花艺师、雕塑师和园艺设计师两人一组，共十队展开温馨的花艺对决，看谁能够打造最巨型、最大胆的花园雕塑。
讲述韩国一代赌王曲折爱情故事的All in。
Sitcom from Robert Popper about the gloriously idiosyncratic Goodman family. Starring Simon Bird, Tamsin Greig, Paul Ritter, Tom Rosenthal and guest star Mark Heap.
《麦杰克好故事》由上海电视台SMG旗下幻维数码出品。该绘本根据《麦杰克好儿歌》改编，由资深儿童教育心理学专家、优秀的动画及音乐制作团队联手打造，根据0-6岁幼儿的视听觉发展规律及语言认知能力，诚意制作有营养、有趣味、有审美、有创意、有知识的儿歌故事，整套绘本12册，讲述了12个趣味故事，通过怪兽、恐龙、外星人、海洋生物等孩子感兴趣的元素，潜移默化培养孩子情商、养成好习惯、环保意识及科普知识。
王府的格格雪珂（刘雪华 饰）与下人亚蒙私奔，茫茫雪夜，这对恋人以天地为证结成夫妇。然而王府追兵很快到来把二人捉了回去，为求保住亚蒙性命，雪珂以死相逼，无奈，亚蒙被发配充军新疆，而已有身孕的雪珂诞下女儿后即被安排嫁给父亲世交的儿子罗志刚。
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咱们就再跟他们打官司，告诉皇上，咱们是冤枉的。
Who is working for IT today?
黎章上前恭敬地应道：属下谢将军体恤。
1950年，除川西外，整个中国大陆地区已全部解放。在解放在大军向西昌进发之际，蒋介石命令胡宗南死守川西，等待国际时局的变化。于是，川西第一天险——天蒙山，便成了国共两军的必争之地。
这样的两个男人，让王玉岚拥有了两个孩子，因为恨高旭东，王玉岚自然无法面对章秉华，纵使秉华多么的懂事乖巧，她仍无法忘怀当初他的父亲是多么的
一對鬼靈精怪的女騙子，槓上一幫怪誕不經的流氓，他們都是為了奪得傳說中神力無窮的聚寶盆
该剧讲述因为一个选择而改变了现在的命运爱情故事。结婚5年的柱赫和瑞珍因为预想不到的事情，命运发生了变化，在180度反转的现在以全新的面貌再次相遇而书写的奇幻罗曼史。此外，该剧以银行为背景，也将描写银行职员的日常等温暖的故事。池晟饰演结婚5年、入行6年的银行代理人车柱赫，是一个平凡却没有不满足之处的韩国普遍的职场人士。韩志旼饰演徐友珍，她很年轻就体验了结婚生子，边工作边带小孩，对现实感到疲惫以及对比起家庭更注重自己的工作的丈夫柱赫的气愤，让她甚至有了情绪调节障碍。之后，因为回到过去的柱赫做了不一样的选择，她迎来了全新的人生。《Oh我的鬼神大人》、《举重妖精金福珠》编剧+《购物王路易》、《帝王之女守百香》PD，预计下
韩秀妍饰演M文库科长尹熙秀，她具备引领潮 流的敏锐触觉和出众的业务能力，也能发表自己的意见。但和时尚的外表不同，性格很稳重，因此在公司里深受男同事的欢迎。她作为M文库行事历开发项目的负责人和Handas Office营业企划部职员们共事， 因此和过去结缘的姜白浩重逢。
通判一职乃是北宋时期皇帝派驻地方考察监督知州的官吏，与知州平级又称监州官。登州通判连连无故身亡由朝廷补派，新任登州通判唐真乃是包拯门生，其父唐冀本是监察御史，与包拯同僚。包拯照顾之余命展昭陪同唐真履新。到任之后，方知登州知州与富商李坤官商勾结犯下无数贪渎罪行，包拯等人更查出李坤以四海钱庄作为掩护，进行私造伪币铜钱的不法勾当。李坤见事迹败露，乃唆使手下江湖人物对唐真包拯施下毒手，幸得赖展昭机警一一将之化解，方才侦破为害朝廷金融财政之重大弊案，更追出无数涉案官员进而端正朝纲。
Replay:重新开始的瞬间
克莱夫·里德庆祝自己拿走了丝绸，玛莎却喝得酩酊大醉，她对莱特探长在法庭上撒谎以判她的当事人约翰尼·福斯特有罪感到愤怒。后来，钱伯斯校长艾伦·考德利（alancowdrey）十几岁的儿子大卫（David）因造成一名警察死亡而被捕，这名警察是6名在示威游行中用水壶打死他的警察之一。玛莎相信大卫被赖特欺负认罪，并希望艾伦参与他儿子的案子，但大卫并不想见到他的父亲。读者和卡罗琳·沃里克同意帮助玛莎，她在闭路电视上看到一个匿名男子在拘留期间与大卫通话，但没有这次会面的记录。在法庭上，她面对赖特，这一次决心击败他，但证据显示，削弱了玛莎的十字军东征。
奥特曼，地球的守护者，曾经打败和驱逐了无数意图占领、破坏地球的邪恶外星人。但这些外星人却趁着奥特曼身处宇宙边缘执行任务时，再度入侵。面对这些具备着各种各样能力的外星入侵者，奥特曼的接班人、新一代地球守护者——钢铁飞龙挺身而出，担任起守护地球的重任。5位性格各异的队员，在奥特曼的指导和加持，以及一次次的战斗中明白，只有团队合作，取长补短才能战胜越来越强大的外星入侵者。
Demo Xia: I downloaded all the popular frameworks at present. I ran for the examples in different frames and looked at the results. I just thought it was good. Then I thought, well, in-depth learning is just like that. It's not too difficult. This kind of person, I met a lot during the interview, many students or just changed careers came up to talk about a demo, handwritten number recognition, CIFAR10 data image classification and so on, but you asked him how the specific process of handwritten number recognition was realized? Is the effect now good and can it be optimized? Why should the activation function choose this, can it choose another? Can you explain the principle of CNN briefly? I'm overwhelmed.
