的热情接待，但基地内似乎隐藏着不可告人的秘密。
《玛嘉烈与大卫》的故事继续发展之前，先乘坐时光机，回到过去，看看玛嘉烈和大卫在遇上对方之前，爱了什么人、害了什么人、撒过什么谎、躺在谁的怀里...
三脚猫侦探韩又希，任务中意外翻车，夺走霸总初吻！本以为在劫难逃，不想男神全家上门，赠送数亿财产！“靠脸吃饭”陆景深遇上“狗头神探”韩又希，契约兄妹上演处处吻！忠犬霍天临伙同顽皮萌爷爷强势助攻，傲娇霸总和财迷小骗子的浓糖速配爱情故事由此展开……
故事发生在一个豪华度假胜地，在那里，客人所要求的任何幻想都能得到满足，尽管它们很少像预期的那样实现。该度假村由埃琳娜·罗克（罗斯林·桑切斯饰）经营，她放弃了自己的雄心壮志，甚至放弃了对自己一生的热爱，以维护家族的遗产。埃琳娜有冷静的外表，老于世故，见解深刻，总是魅力四射，她平静的外表掩盖了她作为这个神秘岛屿管家所承担的责任的挑战。深入研究让我们夜不能寐的大小假如问题，每一集都会讲述一些激动人心的故事，讲述那些带着梦想和欲望来到这里，改变那些带着梦幻岛魔幻现实主义开悟离开的人们。
身后的老先生的也瞧见女人的异常，问道：绿萝，怎么了？发生何事？绿萝转身蹙眉道：谷口那边出现了一批人，都带着兵器，似乎在寻找什么人？茶姑提醒要我们小心。
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1986年，Tommaso Buscetta成为有史以来第一个对黑手党指证的顶级黑手党头目。这使他和他的家人损失了一切。
电影剧情讲述三个住在纽西兰威灵顿的吸血鬼Viago﹑Deacon及Vladislav，他们纵然是不死生物，但还是得入乡随俗过类似人类的生活，例如想办法付租金﹑做家务﹑混夜总会及应付室友之间的冲突。
宫女自然是兴奋万分，这几日汉军占领彭城之后，她们一个个心惊胆颤，唯恐有杀身之祸，可以说是最暗无天日之时。
该剧讲述8位单身男女，以单身为入住条件住进统一化管理的单身公寓，在这座公寓中，恋爱被禁止，单身被提倡，一旦谁破坏规则，则会被剔除出单身公寓。故事走向整体设定融入大量真人秀元素，大有真实版“饥饿游戏”的趋势。同时，剧中虽然是看似普通的若干位“单身贵族”，但他们每个人背后却有着不为人知的秘密，隐藏身份的富二代作家、感情受挫的女插画师、卧底单身公寓的警察，一系列性格迥异的人物，上演精彩纷呈的故事。
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.
1 无视游戏
