一个发生在上海的故事：留学归来的李楠风为给跳楼身亡的哥哥报仇，放弃前途，改名换姓混进仇人林知秋公司伺机报复。他一步步铲除了复仇之路上的障碍，却不知不觉地爱上了仇人。在他彷徨之际，一个神秘人物周天成道破了他的秘密，并且以此要胁李南风协助他吞并林知秋的公司。林知秋破产了，此时，李楠风才发现自己陷入了一个更大的阴谋……
杨长帆急中生智，从囊中掏出了沈悯芮的那一幅刺绣。
Mac（黎明）、Bird（陈小春）、Sam（李灿森）和Michelle（雪儿）是国际神偷组织界的精英，四人一向合作无间配合默契，完成过许多艰巨任务。
前所未有的东日本大地震以及随之引发的海啸、核泄漏摧毁了无数人的生活，这其中包括15岁的中学生住田祐一（染谷将太 饰）。灾难过后，他与母亲（渡边真起子 饰）以及夜野（渡边哲 饰）、田村（吹越满 饰）等灾民住在自家的租船场，间或忍受滥赌的父亲（光石研 饰）和讨债的黑社会金子（点点 饰）的骚扰。同班同学中，茶泽景子（二阶堂富美 饰）是唯一欣赏住田的人，她记录住田每一句精彩的语录，自顾自闯入对方的生活。他们心甘情愿做一名毫无成就的普通人，却无法避免残酷的生活对他们无情碾压。在一个血腥的夜晚，住田犯下不可饶恕的罪行，由此展开了自毁的人生……
虽然见到钟隐在此的时候，他就已经才想到来人必然和秦国有关联，可是无论如何也没想到联系竟然会这样大。
板栗叫道：娘，不就是一个汤么。
这一阅之后，受惊不小。
最终篇，TV版播出10年之后推出的总集篇剧场版本
不及反应，一位比杨寿全年龄还要大些的男人走出院子西房，身着青袍，头戴乌沙，胸口绣着奇怪的鸟类。
民国江南，一个名叫梓桃的年轻女子来到了富可敌国的苏家。自从梓桃踏进苏家，以大太太为首的苏老爷妻妾、儿女们的安逸的生活状态彻底改变，她（他）们各自以为人不知鬼不觉的秘密，居然被善通心理学、聪慧冷静的梓桃一点点揭开了。为了惩罚犯过错误的苏家人，为了找到埋藏在苏家的巨额财宝，梓桃与泼辣的二姨太、城府的三姨太、纨绔的大少爷等斗智斗谋，在这场争斗中，历经几回生死，她成为了苏家当家人。而冰冻了内心的梓桃终被正义善良的苏家二少爷明远无私的爱所感化，她坦承了自己来苏家的目的，她放下了仇恨，而与明远一起携手，唤醒了苏家人沉睡已久的良知，把苏家的财宝支援了革命工作，把苏家腐朽的大院变成了孩子们明亮的学堂……
Open the section "Definition and Classification of Gems" under the section "Overview of Gem Processing and Materials", Only in the video, associate professor Liao wangchun of the jewelry department of Jinling institute of science and technology explained: there are 45 varieties of natural gemstones, 32 varieties of natural jade, 9 kinds of available and national standard named organic gemstones, and the most important types of artificial gemstones are synthetic gemstones, artificial gemstones, pieced gemstones and recycled gemstones...
秦旷见她坚持要走，只得送她出枫院，看得众女惊奇万分。
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淞沪空战，震动全球，中国空军以弱胜强，重创日本空军，创造了世界空战史上的一个奇迹，高志航及飞鹰队成为了国民英雄。为了壮大中国空军，高志航领命前往苏联接运一批新飞机回国，途径周家
白果却天真地笑道：那多好啊。
MDT Organization and Implementation Specification
可是，除了黄瓜和青莲，像山芋，已经认不出昔日的玩伴了，只记得秦瀚和秦涛。
该片讲述井上演的化妆品公司职员城野美姫被指杀害美人同事三木典子，引来网络及媒体的追击，电视新闻节目导演赤星雄治在采访当中慢慢揭开真相的故事。
乔思雨倾慕南江医院的外科大夫方致远，居然放弃了保研机会，想方设法分到了方致远所在的创伤外科，作了一名外科医生。面对比她大十多岁且已有家室的方致远，她只有默默压抑自己快要沸腾的爱。方致远因为妻子在利益和感情上的背叛，决定与妻子分手。乔思雨会和方致远走到一起吗？他们的爱将经历怎样的痛彻心扉……
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.
