The second place in group a competes with the second place in group b, and the winner is the third place.
改编自同名经典科幻片的美剧《12只猴子》，日前确定将于2015年1月16日晚间登陆美国NBC电视台Syfy频道，加长版预告片也随之曝光。
为了给父亲过生日而从美国回到故乡的艾玛意外在家里的冰箱里发现了人的脚骨，由此被卷入了一桩“已被侦破”的悬案。心存疑虑的她认为事情并不这么简单，同一时间健身房的女老板又再一次遭遇了“意外”。身为法医的她和身为验尸官的父亲长期关系疏远，二人无法做更进一步的沟通。警局的金毛小片警与她初次见面之后被其所吸引，时不时的尾随在后，常常上门搭讪。在这一切平静的日常之下，艾玛的归来似乎又另有隐情....这部德剧《Dead End》颇有点美剧《识骨寻踪》的味道，女主艾玛的扮演者又曾出演过网飞出品的德剧《暗》之中的红衣美少妇一角（艾格尼丝）
I. About Projection
1929年3月11日，红四军从江西瑞金的壬田出发，翻越武夷山南麓，向福建长汀前进，12日进驻福建长汀县四都乡。古田会议之后，正当红军大发展之时，中央政治局在李立三主持下通过了《新的革命高潮与一省或几省首先胜利》决议案。为了督促毛主席尽快“转变观念”，李立三委派周以农前往红四军，强令朱毛红军攻打南昌、九江。毛主席处于两难境地。权衡再三，毛主席决定服从中央指示，在游行示威中巧妙地做起了“推”字文章。其间，毛主席的妻子杨开慧被狡猾残忍的何键杀害于长沙浏阳门外的识字岭，毛主席挥泪率部撤离了长沙。1930年10月，红军攻克吉安，横断江西半壁。毛主席“一年争取江西”的计划基本实现。1930年底，蒋介石调集10万大军向江西中央苏区发起了第一次军事“围剿”。骄横狂妄的国民党军第十八军的师长张辉瓒，一路扬言要“剃朱毛的头”。正在这危急之时，红军内部又发生了令人扼腕的“富田事变”。面对内忧外患，毛主席和朱德等排除干扰，按照“诱敌深入”的战略方针，一举歼灭蒋介石的“王牌师”。毛主席放声歌吟：齐声唤，前头捉了张
Finally, Wobany attached a diagram of how to make the crystal head of the network cable.
魏铁气呼呼地问道：阿水，我也没说什么，你干嘛说我跟张富一样？那个家伙，偷看人撒尿，恶心死了。
改编自大仓崇裕的小说《死神刑事》。故事讲述主角?仪藤坚忍（田中圭）在警视厅内某个神秘部门工作，主要是对确定无罪的案件再次展开搜查，因为他查的都是警察组织暗地压下的案件，从中找出新的证据来找出真正犯人，故此和他拍档的人必定会被警察组织针对，永远无法升职，故此他也被称为「死神」。剧集的原创角色?南川芽衣（前田敦子），职位是警视厅公关课所属的巡查长，她一直希望和仪藤（田中圭）拍档，但一直被拒绝。不过她仍然希望能帮到他，从杂务到后方支援，在整个故事中当其影子拍档，也是故事的「说书人」角色。原作小说有4个故事，这次的日剧版将以1话完结的模式进行拍摄。小手伸也演初代的相棒?大边诚。
刚出生时被抱错的高中生海野凪终于要和亲生父母见面了。
中年男子（香川照之饰）在上班路上不慎掉入窨井，在小小的窨井里，他遇上了不可思议的鼠人和另一个世界。
千呼万唤始出来，11月26日撸时代第二季重磅回归！炫酷的战斗画面、热血的原创音乐，绝对良心之作，我们将超越极限，带你进入全新的游戏世界！主角们和大伙一样渡过了一个漫长又愉快的假期，新学期重新聚在一起的主角们也将要开始为自己书写新的篇章了，不过这开始好像并不顺利，开学的前一天晚上提前返校的主角们就遭遇了断网事件，为了能看上自己崇拜的游戏战队的决赛比赛，KYA花招尽出，溜出宿舍。
不用说也知道是谁，杨长帆赶紧披了衣服迎接。
根据线索，骆迦山和邝队等人赶至一座出租屋围捕。结果，非但未能见到人质柳素素，反而骆迦山在行动中误杀了一个名叫“马桶”的嫌疑人。邝队在现场发现一张模糊照片，带回警队交给技术部门处理。
某个春日，安艺伦也在樱花飞舞的坡道上与少女·加藤惠命运般地邂逅，并想着要制作以她为第一女主角的同人游戏。他邀请美术部所属、以同人插画师的身份活动的泽村·斯宾塞·英梨梨，以及学年第一的优等生、身为轻小说作家活跃中的霞之丘诗羽，共同成立了blessing software。并终于发表了第一部作品——。
俗谚虽有云“虎父无犬子”，但对于楚氏两父子来说的确有点牵强，因他俩不论性格、对人处事、甚至人生目标都是南辕北辙。父亲楚帆(陈锦鸿饰)由内到外尽是六十年代情怀、儿子楚慈(吴卓羲饰)则嫌自己活在廿一世纪步伐还太慢；一个跨时空、跨时代的时装喜剧，当中发生的情节不单使人百般回味，更让人悟思到“将相本无种，男儿当自强”的硬道理。
The advantages of using policy mode are as follows:
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 ~
