Action: I don't remember what I ordered. Forget it and open it (what if I threw it away directly?) A card
该剧讲述了黄宗泽饰演的军装警察，有个拍档警犬“巴打”。之后“巴打”更为其于一名兽医（钟嘉欣饰）牵起来红线。
板栗头脸涨红，目眦欲裂。
Beijing
同时，一张纸巾递到他面前。
跟之前的"狗狗＂系列相同，本片是由 Anna McRoberts 和 Robert Vince 共同制片，由 Robert Vince 担任执导，而剧本同样由 Robert Vince 和 Anna McRoberts 所完成，小狗的配音随着童星成长也陆续换人了，而本片中演出的角色则包括有 Sierra McCormick 、Harland Williams 、Elisa Donovan 、Sage Ryan …等等。本片的配乐依然是由 Brahm Wenger 所负责。
与既是原作,又是累计点击率达23万次的人气BL网络漫画《我的人气肯定出现了问题》的网络漫画专门创作工作室KENAZ共同制作。
不知道会持续到什么程度的深巨大的竖穴里，栖息着奇怪的生物们沉睡着现在人类无法创造的珍贵遗物。
……曹邦辅咽了口吐沫。
以向人类提供各种服务为目的的外表和人类少女没什么区别拥有远超人类能力的机械生命体。那就是“人偶”。
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故事发生在南方某座城市。吴天河和秦永昌是建筑公司的卡车司机，秦永昌不幸坠崖身亡，留下5岁遗孤秦阳，被吴天河领养。公司老板送来5千块抚养费，被队长余全偷走。吴天河没有带回钱，因担心老婆张玉枝养活不了4个孩子，将小女儿吴雪带走。秦阳改名为吴阳。通过餐馆老板杨海妹，吴天河将吴雪送给余莉，改名宋雪。杨海妹是个外表漂亮，但饱经情感摧残的女人，她看上了吴天河的实在和能干，想以身相托。吴天河难忘发妻，离开杨海妹去当海员。他的家乡突遭水灾，张玉枝拉扯3个孩子流落到城里，在好心人的帮助下，以看自行车和收废品来维持生计。
/insult
主角是一个在主播公司就职助理的普通女孩，业余时间喜欢在家玩主播，在老板的安排下负责一个节目并担任主播，同时也通过聚会重聚了校园时期的初恋，在与配备的工作人员协调磨合后，主角开始了自己的主播节目，在日常工作的影响下，背离了以前直播的初衷，渐渐开始被同化，在某个事件后，主角得知组内的工作人员是公司初创团队时的核心人物，因为初创阶段另一位主播的遭遇对老板心怀芥蒂，女主拿起了前主播未完成的拍摄方案，找回初衷，向着自己梦想的方向继续努力前进。
而且，每天晚上都睡不着觉。
受不了……太酸了……太酸了……芮芮……我的天啊……落款还是茂茂……翘儿气力也剩不多了。
徐永邦痛恨身为银行家兼香港十大首富之一的生父叶胜当年抛妻弃子，视之为仇人。邦自幼受养父徐坚薰陶，长大后加入警队；坚亲生子徐家立大学毕业后亦投身警界，不久晋升为高级督察。一宗牵涉邦同父异母弟叶永基的命案，令邦与上司罗子建遭停职。后得线人陈飞行帮助，邦替基洗脱罪名，并与建冰释前嫌。邦与建姐罗惠芳发展恋情，却波折重重。建与好友叶家少爷承康同时爱上善解人意的方巧容。另外，立被基幼女叶晓冰深深吸引，惜冰只钟情于建；张雪凝一直暗恋立，但立却不为所动。邦因一宗命案而无辜入狱，出狱后竟发现立为真凶！立本决意改过，但又被叶永昌利用，无恶不作。胜为保家业，托邦对付立、昌。一段段豪门家族斗争、两代恩怨恨仇、感情纠葛将如何了断？
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.
